目前最主流的机器人操作系统为ROS1+ROS2,已成业界共识,如果没有购买机器人硬件又想学习机器人相关知识,那么一款仿真软件必不可少,软件分为免费和付费,下面将详细介绍。
webots版本2020b1+ros2版本foxy,案例可以在windows和linux下使用。
Linux版deb安装包下载地址:链接: https://share.weiyun.com/5RPCzv7
目前,最新长期支持版ROS2为Foxy版本,时间到2023年,博客内容将只以此版本更新为主,windows+linux。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
在我开始探索机器人这个领域时,尤其是做Webots上的机器人仿真时,发现中文互联网对苹果党不是很友好。基本没有什么中文的基于MacOS的Webots + ROS2的安装指南。折腾了好久,总算摸索出了一条路。特此记录,希望能帮助后来者。这是Webots系列的第一篇,后续会有腾讯云服务器上相关的内容。
所述kaist_webots功能集包含用于直接从ROS启动文件,对于摇杆远程操作的控制器和关节位置控制器和接合状态发布器启动Webots节点。
Webots的主要功能是机器人的建模、控制与仿真,用于开发、测试和验证机器人算法。其内核基于ODE引擎,动力学仿真效果较为真实。
如果阅读完webots_ros2源码,到此已经接近尾声了,为何?已经入门webots和ros2了。
立即从 GitHub 1 或 https://cyberbotics.com 3 获取它
9月26日傅利叶智能宣布他们的通用人形机器人Fourier GR-1正式开放预售。Fourier GR-1是一款多功能人形机器人,拥有高达40个FSA关节,能够提供230牛米的峰值扭矩。其先进的全身控制算法赋予机器人44个自由度,展现出人类般的敏捷性和运动动力学。
最早接觸的仿真軟件應該是Matlab,10多年前用過的版本是6.5和7.0,那是Matlab的安裝包還不到1GB。用作控制理論的仿真工具,和Matlab6.5同期的編程軟件是VC6.0,還時常想起神奇的MFC,皆成往事。這麼多年過去,最常用的通訊依然如故,以串口和socket爲主,I2C SPI CAN也經常用到。
机器人的开发需要很多的测试。而测试就需要搭建场地。测试项目一多,需要的场地的形式也会更多。搭建这样的场地不仅成本高,耗费的人力和物力都相当可观。有些场景在真实环境中不容易出现,但却可以在仿真环境中制造出来。
Vulcanexus机器人操作系统ROS2一站式工具集(Galactic+Humble)2022
为了给接下来ROS moveit!联合webots打下基础,所以从ur5e例程开始学习。
群机器人 群体机器人技术是一个非常有吸引力的研究领域,它基于将群体智能的范式和方法应用于简单的同质机器人组,以分布式和分散的方式进行协调,以执行单个机器人无法完成的困难任务。
在完成03-解析:https://zhangrelay.blog.csdn.net/article/details/112686566
在我们安装一个软件的时候,一定不能安装最新版,因为最新版处处都是bug,Webots就是这种软件中的一个.
在前面几章中分别介绍了在webots中如何创建自己的机器人、添加传感器以及使用手柄或键盘驱动它在仿真环境中移动。在本章中,你会学习到ROS系统最强大的特性之一,它能够让你的机器人自主导航和运动。
在前篇王者https://zhangrelay.blog.csdn.net/article/details/112772586章节中,使用turtlebot进行导航任务。
在上一篇《在云服务器上部署傅利叶机器人仿真环境》博客中,我详述了如何在腾讯云云服务器CVM中部署傅利叶机器人GR-1仿真环境。本文则回归传统方式,详述在Ubuntu 22.04上部署傅利叶机器人GR-1仿真环境。
本文也是基于笔者的学习和使用经验总结的,主观性较强,如果有哪些不对的地方或者不明白的地方,欢迎评论区留言交流~
如果对机器人技术感兴趣,但是看不到任何适合兴趣的项目,那么可能还需要考虑将其应用于同级组织中,例如OpenCV和MoveIt!
在完成04-入门:https://zhangrelay.blog.csdn.net/article/details/112739671。
ROS1从kinetic之后,生态非常成熟,但是由于ROS1内核设计比较早,不能高效稳定地适应分布并行和实时等应用,存在缺陷,从melodic和noetic之后,一直是ROS1和ROS2并存地状态。
Rviz是ROS数据可视化工具,可以将类似字符串文本等枯燥的数据以二维或三维等非常形象的可视化方式进行显示,如下:
工科的同学想必离不开各种各样的模拟器,模拟器使各种工程学科能够用最少的人力快速制作原型。
在学习完成05-新建:https://zhangrelay.blog.csdn.net/article/details/112756752之后,
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,仿真可以算是极低成本门槛而又有直观效果的工具了。
课程围绕机器人操作系统(ROS2)的应用展开,包括机器人学的基础理论和常用工具。借助立体多样的示例,课程可以为使用ROS2进行机器人开发设计的学员提供一个扎实的基础和相关应用全貌。课程将学习如何创建软件包、包括仿真、连接传感器和执行器以及集成控制算法,通过一套指导教程,掌握应用ROS2从零开始设置环境,连接各个传感器和执行器并实现机器人控制系统(导航)。
一只驯鹿带着雪橇上的Anna公主和Kristoff一起奔跑,这是迪斯尼备受好评的动画电影《冰雪奇缘》中非常精彩的一幕:饥饿的狼追逐着他们穿过白雪皑皑的森林,Kristoff从雪橇上掉下来,狼群舔着他的脚,并在他身后激起了一丝雪。
https://blog.csdn.net/zhangrelay/category_8884285.html
在上文中我们提到了/joy发布信息的类型为sensor_msgs/Joy,头文件就需要加入#include <sensor_msgs/Joy.h>
AI 科技评论消息,OpenAI 今日发布了一个用于模拟机器人的控制训练的开源软件 Roboschool,根据介绍,其整合了前段时间发布的 OpenAI Gym。 OpenAI Gym 是一款研发与比较强化算法的工具包,此前用户反馈的问题在于价格。虽然已经向个人或有课程学习需要的学生免费开放,但负责机器人控制的 MuJoCo 组件依然需要收费。 不过在基于 OpenAI Gym 环境的 Roboschool 里,用户不必再担心这一额外花费。据AI 科技评论了解,有八个模拟器可以作为 MoJoCo 组件的
V-REP是一个高度可定制的仿真器:仿真的每个方面都可以定制。此外,可以通过一个复杂的应用程序编程接口(API)对仿真器本身进行定制和定制,使其行为完全符合预期。该软件支持六种不同的编程或编码方法,每一种都有其独特的优点(当然也有明显的缺点),但是所有六种方法都是相互兼容的(即可以同时使用,甚至是同步使用)。模型、场景或模拟器本身的控制实体可以位于其中: an embedded script嵌入式脚本(即通过脚本定制模拟(即场景或模型)):编写Lua脚本保证与其他所有默认V-REP安装的兼容性(只要不使用定制的Lua命令,或与分布式插件一起使用)。这种方法允许定制特定的仿真、仿真场景,并在一定程度上定制仿真器本身。这是最简单和最常用的编程方法。 an add-on or the sandbox script一个插件或沙箱脚本:这个方法包括编写Lua脚本,允许快速定制模拟器本身。附加组件(或沙箱脚本)可以自动启动并在后台运行,也可以作为函数调用(例如,编写导入/导出时很方便)。附加组件不应该特定于某个模拟或模型,它们应该提供更通用的、与模拟程序绑定的功能。 a plugin插件(即定制模拟器/通过插件定制模拟器):这种方法基本上包括为V-REP编写插件。通常,插件仅用于提供带有定制Lua命令的模拟,因此与第一种方法结合使用。其他时候,插件用来为V-REP提供一种特殊的功能,这种功能需要快速计算能力(脚本通常比编译语言慢)、硬件设备的特定接口(例如,一个真正的机器人)或与外部世界的特殊通信接口。 a remote API 远程API客户端(即通过远程API客户端应用程序定制模拟器或定制模拟器):这种方法允许外部应用程序(例如位于机器人、另一台机器等)使用远程API命令以一种非常简单的方式连接到V-REP。 a ros node ROS节点(即自定义模拟器和/或通过ROS节点进行模拟):此方法允许外部应用程序(例如位于机器人、另一台机器等上的应用程序)通过ROS(机器人操作系统)连接到V-REP。
2018 ROS Melodic的迷失与救赎::https://blog.csdn.net/column/details/28058.html
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI OpenAI发布了一项新的机器人技术。 研究人员完全在仿真模拟环境中对机器人控制器进行训练,然后把控制器直接应用在实体机器人身上,通过这种方式让
李林 编译自 OpenAI 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今天,马斯克和YC总裁Altman等硅谷名流共同创办的人工智能非营利组织OpenAI发布了一个开源的机器人模拟器Roboschool。 △ 三个应用了不同控制策略的机器人在Roboschool中赛跑 Roboschool是增强学习研究平台OpenAI Gym上的机器人模拟器,提供了一组新环境,让用户可以在模拟器中控制机器人,想在一个环境中训练同时训练多个agent也很容易。 在OpenAI Gym刚刚发布的时候,不少用户抱怨机器人
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟全面介绍自主机器人领域,针对高水平本科生,并提供额外的在线资源。 在机器人的力学和动力学方面提供广泛算法视角的教科书。《自主机器人导论》为三年级和四年级的本科生提供了一个急需的资源,以教授自主机器人设计和控制背后的计算基础。作者使用类测试和可访问的方法来提出渐进的,逐步发展的概念,以及广泛的现实世界的例子和基本概念的机制,感知和驱动,计算和不确定性。在整个过程中,作者平衡了硬件(机构,传感器,执行器)和软件(算法)在教学机器人自主的影响。 https://mitpr
比如我们可以修改一下floorsize的大小,双击floorsize改成x=5m y=5m 可以看到地图变大了。
机器之心专栏 作者:David Held、Ben Eisner、Harry Zhang 卡内基梅隆大学机器人学院 (CMU Robotics Institute) 推出物体轨迹预测(FlowBot 3D)算法,可以使机器人去操纵日常家具。该算法泛化性极强,只需一个神经网络模型便能泛化到各种家具物品。 人们在日常生活中接触到的大部分家具都是“关节物品” (articulated objects),比如带有拉出式导轨的抽屉、带有垂直旋转轴的门、带有水平旋转轴的烤箱,因为这些物体的主要零件都是由各种各样的关节连
波士顿动力人形机器人的后空翻技能亮相时,惊艳了全球群众。 这么复杂的动作,不用说现实世界中的机器人,就算是在模拟器里,学起来也非常的难。 现在,加州大学伯克利分校和英属哥伦比亚大学最新研究的一种新方法
在NeurlPS 2023上,研究人员将展示他们最新的工作:真实世界模拟器UniSim。
ROS2的navigation2功能包,支持Linux、Windows和MacOS,并且适用于各类仿真环境如Gazebo、Webots等,同时支持多款真实机器人,最常用的是TurtleBot2和TurtleBot3。
Linux与Windows都是十分常见的电脑操作系统,相信你对它们二者都有所了解!在你的使用过程中,是否有什么事让你觉得在Linux上顺理成章,换到Windows上就令你费解?亦或者关于这二者你有任何想要分享的,都可以在这里留下你的看法~ 你可以从以下几个方面进行创作(仅供参考)****
昨天,DeepMind发帖,称已经收购了用于机器人研发的MuJoCo物理引擎,目前正致力于开源MuJoCo,并打算在2022年对所有人免费开放!
现在,加州大学伯克利分校和英属哥伦比亚大学最新研究的一种新方法,能教生活在模拟器中的机器人通过模仿人类,学会武打、跑酷、杂技等复杂技能。
DeepMind以其在深度强化学习方面的工作而闻名,尤其是在掌握复杂游戏和预测蛋白质结构方面。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云