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RSS订阅原创 PoseCNN 物体6D 姿态估计讲解以及代码实现
本文介绍了基于PoseCNN的6D物体姿态估计实现方法，用于机械臂抓取任务中的姿态估计。PoseCNN通过端到端CNN将6D姿态估计分解为三个子任务：语义分割、3D平移估计和3D旋转估计。文章详细解析了网络架构（基于VGG16共享主干+多任务头结构）和三个核心模块的实现：SegmentationBranch进行实例分割，TranslationBranch估计3D平移，RotationBranch预测3D旋转。最后介绍了训练和推理流程，包括HoughVoting投票机制获取物体中心点。该技术可应用于机械臂抓取
2025-09-09 19:08:02
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原创 Python实现RRT路径规划算法详解（附完整代码）
本文介绍了RRT（快速扩展随机树）算法的Python实现。RRT算法通过随机采样、找最近节点、扩展生长、碰撞检测等步骤，在关节空间构建路径树。代码实现了节点结构、RRT初始化、核心规划函数及关键辅助函数，包括随机采样、最近邻查找、步进扩展、碰撞检测和路径回溯等。该实现采用MuJoCo进行碰撞检测，支持关节限幅约束，可生成从起点到终点的无碰撞关节轨迹。完整代码可直接用于六自由度机械臂的路径规划任务。
2025-08-19 16:44:37
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原创 MuJoCo物理引擎学习笔记
摘要：MuJoCo是一款高性能物理仿真引擎，主要用于机器人等多关节系统的物理行为模拟。它采用MJCF（XML）文件格式建模，包含<worldbody>（场景物体）、<body>（刚体）、<geom>（几何体）、<joint>（关节）等核心标签。通过Python接口（mujoco/dm_control库）可加载模型、控制执行器并获取传感器数据，支持仿真循环运行和可视化。该引擎提供底层API和高级封装两种调用方式，适用于从基础研究到机器学习集成的多种场景。
2025-08-15 19:26:14
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原创 强化学习ACT动作分块策略详细讲解+代码
本文介绍了基于动作分块的ACT强化学习策略，该策略结合了条件变分自编码器(CVAE)和Transformer架构来生成复杂动作序列。ACT通过将动作序列分解为较短的块来减少误差累积和提高效率。CVAE负责编码状态信息并生成潜在表示，Transformer则处理序列的时间依赖性。文章详细解析了ACTPolicy类的实现，包括训练时计算L1损失和KL散度损失，推理时从先验分布采样动作。该模型特别适用于机器人控制等需要生成连贯动作序列的任务，其并行化处理能力显著提升了计算效率。
2025-08-08 11:27:33
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原创 moveit2的机械臂物体抓取
摘要：本文分享了使用MoveIt2实现物体抓取的Python开发经验。针对官方文档不足、常见报错"Failed to load planning pipelines"等问题，作者最终采用MoveItPy方案。文中提供了完整的逆运动学实现代码，包括通过目标位姿规划轨迹的核心逻辑，涉及四元数转换、位姿设置等关键步骤。特别说明该方案适用于真实机械臂控制，需配合CAN接口激活、机械臂节点和MoveIt demo文件运行。代码基于官方教程修改，重点解决了实际部署中的参数配置问题。
2025-07-31 10:45:15
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原创 Virtual Box安装ubuntu22.04+ros(humble)教程+使用插件
虚拟机Virtual Box安装ubuntu22.04、ros Humble、安装增强功能、更换软件源、安装moveit2，从0开始搭建ros2系统环境，全面环境配置安装教程
2025-07-21 17:23:07
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原创 机械臂配置IKFast插件（通用版）
本文记录了在Ubuntu 20.04 ROS Noetic环境下配置Moveit和IKFast运动学插件的过程。主要内容包括：1）解决校园网环境下Docker镜像拉取问题；2）安装依赖包处理编译错误；3）详细说明从生成.dae文件到创建IKFast插件的完整流程；4）针对GetFreeParameters()函数报错的解决方案；5）最终编译测试方法。特别提供了在虚拟机受限网络环境中的变通方案，并整理了通用配置流程，最终实现了比KDL更快的运动规划速度。
2025-06-19 17:43:01
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空空如也
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