weixin_43485943的博客

I’ve been working with inertial measurement units lately, and I’ve come to realize that there’s a surprising amount of mathematics involved in processing the raw data from the sensors. The story begins with me trying to integrate a three-dimensional angula

7 Introductionunderactuated robotics的第4，5，6章节是足式机器人建模和如何处理模型不确定性，因为对足式机器人的接触很少，先将这三个章节跳过去。先继续关注控制，规划和模型辨识。7.1 Formulating control design as an optimization最优控制是非常通用的框架，适用于各种机器人系统，通过构建goal 和constraints, 描述非常复杂的目标行为。最基础的想法是：控制的goal 是long-term scalar cos

3. Introduction对于低维度的欠驱动系统已经取得了很多的进展，这个部分从低维度开始，逐渐介绍这些主流算法。3.1 The acrobotacrobot 机器人，只有elbow关节是有电机的，在shoulder部分是没有电机的，和体操中的单杠类似。它的典型任务是摆动到最高点并且保持平衡。3.1.1 Equations of motion...

1. Introduction大部分的刚体机器人可以看成是连杆耦合的，倒立摆是最基本的结构，研究倒立摆有助于理解后面的章节。刚体的运动方程，一般通过拉格朗日方法获取更为方便。ml2θ¨(t)+mglsinθ(t)=Qml^2\ddot{\theta}(t)+mglsin\theta(t)=Qml2θ¨(t)+mglsinθ(t)=QQ可以看成是广义力，控制输入u+摩擦力产生的转矩。Q=−bθ˙(t)+u(t)Q = -b\dot{\theta}(t)+u(t)Q=−bθ˙(t)+u(t)2.2

1. Introduction最近因为目前的项目中，可能会用到一些基于动力学的planning 和control的算法，看了一下MIT欠驱动机器人的课程，通过记笔记的方式帮助自己查缺补漏。笔记基本上按照讲课的顺序进行梳理，穿插一些在matlab上实现的结果和个人的理解。2 Motivation2.1.1 Honda ASIMO vs passive dynamic walkersASIMO机器人的几大问题：1）动作表现的想不了解自己的动力学；2）使用高增益去follow desire traje

1 Introduction机械臂需要和环境完成交互，需要有一定的感知能力，这个部分侧重，对物体的匹配。匹配点云和ground truth 的model,主要就是讲icp(Iterative Closest Point)。2 icp 算法2.1 ICP based on SVD在slam中有个问题，需要根据传感器（如激光雷达的点云）数据，和真实的模型，进行匹配，确定激光点云和模型的相对位置（R，T矩阵），对模型进行定位。问题描述红色的点是ground truth, 蓝色的是点云数据，计算蓝色相

1.认识drake环境1.1 drake一个基本过程// Build a generic multibody plant.systems::DiagramBuilder<double> builder; // 工厂模式auto pair = AddMultibodyPlantSceneGraph( &builder, std::make_unique<MultibodyPlant<double>>(FLAGS_time_step));

1 Introduction梳理下三个重要的定律：1）牛顿第二定律，为研究粒子运动提供了工具。∑Fext=dP/odt=maG/o(1.1)\sum F_{ext}=\frac{dP_{/o}}{dt}=ma_{G/o} \tag{1.1}∑Fext​=dtdP/o​​=maG/o​(1.1)2）欧拉定律，给研究有体积大小的物体的运动提供了工具。∑τA=dH/Adt+vA/o×P/o(1.2)\sum \tau_A=\frac{dH_{/A}}{dt}+v_{A/o} \times P_{/

1 Introduction第一个部分借助牛顿三大定律，已经能很好的研究粒子的运动规律了，接下来需要将粒子的运动规律扩展到物体的运动。2 object motion2.1 基础属性物体质心和质量物体可以看成是由一个个部分组成的，质心满足下面的关系用公式表示为：R‾G/O∗mM/O=R‾A/OmA/O+R‾B/OmB/O+R‾C/OmC/O(2-1)\overline{R}_{G/O}*m_{M/O}=\overline{R}_{A/O}m_{A/O}+\overline{R}_{B/O}

1 Introduction1.1 背景动力学是控制系统的基础，这个系列基于MIT engineering dynamics 课程[1], 并结合其他仿真软件，用笔记的形式记录学习过程。1.2 解决问题的过程解决动力学问题的过程是一个认识对象（plant）的过程，而认识对象往往是一个主观能动的过程。1.2.1 model建模的方法有理论推导和经验数据\color{red}{理论推导和经验数据}理论推导和经验数据，这个课程主要强调的是从理论推导得到模型。对于一个经典的弹簧阻尼模型，如下。

Introduction本文尝试从几何直观的角度理解欧拉角和四元数，主要参考3Blue1Grown的四元数系列视频。欧拉角根据wiki上对于欧拉角的介绍，根据旋转顺序

introduction最近在做一个非线性控制系统的项目，搞得很崩溃，读一本fuzzy control[1]的书，然后打算用matlab fuzzy logic toolbox实践一下。book contentchapter1: introductionfuzzy system作者并没有给出fuzzy system的定义,强调人在决策时，根据rules，在某种情形下，平衡各种情况，最终给...

回顾一直对科里奥利力理解的有问题，这次重新回顾理论力学，并结合机器人动力学，对以往的知识点做一次回顾。

雅克比矩阵的理论部分机器人逆运动学材料来源于：https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/5948659.html引用请备注上材料的来源者：https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/5948659.html机器人运动学公式参考挖掘机VOLVO walker excavator：机器人末端有４个自由度x,y,z和sho...