基于深度学习的机器人智能控制算法 笔记

news/2024/11/14 13:16:56/

正解/逆解

求正解/逆解有现成的库,参考https://github.com/petercorke/robotics-toolbox-python,代码如下:

import roboticstoolbox as rtb
import numpy as np
np.set_printoptions(precision=6, suppress=True)
robot = rtb.models.Panda()qr = np.array([0, -0.3, 0, -2.2, 0, 2.0, np.pi / 4])
qz = np.zeros(7)print("正解")
te = robot.fkine(qr)
print(te.data[0])print("逆解")
# 可能存在多个逆解,若不设置seed, 多次执行返回的结果可能不一样
# q1 = robot.ikine_LM(te.data[0], q0=qz).q
q1 = robot.ikine_LM(te.data[0], q0=qz, seed=1234).q
print(q1)# 检查逆解是否正确
assert np.allclose(te.data[0], robot.fkine(q1).data[0])

输出:

正解
[[ 0.995004  0.        0.099833  0.484047][ 0.       -1.       -0.       -0.      ][ 0.099833  0.       -0.995004  0.41263 ][ 0.        0.        0.        1.      ]]
逆解
[ 2.684527  0.329245 -2.734035 -2.197693  0.147658  1.990311  0.668895]

可视化也很方便

robot.plot(qr, backend="swift", block=True)

输出:

STEP格式文件

可以将STEP格式转换为GLB格式,参考https://github.com/trimesh/cascadio,代码如下:

import cascadio
cascadio.step_to_glb("wrist_mount.step", "wrist_mount.glb", 0.1, 0.5)import trimesh
trimesh.load("wrist_mount.glb").show()

摄像头基础知识

焦点/焦距/视场角/光圈/景深/光学畸变,参考https://www.optmv.com/content/details113_4276.html


http://www.ppmy.cn/news/1545944.html

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