开源式机器人（开源式机器人是什么）

原创

blogfocus 5小时前阅读数 1 #人工智能

开源机器人的开源机器人的介绍

Player/Stage则是由美国南加州大学机器人研究实验室于1999年开发的一个开源项目，旨在提供多机器人系统的内部接口和仿真环境。自发布以来，Player/Stage已被全球众多机器人研究者采用、修改与扩展，成为了机器人研究领域的重要工具。

比较流行的开源机器人有以下两种。 Player/Stage最初是由美国南加州大学机器人研究实验室，于1999年开发的一个为多机器人系统提供内部接口和仿真环境的项目。作为开源项目，它已经被世界上许多机器人研究者使用、修改和扩展。

以下是10个最好的开源 Discord 机器人：MonitoRSS：功能：从支持 RSS 的任何来源接收新闻，帮助社区及时获取最新资讯。特点：支持自定义外观、频道和过滤 RSS 内容，用户可以通过 Web 控制面板进行管理。ModMail：功能：为用户提供与频道管理员、版主或工作人员进行无缝沟通的平台。

ROS（机器人操作系统）自2007年问世以来，ROS一直是开源社区的瑰宝，它旨在简化机器人软件开发的复杂性。ROS拥有强大的BSD许可证，其核心包括通信基础设施、消息传递和远程过程调用等，为异步和同步通信提供了坚实的基础。

CoreXY结构CoreXY结构以单同步带控制XY运动，紧凑且能提供更大的工作空间，运动速度快。大鱼DIY写字机器人V0 Pro就采用了这种结构。经典项目举例DrawBot V1： henryarnold和MoustafaElkady的开源作品，GRBL控制。DREMEL CNC： Nikodem Bartnik设计，使用GRBL，教程详尽。

开源机器人和传统的机器人不同点：开源机器人是基于开源硬件和软件的机器人，而传统机器人则是基于专有硬件和软件的机器人。开源机器人的设计和制造过程是透明的，任何人都可以访问和使用它们的设计和制造方法，而传统机器人的设计和制造过程则是受到保护的商业机密。

斯坦福大学开源四足机器人pupper腿部组装(上)

1、第一步：准备胯部的材料，包括左右各一个舵盘、各4个m36内六角平头螺丝、各一个m36内六角杯头螺丝、各一个6336舵机以及各一个内臀部3D打印件（已嵌入螺母）。第二步：安装舵盘和内臀部3D打印件。将舵机轴顺时针旋转到底，然后使用m3*6内六角杯头螺丝固定住舵盘。

2、这款四足机器人，尽管体型小巧，却集成了智能洒水系统，通过计算机视觉来检测植物需求，如叶子和茎的状态，从而自动浇水。FREISA的开发团队B-AROL-O，起初基于开源的Mini Pupper 2平台，通过与Raspberry Pi和深度相机OAK-D-Lite的集成，成功实现了植物监测和灌溉任务。

开源人形机器人SimpleMan4-MPC控制算法

开源人形机器人SimpleMan采用MPC控制器进行双足稳定控制，其技术路线是基于MIT开源的线性控制器代码进行修改，以满足对双足机器人力控制的需求。关于特斯拉发布的V3人形机器人，其行走控制方式尚未明确是强化学习还是传统控制。

MPC的意思为模型预测控制。MPC是一种控制算法，广泛应用于现代工业控制系统中。以下是关于MPC的详细解释：MPC的基本定义 MPC，即模型预测控制，是一种基于数学模型的控制策略。它通过预测未来的系统状态来优化控制效果，从而确保系统按照预期的方式运行。这种控制方法特别适用于具有复杂动态特性的系统。

开源人形机器人SimpleMan5的状态估计算法是控制的关键，尤其在高度控制和实时性上。状态估计不仅对无人机，也对四足机器人和人形机器人至关重要。无人机高度控制中的难点在于处理气压计测量的滞后和融合加速度计，通过精确标定传感器和使用如Pixhawk的EKF或UKF方法，可以实现更稳定、实时的高度估计。

总结来说，MPC是一种基于模型预测控制的先进算法，它通过预测未来系统状态来优化未来的控制行为。无论是在工业控制还是其他领域，MPC都发挥着重要的作用，为实现精确和稳定的控制性能提供了有效的解决方案。

MPC控制算法在车辆控制中的应用步骤主要包括以下几方面：本文以Autoware开源框架中的MPC控制算法为例，详细介绍MPC控制算法的原理和实现流程，具体代码请见：Autoware-AI/core_planning/mpc_follower/。控制模型的建立（以运动学为例）MPC，即模型预测控制，其核心在于模型。

MPC控制算法是基于系统动态模型的控制技术，通过数学模型预测系统行为并优化控制输入实现期望输出。预测模型形式多样，适用于各种被控对象。TinyMPC是一款为凸型模型预测控制定制的开源求解器，旨在提供轻量级、高速计算解决方案，尤其适合资源受限平台的嵌入式控制和机器人应用。