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OCS2 是一个针对切换系统最优控制(OCS2)的 C++工具箱

OCS2(Optimal Control for Switched Systems)是一个用 C++ 编写的工具箱,由苏黎世联邦理工学院(ETH Zürich)的 Robotic Systems Lab(RSL)团队开发,旨在解决机器人和复杂动态系统中的最优控制问题。它结合了先进的算法、用户友好的接口和实时性支持,是机器人研究和应用的理想选择。在实际案例中,OCS2 被用于 ANYmal C(四足

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#c++#开发语言
交叉编译相关技术

交叉编译是连接不同硬件和软件生态的关键技术,尤其适用于资源受限的嵌入式设备和跨平台开发。理解工具链的组成和配置。正确处理目标平台的依赖和 ABI 兼容性。使用工具(如 CMake、QEMU)简化流程。熟悉调试和验证方法。通过系统化的实践和工具链的合理配置,可以高效地实现跨平台软件的构建与部署。交叉编译是连接不同计算平台的桥梁,其核心挑战在于精确匹配目标环境的软硬件特性。掌握工具链配置、依赖管理和调

#linux
【IgH EtherCAT】一个单线程、用户空间的 EtherCAT 实时控制示例

在具备实时能力的 Linux 系统上,如何仅使用标准系统调用,将一个单线程程序提升为具有确定性周期的实时应用。它强调了通过设置调度策略、锁定内存和精确延时来实现实时性的技术,是理解 Linux 软实时/硬实时编程的基础。它为多个从站(包括模拟量输入、模拟量输出、数字量输出和总线耦合器)创建配置,设置 PDO 映射,并将需要周期性交换的 PDO 注册到一个域中。它不使用多线程(如 Pthread)或

#单片机#物联网#嵌入式硬件
工业机器人RTOS(实时操作系统)

然而,随着机器人智能化、网络化程度的不断加深,RTOS在应用中也面临着诸多新的挑战。RTOS可以划分出独立、受保护的内存空间来运行安全监控任务,这些任务独立于主控制任务,实时监测机器人的状态,一旦发现异常(如电机超速、位置超差),便立即执行安全停止等故障安全 (Fail-Safe) 操作。当外部事件(如安全光栅被遮挡、碰撞发生)触发中断时,RTOS能够以最快的速度响应,挂起低优先级任务,并执行相应

#机器人
【opencv-目标检测】C++加载Yolov4 、 Yolov3 模型进行推理

主程序#include <opencv2/highgui.hpp>#include "Yolo.h"using namespace cv;void runningYoloV3();void runningYoloV4();int main(int argc, char** argv){runningYoloV3();//runningYoloV4();return 0;}void ru

#opencv#目标检测#计算机视觉
【C#】Whisper 离线语音识别(微软晓晓语音合成的音频)(带时间戳、srt字幕)...

语音合成&语音识别用微软语音合成功能生成xiaoxiao的语音。用Whisper离线识别合成的语音输出srt字幕。一、语音合成参考这个网址:https://www.bilibili.com/read/cv19064633合成的音频:晓晓朗读-温柔二、Whisper 语音识别下载模型后放入程序目录下:请注意,主要示例目前仅使用 16 位 WAV 文件运行,因此请确保在运行该工具之前转换您的输

#语音识别#音视频#人工智能
【机器学习】强化学习(三)蒙特卡洛算法

策略迭代算法和价值迭代算法为什么可以得到理论上的最优解,在实际问题中使用价值有限?无模型算法三、蒙特卡洛算法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法是一种基于样本的强化学习算法,它通过执行和学习代理(也就是我们编程的AI)环境交互的样本路径来学习。它不需要初始知识的模型,只依赖样本结果。蒙特卡洛算法主要用于求解策略估计和控制问题。对于复杂的问题,通过采样方法,我们可以获得近似解。这就是为什么蒙特卡洛

#机器学习#算法#人工智能
【yolov5s目标检测】opencv加载onnx模型在GPU上进行推理

推理截图推理测试源码:main主程序:#include "yolo.h"#include <iostream>#include<opencv2//opencv.hpp>#include<math.h>using namespace std;using namespace cv;using namespace dnn;...

#opencv#人脸识别#计算机视觉
【RL】强化学习求解JSP(作业车间调度问题)

JSP(Job Shop Scheduling Problem)是一种经典的组合优化问题,它的目标是在一组机器上安排一组工件的加工顺序,使得完成所有工件所需的最短时间(Cmax)最小。JSP 是一个 NP-hard 问题,即没有已知的多项式时间的算法可以找到最优解,因此需要使用一些启发式或近似的方法来求解。强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种模拟智能体与环境的交互

【MR】现代机器人学算法库---计算力矩控制

方框图伪代码核心代码://本章的两个功能集中在计算力矩控制器的使用上//计算力矩控制//thetalist :关节位置n维矢量//dthetalist: 关节速率n维矢量// eint: 关节误差的时间积分的 n 维向量//g: 重力矢量//Mlist: 在home位置时连杆坐标系{i}相对于{i−1}位姿矩阵列表。//Glist: 连杆的空间惯量矩阵Gi...

#算法#mr
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