本文我们要做的是：给机器人一个末端坐标，使机器人自动调整姿态。为了使问题简单易懂，我们先以2自由度（XY平面中）的机器人为例，如下图为2自由度机器人的连杆机构模型。 其中P为末端点即手爪的位置，坐标为（x,y）；L1、L2分别为两个手臂的长度，θ1、θ2分别为两个手臂的偏转角度。从几何学的观点来处理这个手爪位置（P）与偏转角度（θ1、θ2）的关系称为运动学（Kinematics）。已知机器人的偏转角度（θ1、θ2），求其手爪位置P（x,y）的运动学问题称为正运动学（DirectKinematics）。给定手爪末端位置P（x,y），求出机器人的两个手臂的偏转角度（θ1、θ2）的运动学问题称为逆运
原理当传感器载体静止时，加速度计只会输出重力加速度，可以凭此来计算载体的俯仰角和滚转角。方法假设导航坐标系为东北天，载体坐标系为右前上。初始载体坐标系和导航坐标系重合，对应的四元数为q=[1,0,0,0]，使用此四元数表示载体在导航坐标系下的旋转。先将四元数转为旋转矩阵C=[1−2y2−2z22xy−2wz2wy+2xz2xy+2wz1−2x2−2z22yz−2wx2xz−2wy2wx+2yz1−2x2−2y2]C=\begin{bmatrix}1-2y^{2}-2z^{2}&2xy-2wz&2wy+2xz\\2xy+2wz&1-2x^{2}-2z^{2}&2yz-2wx\\2xz-2wy&2
官方库源文件:1移植官方6个库文件2修改inv_mpu.h中结构体//新增void(*tmp)(void);structint_param_s{#ifdefinedEMPL_TARGET_MSP430||definedMOTION_DRIVER_TARGET_MSP430void(*cb)(void);unsignedshortpin;unsignedcharlp_exit;unsignedcharactive_low;#elifdefinedEMPL_TARGET_UC3L0unsignedlongpin;void(*cb)(volatilevoid*);void*arg;#elifdefi
iOS和Andriod上有一款名为PuzzleNumber9的游戏(我与创作者没有任何关系)。您从3x3网格开始，其中数字1到9随机放置在棋盘上。然后将相邻数字(追踪一条路径)组合起来，加起来为9。路径中的最后一个节点变为9，所有其他数字增加1。将9的相同倍数组合在一起，其中结束节点变为数字的两倍并且起始节点回到一个。例如，如果您开始于123546789你可以从2-3-4开始到结束134596789然后将两个9组合起来1345167818游戏的目标是达到1152。基本上它就像2048，但没有随机元素。例如，当您用完总和为9的数字时游戏结束8765559172我在python上写了一个简
目录1.ABB机械臂形态2.ABB机械臂数学模型分析3.初步程序实现4.误差分析5.最终实现 前文已经在Unity中，将3自由度机械臂的数学模型实现出来了，现在我们将它实际应用于机械臂中。选用的机械臂3D模型是ABB IRB4600工业机器人，来自AssetStore。 （图片来自ABB官网）1.ABB机械臂形态 模型中总共有六个旋转轴，为了继承上一章内容和分析方法，仅使用其中的3个自由度。 2.ABB机械臂数学模型分析 但是与上一章的数学模型不同的是，这里的base和Arm0两个节点坐标不同，因此在上一章的基础上，需要分两步来考虑： 第一步：以base为原点来计算θ3，这一步与上一章相
0.引入本人之前发表过一篇关于esp32读取mpu6050数据的文章，链接：http://t.csdn.cn/AwzSZ，但其存在一些漏洞，具体表现在输出数据存在不连贯和错误，在mpu6050高速运动时存在较大误差等。仅作为参考。故在此重发作为修正。当前该篇文章中所述的模块，已经过无人机稳定性控制的测试，可控制四轴无人机进行稳定性控制，故可保证其可靠性，请大家放心食用！esp32，国产之光，双核算力强大，并且自带互联网模块，在控制飞行姿态的同时可以兼顾其它运算任务，集通讯和控制为一身，可作为无人机良好的开发平台。MPU6050，价格低廉，体积小，功能强大，可靠性高，可与esp32通讯辅助无人机
基于ros操作系统，调用IMU数据包，利用数据解算小车运动的轨迹，并在rviz中实现轨迹的可视化。其中IMU四元数对于位移速度和加速度的转换。轨迹解算和换机显示的代码：//IMU航迹推算#include#include#include#include//关于坐标系解算的一个消息库#include"nav_msgs/Path.h"#include"ctime"usingnamespacestd;intimuReceivedNumber=0;//时间戳doubletime_k,time_k_1,dt;//重力加速度consttf::Vector3g(0,0,9.81);tf::Vector3acc
这篇文章只做为一篇学习笔记发布出来，总结了我学习上遇到过的问题和我的一些思考，可以帮助大家快速学习以及学习后的二次启发，说不定能解决你目前遇到的问题呢。只讲了麦轮的轮子转速是怎样计算出来的，关于它的特点和应用到处都可以了解到，所以我默认观看这篇文章的人都已经知道了。提示：忘记了向量(矢量)的定义和运算的可以先简单复习一下。参考连接在文章末尾运动分析：辊子是整个麦轮与地面的唯一接触对象，所以我们现在只对辊子分析。辊子的受力有沿棍子的轴向的力（如图红色的力），这个力是辊子受到的地面所给的静摩擦力，而垂直于轴的方向受到的是地面给的滚动摩擦力。而滚动摩擦力要比静摩擦力要小得多。（这里可
之前看过学长姿态解算相关代码，因为要做平衡车的项目，希望陀螺仪处理数据能够达到很好的效果，大概2个星期前，看的学长代码，当时把大部分代码看懂是用来干什么的，但原理还是一窍不通，没办法，太高深了hhhhh。用学长的代码很顺利就完成了基本工作，但当时调pid看上位机时看到波形是一堆毛刺，把我的强迫症激起来了，但当时急着调pid，学长的代码就将就着用吧。最近手头的急事都没了，静下心来，想好好姿态解算完善一下，比如加个滤波，我这才发现我都不知道应该在哪加滤波的。之前是用的mahony互补滤波+四元数求解角度。学长用的姿态解算好像都是祖传的，今天仔细找找网上的代码，发现祖传代码还有点细节上的小问题，直立
前言：本文为手把手教学飞控核心知识点之一的姿态解算——MPU6050姿态解算（飞控专栏第2篇）。项目中飞行器使用MPU6050传感器对飞行器的姿态进行解算（四元数方法），搭配设计的卡尔曼滤波器与一阶低通滤波器进行数据滤波。当然，本篇博客也将为读者朋友教学业内匿名者上位机的代码移植和使用方法。为了方便读者朋友学习，本博客将使用传感器模块替代整机进行教学，方便读者朋友后续根据自己实际情况移植！（文末有代码开源！）实验硬件： STM32F103C8T6；MPU6050；USB转TTL硬件实物图：效果图：一、飞行器姿态解算1.1MPU6050概述 飞行器通常搭载一款姿态传感器（不管是六轴还是九轴姿态传
