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机器人学科是非常有趣的,对理论和实践的要求都比较高。掌握C/C++/Python/Matlab,能够使用V-Rep/Webots/Gazebo等仿真软件。这里需要重点强调一下仿真软件,由于学校和学生教育资金投入,仿真可以算是唯一没有门槛而又有直观效果的工具了。
极低成本的仿真实践
当然,机器人推荐Cozmo和Tello,成熟稳定,价格实惠,远低于1k,输入设备推荐游戏手柄和LeapMotion,输出设备伺服电机等。
知名学府的公开课(ETH,MIT,Stanford,Carnegie Mellon等),例如:
讲解了机器人学入门,运动规划,传感器,概率机器人学,蒙特卡罗定位,场景识别,同步定位和地图构建等,课程最大的特点是侧重实践,资料十分丰富具体。
选择一些仿真和真实机器人,多使用,多看源码,多思考,多练习。
这款机器人案例十分丰富,参考文档如下:
http://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/overview/
turtlebot3文档
几乎涵盖的服务机器人的全部要点,基础概念,自动驾驶,泊车,跟随,导航,SLAM,全景图,遥控,机器学习,ROS2等。
自动驾驶仿真案例
industrial_training:https://github.com/ros-industrial/industrial_training
支持版本:indigo,kinetic,melodic。
ROS Industrial
空中机器人可以参考hector_quadrotor:
有室内室外两种典型仿真环境,室外仿真如下图所示:
Gazebo
Rviz
水下机器人仿真参考:https://github.com/uuvsimulator/uuv_simulator
这是我个人最喜欢的一个案例,涵盖安装,控制,自动导航,MoveIt!,OpenCV,点云,多机器人协作等。
http://wiki.ros.org/Robots/TIAGo/Tutorials
资源链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1387054
资源链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1389865
如今获取机器人知识的途径非常多了,并且大部分都是免费开源的,选择一些有趣的案例进行实践,才能真正掌握。
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更多案例参考:
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