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文章/答案/技术大牛

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小白VREP

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蚁群算法是一种智能优化算法，在TSP商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由Marco Dorigo首次提出，该算法来源于蚂蚁觅食行为。由于蚂蚁没有视力，所以在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度高的路径，并且释放一定的信息素，使该条路径上的信息素浓度增高，进而使蚂蚁能够找到一条由巢穴到食物源最近的路径。但是，随着时间的推移，路径上的信息素浓度会逐渐衰减。

2022-05-30

1.3K0

MATLAB与CoppeliaSim建立联合仿真

网站 api matlab tcp/ip

建立MATLAB与CoppeliaSim之间的联合仿真，主要包括以下步骤：

2022-04-12

2.1K0

路径规划算法

编程算法机器学习深度学习人工智能机器人

随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一，移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法、智能仿生算法。传统的路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法、D*算法、人工势场法，基于采样的路径规划算法有PRM算法、RRT算法，智能仿生路径规划算法有神经网络算法、蚁群算法、遗传算法等。

2021-11-12

2K0

路径规划算法简介

经过查阅相关文献可知，若用A*算法进行路径规划，倘若存在最优路径必能找到，但是但对于高维空间的路径规划问题，A*算法并不适用。RRT算法与A*算法相比，不需要对空间进行栅格化处理，无需对环境进行结构化建模，适合在高维空间进行路径规划。在这里主要对RRT算法进行简单的介绍。

2021-08-18

1.4K0

基于TF2的DQN算法路径规划

编程算法强化学习深度学习神经网络卷积神经网络

DQN算法是一种深度强化学习算法（Deep Reinforcement Learning，DRL），DQN算法是深度学习（Deep Learning）与强化学习（Reinforcement learning）结合的产物，利用深度学习的感知能力与强化学习的决策能力，实现了从感知到动作的端到端（End to End）的革命性算法。DQN算法由谷歌的DeepMind团队在NIPS 2013上首次发表，并在Nature 2015上提出由两个网络组成的Nature DQN。

2021-03-25

2.2K0

优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。

2021-03-09

2K1

粒子群算法

粒子群优化算法是通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法。

2021-01-21

1.3K0

关节空间轨迹规划

机械臂轨迹规划是根据机械臂末端执行器的操作任务，在其初始位置、中间路径点和终止位置之间，采用多项式函数来逼近给定路径，它是机器人学的一个重要的研究内容。关于机械臂的轨迹规划可以分为关节空间的轨迹规划和操作空间轨迹规划。在操作空间的轨迹规划概念直观，但是需要进行大量的矩阵计算，并且操作空间的参数很难通过传感器直接获得，很难用于实时控制。在关节空间的轨迹规划能够根据设计要求适时调整机械臂各关节位置、角速度和角加速度，能够有效避免机构奇异性和机械臂冗余问题。因此，面向关节空间的轨迹规划得到广泛的应用。

2020-12-11

3.7K0

缺少VCRUNTIME140_1.dll的解决方法

https 网络安全

缺少VCRUNTIME140_1.dll与缺少VCRUNTIME140.dll是不同的

2020-08-05

21.4K3

初识V-REP（一）

机器人嵌入式

2020年是特别的一年，由于新冠肺炎的影响，一直没有复学，完完全全在家上网课。因为硕士阶段研究方向的原因，我接触到了V-REP机器人仿真平台，国内的关于此软件的学习资料相对较少，我个人的学习进度也比较缓慢。所以想通过这样的方式记录下自己学习此软件的过程以及学习心得、操作技巧等与大家分享交流，达到共同进步的目的。

2020-08-04

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VREP学习笔记-Main scripts 、 Child scripts and Script execution order

function handle script sys 脚本

主脚本是仿真脚本。默认情况下，V-REP中的每个场景都有一个主脚本。它包含允许仿真运行的基本代码。如果没有主脚本，仿真运行时将不会执行任何操作。

2020-08-04

1.7K0

BubbleRob tutorial 遇到的问题

model object parent properties self

对于v-rep的学习来说，国内的中文资料相对来说比较少，就VREP User Manual又是全英文的教程，读起来其比较麻烦。我个人比较推荐的还是对软件进行实际操作，在操作的过程中，我们会遇到许多问题，在解决问题的过程中，我们会对软件更加熟悉！

2020-08-04

1.7K0

BubbleRob tutorial

在设计简单的移动机器人BubbleRob时，本教程将尝试介绍许多V-REP功能。与本教程相关的V-REP场景文件位于V-REP的安装文件夹的教程/BubbleRob文件夹中。下图为我们将要设计的仿真场景:

2020-08-04

1.3K0

External controller tutorial

机器人 api lua

最方便的方法是编写一个子脚本来处理给定机器人或模型的行为。这是最方便的方式,因为子脚本直接附加到场景对象,他们会一起复制相关场景对象,他们不需要在任何外部工具中编译,他们可以在非线程或线程模式中运行,可以通过自定义扩展Lua函数或通过一个Lua扩展库。使用子脚本的另一个主要优点是:与本节中提到的最后3个方法(即使用常规API)相比，没有通信延迟，子脚本是应用程序主线程的一部分(固有的同步操作)。但是，编写脚本有几个缺点:不能选择编程语言，不能拥有最快的代码，并且除了Lua扩展库之外，不能直接访问外部函数库。

2020-08-04

7050

V-REP界面介绍

VREP的教育版本是免费的，因此后续教程均已教育版本为例。安装方法也非常简单，参考官网的提示即可。

2020-08-04

8900

有三种Joint类型分别是Revolute Joint（旋转关节）、Prismatic Joint（棱柱关节）、Screw and Spherical Joint（螺旋关节和球形关节）

2020-08-04

1.1K0

Script（二）

lua api socket编程

signals可以看作是全局变量。目前支持四种类型的信号:整数型、浮点型、双型和字符串型信号。可以定义、重新定义、读取和清除信号。在模拟结束时，所有由主脚本或任何子脚本创建的信号都将被清除。例如:

2020-08-04

1.2K0

VREP学习笔记-Paths

默认情况下，有两种基本路径可用:简单的分段类型路径或循环（圆形）路径。它们可以定向或缩放，但通常这是不够的。用户有几个选择来生成定制的路径对象:

2020-08-04

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linux api 机器人

虚拟对象是最简单的对象:它是一个有方向的点，可以看作是一个参照系。单独使用时，它们不是很有用，但是当与其他对象或计算模块一起使用时，它们可能是至关重要的;dummy有许多用途、也可以作为辅助对象。下图显示了一个dummy:

2020-08-04

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Lua的速成课

lua 编程算法

以下速成课程是从正式的Lua参考手册中极度浓缩的摘录。 01 — Lexical conventions Lua是一种区分大小写的语言。"and"， "And" or "AND"是不一样的。以下是

2020-08-04

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