linux系统连接dummy机械臂

本文详细描述了如何在Linux系统中下载和配置Python,安装pip、ipython和pyusb,迁移dummy文件并配置环境变量,以及安装ODrive驱动的过程,确保run_shell.py文件的顺利运行。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

        在之前的run_shell.py文件中,我们曾看到dummy可以在linux系统里使用

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        具体操作如下

一、在linux系统里下载python

1、打开Ubuntu里面的firefox(火狐),去官网下载python

        地址如下https://www.python.org/downloads/source/

        之后你就会看到以下界面,选择一个python下载,我选的是python3.11.3

5dcca9a734d643feb5652758c2ec4c74.png

        记得要选择Gzipped

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        下载完成后就是这样的

### Dummy机械中的IT技术应用 #### 操作系统与计算平台的选择 Dummy机械的操作系统选择了华为鸿蒙,这是一款分布式操作系统,具有低延迟、高可靠性和多设备协同能力等特点[^1]。对于需要精确控制和实时响应的应用场景来说非常重要。 Atlas处理器作为AI计算平台被用于该款机械上,这款基于昇腾系列芯片构建的人工智能加速卡提供了强大的浮点运算能力和高效的功耗管理方案,在图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用前景。 #### 远程操控与实时反馈机制 通过网络连接以及配套软件的支持,实现了对远端位置下的手术过程进行指导或者直接参与其中的功能;同时借助于高速稳定的通信链路保障了数据传输过程中不会出现明显延时现象的发生,从而确保整个操作流程的安全顺畅运行[^2]。 #### 高精度动作执行 为了达到更加精细的动作效果,除了依赖优秀的硬件设施外还需要引入多种前沿信息技术来辅助完成任务目标。例如利用机器视觉算法来进行物体检测定位并规划路径轨迹;运用力觉传感装置感知外部环境变化情况以便及时调整姿态方向等等措施均有助于提升最终成果的质量水平[^3]。 ```python import cv2 as cv from atlas_utils import acl_resource, dvpp_process def object_detection(image_path): resource = acl_resource.AclResource() resource.init() processer = dvpp_process.DvppProcess(resource) image = cv.imread(image_path) # Process the image using Atlas processor for better performance and accuracy. processed_image = processer.process(image) # Further processing with machine vision algorithms... ```
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