JAMES费的空间

本次主要实现了两个模块，一个是COM的接口模块，如下图这个模块主要实现了可以对COM口的设置，包括名称，波特率等。并且加了几个开关的管脚，发送触发的管脚，以及消息输入的管脚。这样可以通过其它模块去驱动这个COM的连接、发送及参数的配置。另一个是根据本次用到机械臂指令制定的指令解析模块，是这样的：这个模块，主要是实现可以接收机械臂轴的原始控制角度，并根据通讯规约进行指令封装。并将封装好的指令通过ouput管脚发送到其它模块，并触发一个信号給下一个模块也就是COM模块。

我们知道matlab得工具箱用于分析数据非常强大，可以通过模块化得方式对数据进行处理，并可以有很多的工具模块，最后可以加入一个窗口，显示分析的结果。我们也知道，python的matplot绘图也非常强大，可以对各种维度的数据序列进行绘制，还有python有丰富的生态，有各行业的专业分析库，但是python需要编代码，对于工程人员使用起来有道门槛，难以实现像matlab的低代码分析应用。

机械手臂尤其是工业场景下大部分的应用是在一个平面（桌面）内完成一些抓取工作。一般可以用示教方式完成重复步骤。但是示教方式，对于一些活动的工件，或者相对比较开放的环境，不太适用，很多通过视觉来做定位。视觉定位最为稳定的要数二维码的识别，这个已经被无数行业场景所验证。二维码定位本质上是轮廓监测及内外轮廓的固定关联关系的识别，以及基于平面的仿射变换：二维码的定位原理是使用特定的图案和编码方式，在图像中确定二维码的位置和方向。二维码通常由多个小方块组成，其中包含了黑白相间的信息编码。

机械手臂尤其是工业场景下大部分的应用是在一个平面（桌面）内完成一些抓取工作。一般可以用示教方式完成重复步骤。但是示教方式，对于一些活动的工件，或者相对比较开放的环境，不太适用，很多通过视觉来做定位。视觉定位最为稳定的要数二维码的识别，这个已经被无数行业场景所验证。二维码定位本质上是轮廓监测及内外轮廓的固定关联关系的识别，以及基于平面的仿射变换：二维码的定位原理是使用特定的图案和编码方式，在图像中确定二维码的位置和方向。二维码通常由多个小方块组成，其中包含了黑白相间的信息编码。

在现代科技的普及下，人们对于机器人的兴趣与期待日渐增加。然而，大多数人对机器人的印象仍停留在复杂、高度智能的形象上。而今天，我将重点介绍一个极简的栅格地图行走机器人，它不仅使用了简单的编程语言Python，而且只是一个基础的栅格地图行走算法的展示。这个机器人并不具备复杂的感知与决策能力，只能按照预定的规则在栅格地图上行走。然而，正是这种简单的机器人展示了编程的魅力与机器人的可能性。通过学习这个机器人的代码与原理，我们可以更好地理解机器人的宏观工作流程，并激发我们对机器人的创造力与想象力。

基于最近的测试，得到了一种粗略控制的算法，其控制效果适合单线路和急转弯的情况，本人认为可以稍微进行改进适用于十字路口等复杂轨迹的单目视觉循迹运行，本篇是对python机器人编程——差速机器人小车的控制，控制模型、轨迹跟踪，轨迹规划、自动泊车（中）未完成部分给补充，也提供了一种比较可靠和新的思路——我们把它暂且命名为《基于轨迹与路面重心偏离度误差的预测自动差速小车循迹控制》。如上图所示，该算法可以在速度360m/h的情况下，比较粗略的自动转过一个大于90度的急转弯。

本篇来讨论一下在固定场景下，如何仅通过单目视觉，实现差速小车的自动停靠，这种方式实现成本比较低，可适应的范围比较广，比如可以应用于小车的自动充电桩寻找、工位的最准等应用场景。我们还是尝试应用有限、浅显的数学对固定场景下，通过坐标的变换、几何的分析、结合单目摄像头获取的图像，进行相机位置（或者小车的位置）的估计，并控制差速小车行驶至我们预设的位置停靠。本篇根据上篇已经识别的位置，进一步实现小车的控制部分。

本篇来讨论一下在固定场景下，如何仅通过单目视觉，实现差速小车的自动停靠，这种方式实现成本比较低，可适应的范围比较广，比如可以应用于小车的自动充电桩寻找、工位的最准等应用场景。我们还是尝试应用有限、浅显的数学对固定场景下，通过坐标的变换、几何的分析、结合单目摄像头获取的图像，进行相机位置（或者小车的位置）的估计，并控制差速小车行驶至我们预设的位置停靠。本篇先来构建小车位置的估计。这样，在固定场景下，以及相机为理想模型下，我们通过对相机成像原理模型，构建了本项目所需的位置估计算法。

本篇是《python机器人编程——差速机器人小车的控制，控制模型、轨迹跟踪，轨迹规划、自动泊车》系列的姊妹篇。来通过python去实现vrep下仿真小车的联动控制，为该篇提出的无人控制方法提供一个验证的环境，从而可以完善相应的控制方式，进一步深入探索。