利用手机平衡控制全地形机器人HEXA的运动方向

本文介绍如何利用手机重力感应控制全地形机器人HEXA的移动。作者通过研究HEXA的开发文档,使用Golang实现了基于手机加速度传感器的数据传输,使HEXA能够根据手机倾斜方向移动。此外,还探讨了HEXA的方向定位问题及解决方案。

在全地形机器人HEXA 自带的手机 App 预装应用中,可以在一个类似 PS4 手柄的拨杆界面来遥控 HEXA 行动,能看到实时传回的画面。

  我经常玩的一款无人机叫 AirDrone,在它的手机 App 中可以通过倾斜手机来控制无人机的飞行方向,那个功能真的很酷(有真实的操控感),所以自从我收到 HEXA 以来,我就想把那个功能移植过来。

  今天研究了一下 HEXA 的开发文档,不难,打算试试。

  开发步骤 Programming Procedure

  1、拿到HEXA,首先查阅了Vincross官方文档MIND SDK,作为一个前端开发者,我对Golang不是很熟,然而我很快的运行一个Hello World项目,并使HEXA动了起来!太棒了~

  Skill项目的代码分为两个部分,Robot端可以开发机器人的实体功能基于MIND Driver,Remote部分通过网页端发送数据与Robot交互。

  2、MIND系统提供了丰富的API,其中hexabody可以操控机器人的身体,对我开发的Skill尤为重要,通过这些函数可以操纵HEXA的头部旋转和六支的动作,包括行走、站立、放松、获取方向、设计动作等等。

  hexabody.WalkContinuously函数可以让HEXA按照指定的方向和速度不停地行走, 设置第一个参数为0,HEXA会随头部的转动自动改变行走方向。再通过hexabody.MoveHead函数指定头部方向,便可以根据参数自由行走。

  3、网页端MIND Remote 提供JS SDK基于websocket向Robot端发送数据,借用html5的API (deviceorientation) 实时获取手机设备加速度,按照这个思路即可使用手机重力感应控制HEXA机器人。当然我需要对加速度数据进行计算使得变成服务端可读的参数,并针对操控性进行优化。

  遇到问题:

  但在开发过程当中我无法真正知道机器人的地理方向,因为HEXA头部的旋转角度是相对于身体旋转的,即HEXA机器人的前方是机器人身体的固定方向。

  为此我专门请教了MIND的系统的开发者,确实如此。如果需要让HEXA在野外活动,可以安装GPS为其导航。如果能在MIND文档标注一下HEXA的方向、角度原点,可以帮助开发者解决更多问题。

欲了解更多,欢迎进入可编程全地形机器人HEXA技术社区:http://bss.youkuaiyun.com/m/topic/vincross

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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