很多机器人的研究目标很多是模拟人的智能,所以研究的控制系统,对于机器人有很大的借鉴意义。人体的神经系统由大脑、小脑、脑干、脊髓、神经元等共同构成,复杂而又完善。人体神经系统包括中枢神经系统和周围神经系统。中枢神经系统由脑和脊髓组成,是体神经系统的最主体部分。周围神经系统是从脑和脊髓发出的分布到全身各处的神经。无数的神经元存在于神经系统各处,构成神经网络。中枢神经网络负责运动控制,主
语音控制的基础就是语音识别技术,可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛,对于用户而言不用训练,因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别,连接词识别,以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言,语音可以提供直接可靠的交互方式,语音识别技术的应用价值也就不言而喻。一、 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代,是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前
基于双目摄像头的障碍物检测前言:关于双目摄像头的障碍物检测以及基于OpenCV的障碍物检测在CSDN以及博客园上都有几篇相关的文章。然而,相当一部分的关于障碍物检测的文章多偏向于理论,而有实践的文章却少之又少。在这里,我将按照我从网上学习到的例子进行整合并加入了我自己的理解。希望能为大家在障碍物检测方面起到一定的参考作用。特别鸣谢:亦轩Dhc的博客琪其齐奇旗棋的CSDN_寒潭雁影的CSDN下面开始
转载 2024-05-28 18:19:22
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文章目录一、题目描述示例 1示例 2二、代码三、解题思路 一、题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish”)。现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径?网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。示例 1输入:obs
转载 2023-12-17 19:34:03
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title: LeetCode No.63categories:OJLeetCodetags:ProgramingLeetCodeOJLeetCode第六十三题自己代码的开源仓库:click here 欢迎Star和Fork ?题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” )。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记
ROS+Pybullet机器人仿真环境搭建笔记一、Pybullet安装二、机器人模型创建1. SolidWorks 3D模型建立2. 模型简化3. URDF文件创建3.1 使用sw_urdf_exporter模块创建URDF3.2 自主创建URDF三、Ros与Pybullet基础仿真环境设置参考文章 此文档为本人学习笔记,用于记录在Pybullet仿真系统搭建调试中遇到的问题与解决方法,同时为遇
转载 2024-03-14 19:03:31
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   障碍物行为预测是无人驾驶系统的核心模块之一。预测模块承接上游感知模块,结合高精地图和主车的定位信息,对周边障碍物的未来运动情况进行预测,帮助主车提前作出决策,从而降低交通事故的发生率,在无人驾驶系统中发挥着承上启下的关键作用。在百度 Apollo 自动驾驶开源平台中,障碍物行为预测分为车辆轨迹预测和行人轨迹预测两大类。在车辆轨迹预测中,分为意图预测和速度预测两个
(鉴定为水刊 综述 老板让看的) Abstract: 野外自动驾驶陆地车辆的负面障碍是指路面上的坑洼、沟渠、悬崖、坑或任何类型的障碍物,但不是以可见的方式,它给车辆或潜在的乘客带来风险,甚至给环境带来风险。 自主陆地车辆正在前进。这些负面障碍会对自动驾驶陆地车辆造成严重损坏,包括车辆悬架损坏、侧翻,甚至自动驾驶车辆丢失。障碍物检测是避免任何风险的第一步,能够警告附近的障碍物以避免可能出现的任何类型
利用“状态区-位置控制”,添加定位点,插入到测量过程中,以避免出现碰撞。 用安全移动方法来测量平面并避免发生碰撞。平面的测量过程在元素计算前使用了4个接触点,7个定位点(GOTO点根据实际情况添加)。最后的安全移动是为了在平面测量好之后,跳过零件。
转载 2021-08-13 15:09:01
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本文介绍如果使用以state lattice planner为基础的曲线生成和动态障碍物规避的方法。我们的曲线将position profile 和 velocity profile进行了分离。位置的优化用曲线生成和cost function minimization的方法,纵向的速度规划采用ACC控制器。 主要采用我的论文:Optimization of Adaptive Cruise Cont
环境配置:python=3.6,opencv-python=4.4.0,torch=1.7.1(cuda=11.0),PyQt5=5.15.1(缺啥补啥)PyQt5功能:实现选择视频文件、播放、中止、暂停,继续播放检测功能:障碍物检测(YOLOv3),车道线检测(LANEATT)简单流程:对读取的每一帧图片分别进行障碍物检测和车道线检测,然后利用PyQt5将检测结果进行可视化效果展示:一、文件目录
# Python中的障碍物设置 在许多游戏和机器人编程中,障碍物的设置是一个重要部分。障碍物不仅可以增加游戏的挑战性,还可以用于实现机器人避障的功能。本文将介绍如何在Python中设置障碍物,并提供代码示例演示其实现。 ## 障碍物设置的基本思路 设置障碍物的基本流程包括以下几个步骤: 1. 定义障碍物的位置。 2. 初始化游戏或仿真环境。 3. 绘制障碍物。 4. 添加碰撞检测逻辑。
原创 8月前
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# 使用Python绘制障碍物及其应用 在现代编程中,Python是一种功能强大且易于学习的语言,广泛应用于数据分析、可视化和机器学习等领域。本篇文章将介绍如何使用Python绘制障碍物,并展示饼状图和状态图的实现方式。 ## 1. 绘制障碍物 我们首先需要定义一个障碍物的概念。在计算机视觉、机器人导航等领域,障碍物通常指任何可能阻碍移动或视野的物体。我们可以使用 `matplotlib`
原创 9月前
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# Python实现障碍物信息 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD; Start --> 获取数据; 获取数据 --> 数据处理; 数据处理 --> 结果输出; ``` ## 状态图 ```mermaid stateDiagram 开始 --> 获取数据 获取数据 --> 数据处理 数据处理 --> 结果输出 ```
原创 2024-04-29 03:35:43
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 寻路算法将计算静止障碍物周围的路径,但是如果障碍物移动会怎么样?当单元到达特定点时,障碍物可能不再存在,或者可能存在新的障碍物。如果可以绕过典型的障碍物,请对你的探路者(pathfinder)使用单独的避障算法(转向)。探路者将找到所需的路径,然后移动对象在跟随它时,绕过障碍物移动。但是,可移动的障碍物有可能导致路径发生显著的变化,我们需要考虑探路者如何避开障碍物。 重新计算
 目录1 初识图像处理1.1 视频中的车流量统计1.2 赛后小感2 机器人的视觉研究2.1 研究背景2.2 OpenCV基础知识2.2.1 图像/视频的基本操作2.2.2 阈值分割与形态学2.2.3 图像滤波与变换2.2.4 图像的特征提取2.3 OpenCV与机器人控制结合3 显著性检测和Photometr
本文介绍如何实现基于Frenet坐标系的动态障碍物避障。其中包括:cubic spline generationFrenet transformation to gloval coordnatessampling-based search methodBezier curvecost function formalizationlazy collision checkingpure pursuit
本系列旨在对比不同LeetCode的解题方法效率,占用空间等方面的区别,希望帮助大家能够精进代码水平,用更好的思维与方法去解题。其中的部分解题可能涉及代码的奇技淫巧,我回尽量给大家解释,我也会标注正常的思路至少应该达到何种水准,如果有更好的方法也请大家多多指教!本系列的资源消耗数据由LeetCode给出,但是LeetCode的评价会有20ms左右的波动,这里列出的只是显示的最优成绩,但是直接复制这
一.项目背景目前在研究激光雷达和相机做障碍物检测算法开发,主要应用场景为远距离下的目标障碍物检测。二.主要实现算法本次主要实现了三种算法,具体实现后期补充,先进行算法的梳理和记录:1.纯点云数据处理,当测量距离比较近的时候,点云稠密度高,且点云的z轴代表了目标的距离,可以利用PCL库对点云数据进行处理,通过聚类实现目标提取和测距。 原始点云: 处理后,使用addcube加入立体检测框:2.激光雷达
转载 2023-12-15 08:29:44
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其次看看游戏的运行界面三、游戏大致实现思路:1.窗体2.自己角色的添加3.背景图片的添加4.背景图片的移动5.人物的移动和跳跃6.砖头、水管等等障碍物的添加7.任务和障碍物的碰撞难点分析:1.人物的多键控制1)给人物设定方向boolean变量:向左、向右、向上、向下2)通过键盘监听来修改方向的变量值按下某个键的时候,我们把相应方向改为true,释放的时候改false2.地图配置自定义文件读取方式实
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