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机器人动力学建模:机械臂动力学

多体系统动力学形成了多种建模和分析的方法, 早期的动力学研究主要包括 Newton-Euler 矢量力学方法和基于 Lagrange 方程的分析力学方法。 这种方法对于解决自由度较少的简单刚体系统, 其方程数目比较少, 计算量也比较小, 比较容易, 但是, 对于复杂的刚体系统, 随着自由度的增加, 方程数目 会急剧增加, 计算量增大。 随着时代的发展, 计算机技术得到了突飞猛进的进步, 虽然可以利用计算机编程求解出动力学方程组, 但是, 对于求解下一时刻的关节角速度需要合适的数值积分方法, 而且需要编写程序, 虽然这种方法可以求解出方程的解, 但是, 由于这种编程方法不具有通用性, 针对每个具体问题, 都需要编程求解, 效率比较低, 因此, 如果能在动力学建模的同时就考虑其计算问题, 并且在建模过程中考虑其建模和求解的通用性, 就能较好的解决此问题。

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基于RGBD的slam_rgb算法

首先,我们需要知道什么是SLAM(simultaneous localization and mapping, 详见SlamCN),SLAM,即时定位与制图,包含3个关键词:实时、定位、制图,就是实时完成定位和制图的任务,这就是SLAM要解决的基本任务。按照使用的传感器分为激光SLAM(LOAM、V-LOAM、cartographer)与视觉SLAM,其中视觉SLAM又可分为单目SLAM(MonoSLAM、PTAM、DTAM、LSD-SLAM、ORB-SLAM(单目为主)、SVO)、双目SLAM(LIBVISO2、S-PTAM等)、RGBD SLAM(KinectFusion、ElasticFusion、Kintinous、RGBD SLAM2、RTAB SLAM);视觉SLAM由前端(视觉里程计)、后端(位姿优化)、闭环检测、制图4个部分组成,按照前端方法分为特征点法(稀疏法)、光流法、稀疏直接法、半稠密法、稠密法(详见高翔《视觉slam十四讲》第xx章);按照后端方法分为基于滤波(详见SLAM中的EKF,UKF,PF原理简介)与基于图优化(详见深入理解图优化与g2o:图优化篇与深入理解图优化与g2o:g2o篇)的方法。

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最高提速20亿倍!AI引爆物理模拟引擎革命

新智元报道 来源:Reddit 编辑:David 【新智元导读】牛津大学一项研究表明,与传统物理求解器相比,机器学习模型可将物理模拟速度提升至最高20亿倍,距离解决困扰狄拉克的模拟计算难题可能向着成功更近了一步。 1929年,英国著名量子物理学家保罗·狄拉克曾说过,“大部分物理学和整个化学的数学理论所需的基本物理定律是完全已知的,困难只是这些定律的确切应用导致方程太复杂而无法解决”。狄拉克认为,所有物理现象都可以模拟到量子,从蛋白质折叠到材料失效和气候变化都是如此。唯一的问题是控制方程太复杂,无法在现实的时间尺度上得到解决。 这是否意味着我们永远无法实现实时的物理模拟?随着研究、软件和硬件技术的进步,实时模拟在经典极限下成为可能,这在视频游戏的物理模拟中最为明显。 对碰撞、变形、断裂和流体流动等物理现象进行需要大量的计算,但目前已经开发出可以在游戏中实时模拟此类现象的模型。当然,为了实现这一目标,需要对不同算法进行了大量简化和优化。其中最快的方法是刚体物理学。 为此假设,大多数游戏中的物理模型所基于的对象可以碰撞和反弹而不变形。物体由围绕物体的凸碰撞框表示,当两个物体发生碰撞时,系统实时检测碰撞并施加适当的力来加以模拟。此类表示中不发生变形或断裂。视频游戏“Teardown”可能是刚体物理学的巅峰之作。 Teardown 是一款完全交互式的基于体素的游戏,使用刚体物理解算器来模拟破坏 不过,刚体物理虽然有利于模拟不可变形的碰撞,但不适用于头发和衣服等可变形的材料。在这些场景中,需要应用柔体动力学。以下是4种按复杂性顺序模拟可变形对象的方法: 弹簧质量模型 顾名思义,这类对象由通过弹簧相互连接的质点系表示。可以将其视为 3D 设置中的一维胡克定律网络。该模型的主要缺点是,在设置质量弹簧网络时需要大量手动工作,且材料属性和模型参数之间没有严格的关系。尽管如此,该模型在“BeamNG.Drive”中得到了很好的实现,这是一种基于弹簧质量模型来模拟车辆变形的实时车辆模拟器。 BeamNG.Drive 使用弹簧质量模型来模拟车祸中的车辆变形 基于位置的动力学 (PBD):更适合柔体形变 模拟运动学的方法通常基于力的模型,在基于位置的动力学中,位置是通过求解涉及一组包含约束方程的准静态问题来直接计算的。PBD 速度更快,非常适合游戏、动画电影和视觉效果中的应用。游戏中头发和衣服的运动一般都是通过这个模型来模拟的。PBD 不仅限于可变形固体,还可以用于模拟刚体系统和流体。

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