引言我们在上一节中也看到了，为了执行一个动作，我们需要打开好几个终端，这样很麻烦。如果我们学会了使用launch文件，那么时请将简单很多。事实上，我们也必须得学会launch文件。一、luanch文件1.1 了解launch文件首先来看一个简单的launch文件：<launch><nodepkg="turtlesim"name="sim1" type="turtlesim_nod

引言本文是针对一个实际的机械臂来控制的，而且这个机械臂很便宜，即使是平民玩家也玩得起。在前面两章，我们介绍了对机械手臂的开环控制，主要是让初学者明白一些简单的东西。第一章，根据小强给的少的可怜的教程简单的驱动机械手臂。第二章，自己写一个publisher和一个launch文件，实现对动作的发布和执行，让机械手臂不停地动起来。下面，我们将进入实际的人工智能模式，利用opencvPCL等工具实现对机械

MoveIt Commander ScriptingPython的moveit_commander软件包提供了MoveIt提供的函数的封装。简单的界面可用于运动计划，笛卡尔路径的计算以及拾取和放置。该moveit_commander软件包还包括一个命令行界面moveit_commander_cmdline.py。启动RViz和命令行工具打开两个终端。启动RViz并等待所有内容在第一个Shell中完

最简单的MoveIt用户界面之一是通过基于Python的Move Group Interface。这些包装器为普通用户可能需要执行的大多数操作提供功能，特别是设置关节或姿势目标，创建运动计划，移动机器人，将对象添加到环境中以及从机器人上附着/分离对象。观看此快速YouTube视频演示，以了解Move Group Python界面的强大功能！首先，先source一下，不然没法运行source ~/w

Arudino与机械臂电机的连接需要的材料：ArudinoUNO板子一个，面包板一个，杜邦线若干，小强机械臂自带的锂电池也需要用。如下图小强机械臂的6个伺服电机，每个电机有三根线，白色是信号线，连接到Arudino的每个端口，我选择的是A0，A1,A2,A3,A4,A5,.。电机的红色线是正极，黑色线是负极，。电池的黑色线是负极，红色线是正极。首先，我们将电池上的正负极对应插到面包板 上的正负极，

准备工作需要成功安装moveit和ROS。安装ROSsudo sh -c 'echo "debhttp://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" >/etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'sudo apt-key adv --keyserver hkp://ha.pool.sks-ke

0、引言在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数（内参、外参、畸变参数）的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接

该部分内容主要参考合工大机器人实验室的内容，但是由于版本问题，我们可能好多地方的内容有些不一样。一、需要修改的内容1.1 demo.launch文件中参数fake_execution的值改为false位于机器人配置文件中的launch’文件中的demo.launch文件，好多博主，包括古月居的胡老师也说要修改，但是当我生成配置文件的时候，我发现这部分好像不需要修改。<!-- Run the

这个博客主要记录强化学习的三个基础的方法。分别是：动态规划，蒙特卡洛方法，时间差分方法TD使用者三个方法需要强化学满足不同的条件：比如动态规划方法要求必须知道和环境模型，也就是各状态之间的转移概率。也就是说使用动态规划的方法就说明该方法是基于模型的强化学习。我们在该博客中分别介绍了三种方法对应的求解状态估值和进行策略优化的异同。1. 宏观的总结动态规划是一种基于模型的强化学习方法采用的方法；很简单

RobotModel和RobotState类该RobotModel和RobotState类是核心类，让你获得了机器人的运动。该RobotModel类包含的各个环节和关节，包括从URDF加载它们的联合极限性质之间的关系。RobotModel还将机器人的链接和关节分离为SRDF中定义的计划组。可以在此处找到有关URDF和SRDF的单独教程：URDF和SRDF教程所述RobotState包含在某一时间点