weixin_46300916的博客

本文介绍了如何将NVIDIA CloudXR与IsaacLab结合使用，通过Apple Vision Pro实现沉浸式机器人远程操作。主要内容包括：系统要求（推荐使用RTX 6000 Ada GPU和Vision Pro）、两种运行CloudXR Runtime的方法（推荐Docker Compose方案）、Vision Pro客户端的构建安装步骤，以及XR开发要点（场景定位、性能优化90Hz/45Hz渲染、手部追踪重定向架构）。文章还提供了OpenXR设备集成方案和已知问题的解决方法，为构建高保真远程操作

《IsaacLab策略训练与部署指南》提供了在仿真和真实机器人上实现HOVER全身控制策略的完整流程。主要内容包括：1) Linux环境下的IsaacLab安装与HOVER资源库配置；2) 使用1024个并行环境训练教师/学生策略的详细步骤；3) 策略测试与评估方法；4) Sim2Sim仿真验证和Sim2Real真实机器人部署方案。本教程特别针对Unitree H1仿人机器人，包含运动数据准备、策略训练、性能评估到硬件部署的全链条实现方案，为机器人控制策略开发提供标准化参考框架。

本文介绍了一种基于MuJoCo物理引擎的简单但高效的全身模型预测控制（MPC）方法，成功应用于四足机器人和仿人机器人的实时控制。通过迭代线性二次调节器（iLQR）算法，该方法在仿真和现实世界中均表现出色，几乎无需考虑仿真到现实的转换问题。研究展示了该方法在动态四足运动、双足行走等任务中的有效性，并提供了开源工具和交互式图形用户界面，旨在降低全身MPC研究的门槛，推动社区研究进展。文章还讨论了接触建模、执行器阻抗、时变线性反馈等关键实施细节，并提出了未来在状态估计、系统识别和算法改进方面的研究方向。

我们按照文献[50, 25]中的方法实现了操纵杆运动任务，其中指令由三个值指定，分别表示所需的前进速度、横向速度和机器人根部身体的转动速度。此外，我们还为倒立和脚立式任务设计了策略，在这些任务中，机器人分别用前肢或后肢保持平衡，同时最大限度地减小致动器扭矩。在跌倒恢复方面，我们遵循了文献[30, 58]，使机器人能够从任意的跌倒姿态恢复到稳定的 “原点 ”姿态。我们执行的操纵杆运动任务与四足动物环境中的相同。

图 1：执行运动和操作任务的人形机器人：（a）HRP-4 在适应地形的同时擦拭木板[1]；（b-g）Digit、Hector[2]、Atlas、H1、Justin[3]和 Apollo 取放物体；（h）iCub 推小车[4]；（i）Nadia 开门[5]；（j-k）Figure 01 和 Optimus 操作物体；（l）麻省理工学院人形机器人全身推动恢复[6]。人形机器人在执行各种人类级别的技能方面潜力巨大。这些技能涉及运动、操作和认知能力。

isaac_sim_policy_example Extension 是在 Isaac Sim 中部署 Isaac Lab 强化学习策略的一个框架和一组辅助函数。有关在 Isaac Sim 中训练和构建策略的详细信息，请访问在 Isaac Sim 中部署策略。该扩展程序默认已启用。如果被禁用，可在扩展管理器中搜索 isaacsim.robot.policy.example 重新启用。要运行下面的示例，请激活 “视窗”>“示例”>“机器人示例”，这将打开 “机器人示例 ”选项卡。

在下面的推导中，我们使用泰勒多项式来逼近非线性函数。我们通常对状态和控制两个变量的非线性函数的一阶或二阶近似感兴趣。以下推导可能会有所帮助。f(x)的二阶泰勒级数近似，f(x)是一个非线性标量值函数，它依赖于一个变量（x∈R），并围绕 xˉ\bar{x}xˉ（不一定为零）线性化：f(x)→f(xˉ+δx)≈f(xˉ)+∂f∂x∣xˉ(x−xˉ)+12∂2f∂x2∣xˉ(x−xˉ)2≈f(xˉ)+∂f∂x∣xˉδx+12∂2f∂x2∣xˉδx2\begin{aligned}f(x)\rightarrow

这个离散优化控制问题的微分动态程序设计包括辛普森正交阶段成本、一阶保持控制、不可行控制、最短时间以及一般非线性等式和不等式约束，用于解决以下问题：min⁡u,tfℓf(x(tf))+∫0tfℓ(x,u)dts.t.x˙(t)=f(x(t),u(t))+ui(t)xmin≤x(t)≤xmax,0≤t≤tfumin≤u(t)≤umaxh(x(t),u(t))=0g(x(t),u(t))≤0ui(t)=0tfmin≤tf≤tfmaxx(tf)=xfx(0)=x0\begin{aligned}& \begin

人形机器人是仿照人类外形设计的通用双足机器人，旨在与人类并肩工作，提高生产效率。它们能够学习和执行各种任务，如抓取物体、移动集装箱、装卸箱子等。

布莱恩-杰克逊、泰勒-豪威尔斯坦福大学机器人探索实验室2019年7月2日xk+1=Akxt+Bkukx_{k+1}=A_kx_t+B_ku_kxk+1​=Ak​xt​+Bk​uk​J(x0,U)=12xNTQfxN+12∑k=1N−1xkTQkxk+ukTRkukJ(x_0,U)=\frac{1}{2}x_N^TQ_fx_N+\frac{1}{2}\sum_{k=1}^{N-1}x_k^TQ_kx_k+u_k^TR_ku_kJ(x0​,U)=21​xNT​Qf​xN​+21​k=1∑N−1​xk

OceanSim 采用先进的基于物理的渲染技术，对水下视觉和声学传感器进行精确建模。与其他模拟引擎相比，OceanSim 的渲染速度要快得多。作为 NVIDIA Issac Sim 的扩展，OceanSim 采用了多功能设计。通过融入快速发展的 NVIDIA Omniverse 生态系统，我们的模拟器自然而然地在机器人学习和水下机器人技术之间架起了一座桥梁，从而促进了水下应用中体现型人工智能技术的开发和部署。OceanSim 将以开放源码的方式提供，使研究界能够以合作的模式作出贡献。

有了 δLˉ\delta\bar{L}δLˉ 后，我们还需要方程中的 δPˉ\delta\bar{P}δPˉ，以便计算方程 51 中的 Q 元素。我们只需将线性化的离散动力学（公式 43）插入下一时间步的成本-去向中即可：δP(δy,δv)=12[δyδv]T[SyySyvSvySvv][δyδv]+[SySv][δyδv](34)δPˉ(δx,δu,δv)=12[Aδx+Bδu+Cδvδv]T[SyySyvSvySvv][Aδx+Bδu+Cδvδv](35)+[SySv][Aδx+Bδu+Cδvδv]=

socketcan软件包是Linux下CAN协议（控制器局域网）的实现。CAN是一种网络技术，广泛应用于自动化、嵌入式设备和汽车领域。虽然也有其他基于字符设备的LinuxCAN实现，但SocketCAN使用的是伯克利套接字应用程序接口（BerkeleysocketAPI）和Linux网络协议栈，并将CAN设备驱动程序作为网络接口来实现。CAN套接字应用程序接口的设计尽可能与TCP/IP协议相似，以便熟悉网络规划的程序员能轻松学会如何使用CAN套接字。

MuJoCo 是一个免费开源的物理引擎，旨在促进机器人、生物力学、图形和动画以及其他需要快速精确模拟的领域的研究和开发。MuJoCo 是 Multi-Joint dynamics with Contact 的缩写。它是（刚体）模拟器我个人认为，（适当的）模拟器包括。

在过去十年中，我们见证了机器人领域在应用语言模型 (LMs) 方面取得了显著进展。这一进步不仅包括人类般的交流能力，还包括机器人的理解和推理能力，从而显着提高了它们在各种任务中的有效性，从家务到工业操作 [52，105]。在工作初期阶段的成功源于统计模型分析和预测语言表达中的单词。这些模型使机器人能够解释人类命令[110，121]、理解上下文[3，5]、代表世界[50]并与人类互动[135]，尽管其理解深度有限。

该回调函数首先检查更改的参数是否具有预期的数据类型，然后将更改的参数值赋给相应的成员变量。消息中的按钮状态，动态决定发送哪种速度命令消息，或者在按钮未按下时发送停止命令，以确保机器人能够正确响应用户的输入。中提取并缩放线性 y 轴和 z 轴的值，以及角度 pitch 和 roll 轴的值，并将这些值分别赋给。消息中提取并缩放特定轴的值，并生成适当的速度命令消息，以控制机器人或其他设备的运动。消息，动态生成并发布适当的速度命令消息，以控制机器人或其他设备的运动。消息中提取并缩放特定轴的值。

TwinCAT 3（Windows 控制与自动化技术）是 Beckhoff 提供的开发平台，可将任何兼容 PC 转变为实时控制系统，用于管理各种类型的工业自动化系统，如 PLC（可编程逻辑控制器）、运动控制、机器人等。

制作项目进度汇报PPT时，您可以遵循以下步骤来确保内容清晰、结构合理，并且视觉效果专业。

CANopen 标准的 Python 实现。该项目的目的是在一个简单的 Pythonic 接口中支持 CiA 301 标准中最常见的部分。它主要针对测试和自动化任务，而不是符合标准的主实施。该库支持 Python 3.6 及以上版本。

如果 python-can 软件包不支持您的 CAN 接口，您就需要创建 canopen.Network 的子类，并提供自己的消息发送方式。您还需要在后台线程中向 canopen.Network.notify() 发送接收到的消息。

数据通过 tf2 和支持不同 QoS 设置的 /poses 主题直接发布。该软件包最初是为 Crazyswarm 开发的，用于跟踪多达 50 个飞行机器人。

Vision Pro 的位置追踪技术通过综合运用多种传感器（如摄像头、深度传感器、LiDAR、IMU）和先进的算法（如 SLAM、数据融合），实现了高精度的位置追踪。这不仅提升了用户体验，还为虚拟现实、增强现实及混合现实应用提供了坚实的基础。随着技术的不断发展，未来 Vision Pro 的位置追踪技术还将继续优化，提供更加流畅和自然的混合现实体验。Inside-Out 追踪技术通过利用设备本身的摄像头和传感器来实现位置和姿态的追踪，为 VR/AR/MR 设备提供了一种灵活、便携且成本效益高的解决方案。

实习需要将电机测试数据进行处理并可视化，需要开发上位机界面。上位机界面依据实例进行二次开发。

在本教程中，我们将使用 Ubuntu 20.04 版本，该版本使用了新的 Ubuntu 桌面安装程序，该程序将包含在今后发布的所有 Ubuntu 版本中。如果你选择了这个选项，你会看到一个简单的界面，允许你选择要安装Ubuntu的硬盘，并通过滑块来决定你希望Ubuntu使用的磁盘空间大小。如果你的电脑有多个硬盘驱动器，那么只要它们各自有自己的驱动器，这个选项就能让你在安装 Ubuntu 的同时安装现有的操作系统。在此屏幕上，系统会提示您输入您的姓名和您的计算机名称，以显示在网络上。

世界海龟日快乐 今天，ROS 2 发布团队很高兴地宣布 ROS 2 的第十个版本：Jazzy Jalisco（代号 jazzy）。除了之前分享的官方徽标，我们还发布了全新的 Jazzy Jalisco 图标。Jazzy Jalisco 是一个长期支持（LTS）版本，将支持到 2029 年 5 月。Ubuntu 24.04（贵族）：amd64 和 arm64有关 RMW 实现、编译器/解释器版本和系统依赖版本的更多信息，请参阅 REP 2000。

要在 Ubuntu 上开始使用 Docker Engine，请确保满足先决条件，然后按照安装步骤进行操作。

通过这种方法，您可以结合两种工具的优势，使用 VS Code 进行编辑、编译和调试，同时使用 STM32CubeIDE 的高级调试功能。有关项目创建的全面指导，请观看我们的教程视频，标题为 "如何使用 STM32 VS Code 扩展创建项目"，该视频为新用户和有经验的用户提供了分步指导。要快速了解项目调试，请观看我们的教程视频，标题为 "如何使用 STM32 VS Code Extension 进行调试"，其中提供了针对新用户的分步说明。生成的 CMake 文件和源代码可在 VS Code 中正常运行。

2023 年 12 月 06 日12 分钟阅读让人工智能为每个人提供更多帮助谷歌和 Alphabet 首席执行官谷歌 DeepMind 首席执行官兼联合创始人由谷歌 DeepMind 首席执行官兼联合创始人 Demis Hassabis 代表 Gemini 团队撰写和我的许多研究同事一样，人工智能一直是我毕生工作的重点。自从少年时代为电脑游戏编写人工智能程序，以及多年来作为神经科学研究员试图了解大脑的工作原理以来，我一直坚信，如果我们能制造出更智能的机器，就能利用它们以不可思议的方式造福人类。

最后修改 2024 年 4 月 16 日操作系统：Windows / Linux / macOS所需工具 STM32CubeMX、GNU ARM 工具链项目格式： CMake兼容配置： OpenOCD 运行与调试/嵌入式 GDB 服务器对于以 STM32 板卡为目标的嵌入式项目，CLion 与 STM32CubeMX 集成。您可以将 CubeMX 生成的 .ioc 文件作为项目打开，CLion 将自动创建 CMake 项目结构。

今天，我们宣布推出免费的 CLion 早期预览版，它使用 ReSharper C++/Rider C++ 语言引擎而非 CLion "传统 "引擎。预览版可通过我们专门的工具箱应用程序（Toolbox App）获取。2024 年的某个时候，根据收集到的反馈结果，CLion Nova 将并入 CLion。在此之前，您可以免费使用预览版，并在安装 CLion（经典版）时同时安装。您的 CLion 团队JetBrains开发的动力。

每个帮助网站都必须有一个主题被指定为首页。默认情况下，当你在一个空实例中添加第一个主题时，或者当你从 Markdown 源导入一个项目时，Writerside 会将第一个主题设置为首页。在 Writerside 工具窗口中，右键单击任意一个主题，选择设置为主页。主页由树文件中根 元素的 start-page 属性定义。

连接手机热点，将流量关闭马上打开，进入的成功率更高。

Julia 语言的独特之处在于社区自我组织成 GitHub 组织的方式。这使得协作和结构化程度更高，最终使每个社区都能自我维持。以下是按领域分类的 Julia GitHub 组织的非综合列表。如果您发现此处未列出的组织，请将其添加到相应的组中。在此开启拉取请求，帮助我们维护更新列表。注意：此处列出的组织应努力至少拥有 2 个具有管理员权限的所有者和至少 2 个公共成员。这样做有助于保护组织的软件源，避免出现单人无法访问的情况。

前一篇记录了如何使用大恒相机的Python SDK采集图像，这一篇根据Pyside6官方示例OpenCV人脸识别开发上位机。

使用长广溪机器人作画需要用到摄像头拍摄人像照片，经过推荐，使用大恒相机，型号为MER-503-36U3C，该相机为USB彩色相机。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。

是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 的使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。经过海量优秀开源代码数据训练，可根据当前代码文件及跨文件的上下文，为你生成行级/函数级代码、单元测试、代码注释等。沉浸式编码心流，秒级生成速度，让你更专注在技术设计，高质高效地完成编码工作。

网卡型号：英特尔® Killer™ Wi-Fi 6E AX1690 i/subuntu 版本。