工业机器人一般遇到的是四轴，六轴，其实也有其他类型，首先分析一下各种轴数是如何定义出来的： 一轴 - 可以拿起一个对象，并沿直线移动 两轴 - 可捡起一个物体，抬起它，它的水平和垂直移动，并将其设置或呈现 - 一个X / Y平面上 - 不改变对象的方向 三轴 - 可以捡起一个物体，抬起它，它的水平和垂直移动，并将其设置或呈现 - 触手可及的机器人在X，Y，Z空间的任何地方 - 在不改变
六轴机械臂路径规划是一个复杂而重要的技术问题，涉及机械臂控制、运动规划和算法实现等多个方面。在本文中，我们将系统化地探讨如何在Python中实现六轴机械臂的路径规划，并将其与备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和扩展阅读等结合，以提供一个全面的视角。
## 备份策略
为了确保在开发过程中数据和进度的安全性，我们需要制定一套可靠的备份策略。首先，我们可以使用思维导图来整理备份策略的
原标题：六轴工业机器人工作原理解析常见的六轴关节机器人的机械结构如图1所示:六个伺服电机直接通过谐波减速器、同步带轮等驱动六个关节轴的旋转，注意观察一、二、三、四轴的结构，关节一至关节四的驱动电机为空心结构，关节机器人的驱动电机采用空心轴结构应该不常见，空心轴结构的电机一般较大。图1采用空心轴电机的优点是：机器人各种控制管线可以从电机中心直接穿过，无论关节轴怎么旋转，管线不会随着旋转，即使旋转，管
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2023-11-09 09:58:32
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所谓工业机器人的轴，可以用专业的名词自由度来解释，如果机器人具有三个自由度，那么它可以沿X，Y，Z轴自由的运动，但是它却不能倾斜或者转动。当机器人的轴数增加，对机器人而言，就是更高的灵活性。工业机器人在生产中，一般需要配备除了自身性能特点的外围设备，如转动工件的回转台，移动工件的移动台等。这些外围设备的运动和位置控制都需要与工业机器人相配合并要求相应精度。现在的工业机器人都有多少个轴呢？目前市面上
机器人直线插补算法，弧线插补算法+离线编程转换（空间直线插补规划、空间弧线插补规划、离线编程、ABB二次开发、六轴机器人控制、C#）一，通过对空间点的插补，形成空间点轨迹1.插补算法原理简述：（1）直线插补时，指定起止坐标与速度。 （2）确定要插直线的周期增量，分解到xyz轴思路：直线插补采用简单线性插补即可，根据插补次数分别计算各轴步矩然后累加。（MatLab代码和C#代码）Matlab代码
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2024-01-06 09:30:52
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环境：MATLAB 2017B+Robotics Toolbox 9.10.0前期准备：完成机械臂数学模型的建立+计算机械臂工作空间注意：这里采用几何法计算机械臂逆解，因此不一定适用于其他六轴机械臂构型。一、运动学分析连杆变换是机器人进行运动学分析的基础，其建立主要涉及到坐标变换，其中包括坐标旋转和坐标平移。坐标旋转变换为绕坐标系的X、Y和Z轴的旋转变换，一般情况下一个旋转变换为几个基本旋转变换的
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2024-01-17 12:31:14
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在无人车系统（十一）：轨迹跟踪模型预测控制(MPC)原理与python实现【40行代码】中介绍了MPC方法在无人车轨迹跟踪中的应用。以Udacity中的例子作为引子，详细介绍了MPC的原理，无人车的运动学模型，以及给出基于python的实现。Udacity的仿真器是一些特定的环境，没有ros中的stage或gazebo灵活。本文以turtlebot的轨迹跟踪任务作为引子，介绍在ROS Stage仿
如何安全有效的规划行驶路线，是自动驾驶汽车需解决的最大的难题之一。事实上，路径规划技术，现阶段是一个非常活跃的研究领域。路径规划之所以如此复杂，是因为其涵盖了自动驾驶的所有技术领域，从最基础的制动器，到感知周围环境的传感器，再到定位及预测模型等等。准确的路径规划，要求汽车要理解我们所处的位置以及周边的物体(其他车辆、行人、动物等)会在接下来的几秒钟内采取什么样的行为。另一项关键技术是轨迹生成器(t
一、问题描述 杨浦区卫计委通过捐赠和购买组织了一批重达50吨防疫物资需要分发到本区内的各街道（具体分配方案如下表）。假设卫计委雇用了运输公司的一辆载重量为5吨的卡车负责将物资分别从卫计委运送到各街道办事处，请建立数学模型给出详细且最经济的运输方案。已知：卡车的每公里运输成本为: 20元+载货量*10元/吨。综合考虑时间和运输成本, 给出一个最优运输方案。 物资分配方案（单位：吨） 街道 物资量 街
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2024-08-11 12:41:18
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1.六轴机械手臂一般使用6个量来表示其空间点（位置与姿态）表示空间姿态的有三种方式：RPY角(roll pitch yaw)和欧拉角(euler angles),旋转矩阵RPY:先绕Z轴旋转，再绕Y轴旋转，最后是绕X轴旋转。欧拉角：先绕Z轴旋转，再绕Y轴旋转，最后再绕Z轴旋转旋转矩阵:先绕X轴旋转，再绕Y轴旋转，最后再绕Z轴旋转。（1）.staubli是使用旋转矩阵（2）.ABB使用欧拉角2.姿态
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2024-07-07 21:23:22
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路径规划 | 基于DQN深度强化学习算法的路径规划（Matlab）
原创
2024-07-24 11:07:31
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在之前的内容中，我们对机器人的运动轨迹进行了规划，但是，这种规划方法的运动路径是根据简单的轨迹人为组合起来的，具有较大的任意性。在实际的复杂工作环境中，采用人工规划路径的方法，难以保证规划的效率和准确率。 因此，本篇介绍一下机器人避障路径规划的相关知识。 本篇目录一、路径规划简介二、改进RRT算法1. 算法简介2. 改进点3. 仿真结果三、避障路径规划1. 障碍物包络2. 递推确定碰撞临界角3.
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2023-12-01 13:36:13
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引言： 前面学习了正向运动学和反向运动学，我们知道如何求解机械臂各个关节的角度来操控机械臂到达指定的目标点，如抓取桌面上一个杯子或者一支笔。那么我们如何控制机械臂来让这支笔写字或者把杯子放到某一个位置呢？我们需要知道在这个过程中机械臂的状态（位置，状态）与时间的关系，通过轨迹规划来拟合一条连续的曲线让机械臂完成目标。1）基础知识轨迹：机械臂的末端/操作点的位置，速度，加速度对时间的历程。轨迹规划：
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2023-11-29 19:25:54
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# 深度学习中的图片数据处理：轴的概念与应用
深度学习已成为计算机视觉领域的重要工具，图像数据在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着至关重要的角色。对于图像数据的处理，了解其轴的概念是非常关键的。本文将深入探讨这一主题，并提供相关的代码示例。
## 一、理解图像的轴
在深度学习中，图像通常表示为多维数组（即张量）。对于一张普通的彩色图片，其维度通常为三维，分别对应高度、高度和颜色通道数。具体
原创
2024-08-15 08:53:59
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# 深度学习 学习路径
## 什么是深度学习
深度学习是一种机器学习的方法，它模拟人脑的神经网络进行信息处理和学习。深度学习的主要特点是可以通过对大量数据的训练来学习特征，并且可以根据这些特征来进行分类、识别等任务。深度学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
## 学习路径
要学习深度学习，我们可以按照以下路径进行学习：
### 1. Python编程基础
深
原创
2023-07-21 09:27:46
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机械臂建模，轨迹规划，避障路径规划（介绍+代码）（三）前言使用蚁群算法的路径规划机械臂碰撞检测机械臂避障路径规划整体仿真程序下载 前言最近写的一个作业，记录分享一下，主要是对机械臂在MATLAB中的仿真，其中包括机械臂建模，机械臂轨迹规划，机械臂避障路径规划等。前面两个博文中：机械臂建模，轨迹规划，避障路径规划（介绍+代码）（一）机械臂建模，轨迹规划，避障路径规划（介绍+代码
题目 给定一个矩阵m，从左上角开始每次只能向右或者向下走，最后到达右下角的位置，路径上所有的数字累加起来就是路径和，返回所有路径中最小的路径和。 例子： 给定m如下： 1 3 5 9 8 1 3 4 5 0 6 1 8 8 4 0 路径1,3,1,0,6,1,0是所有路径中路径和最小的，所以返回12。 解法1思路：使用动态规划，定义 dp[M][N] , M ,N 分别代表矩阵的
原创
2023-06-01 17:33:15
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六轴六自由度机械臂轨迹跟踪的matlab实现（基于速度雅各比矩阵方法）六轴六自由度机械臂轨迹跟踪的matlab实现（基于速度雅各比矩阵方法）1.轨迹跟踪的控制结构图设计2.系统的输入：轨迹规划3.被控对象：速度雅各比矩阵4.控制器：等速率趋近的滑模控制器5.结果展示 六轴六自由度机械臂轨迹跟踪的matlab实现（基于速度雅各比矩阵方法）对于六轴六自由度机械臂进行轨迹规划，并针对其设计滑模控制器，
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2024-04-25 13:21:57
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上一篇介绍了遗传算法，本篇接着介绍应用于路径规划的另一种算法——粒子群算法（PSO），主要介绍算法的理论基础以及实现流程等。 本篇目录1. 算法起源与理论基础2. 算法实现流程（1）粒子群初始化（2）粒子群适应度计算（3）速度与位置属性更新3. 路径规划应用示例（1）粒子群初始化（2）适应度计算（3）速度与位置属性更新（4）最佳适应度更新4. 遗传算法与粒子群算法5. 总结 1. 算法起源与理论基
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2024-07-16 14:44:10
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机器人建模（Screw Method） 如上图所示首先在参考坐标系下，按照机械臂的关节运动正方向确定Z轴，之后通过用户方便自定义其余的X轴和Y轴。这里和D-Hc参数法最大的不同在于不需要按照固定的建模方式建立坐标系，只要确定基坐标系，其余的都可以按照自行自定义的方式进行确定。六轴机械臂参数 首先需要确定所有机械臂的自身关节参数：i10.0000.0000.18220.0400.0000.1603
