- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏移动机器人
六轴机械臂机械臂人脸识别和跟踪
使用一个桌面型的六轴机械臂，在机械臂的末端安装一个摄像头，来进行人脸识别和跟踪的一个功能。该功能分为两个模块，一个是人脸识别模块，另一个是机械臂的运动控制模块。 在前文有介绍到怎么控制机械臂的基本运动和人脸识别是如何实现的，在这里就不再复述了，本篇的内容主要是介绍是如何完成运动控制模块的。 vd_source=1681243624b5ec5ad26495e4f08e54c0 机械臂的运动控制模块 接下来介绍运动控制的模块。 总结 这个人脸识别和机械臂跟踪项目到目前就算是做完了。 python中添加了逆运动学部分，针对应用场景计算了特定姿态下的机械臂逆解，将坐标运动转化成了角度运动，避免了奇异点等影响笛卡尔空间运动。
1.5K30编辑于 2023-02-10 - 来自专栏算法之名
ROS机械臂篇
</join> </robot> 对上图的机械臂来讲，分为大臂、小臂以及中间的关节。无论是大臂、小臂，我们都称为刚体连杆(links)，中间的关节称为joint。 URDF不仅可以对机械臂进行建模，还可以对外接场景进行建模。比如上图中的桌子，它其实就是一个刚体部分，所以也是一个link。 抓取姿态是相对于相机的，而机器臂要达到相应的位置，需要通过手眼标定来完成。它会传递位姿的坐标系的坐标给机械臂，通过控制让机械臂到达这个坐标位置进行真实的抓取。 最后就是发送指令给机械臂，让机械臂去执行这条轨迹。 上图是move group跟用户和机器人的接口。首先它会获取ROS参数服务器中的一些参数。 假设我们的机械臂是6关节的，那么6个关节的角度确定了就可以确定整个机械臂的姿态。有了这个姿态就可以把每个关节的位姿发布出来。然后就是相机的输入，通过点云或者深度图传送给move group节点。
2K31编辑于 2023-10-16 FPGASoC控制机械臂
FPGA/SoC控制机械臂 机器人技术处于工业 4.0、人工智能和边缘革命的前沿。让我们看看如何创建 FPGA 控制的机器人手臂。
9510编辑于 2026-03-23- 来自专栏移动机器人
aikit 2023 3D与机械臂结合！
引言今天我们主要了解3D摄像头是如何跟机械臂应用相结合的。 我们最近准备推出一款新的机械臂套装AI Kit 2023 3D，熟悉我们的老用户应该知道，我们之前的AI Kit 2023套装使用的是2D摄像头。 Artificial Intelligence Kit 3D人工智能3D套装是机械臂应用人工智能，机器视觉的入门款套装。 套装使用了四种识别算法，颜色识别，形状识别，yolov8等，适配可视化的操作界面，使用3D摄像头解决了2D摄像头需要标志定位的短板，开源代码基于python平台，可通过开发软件实现机械臂的控制。 这个套装以用户友好的方式，提供了一个理想的平台，让初学者可以在实践中探索和学习机械臂操作和机器视觉的知识，更重要的是，它提供了一个独特的机会，让用户能够深入理解和掌握3D相机算法。
59310编辑于 2023-11-28 - 来自专栏机器人网
机械臂的运动形式
3．关节型： 由动力型旋转关节和前、下两臂组成。关节型机器人以臂部各相邻部件的相对角位移为运动坐标。动作灵活，所占空间小，工作范围大，能在狭窄空间内饶过各种障碍物。
2.7K70发布于 2018-04-25 - 来自专栏LeRobot
LeRobot 机械臂操作教程
本教程基于 Linux 环境编写，假设用户已完成环境配置、机械臂组装与校准工作。教程中将 Leader 称为主臂，Follower 称为从臂。 RTX 4060 TI (16G)准备工作由于 LeRobot 迭代速度较快，建议切换到教程编写时的版本：git checkout d2645cb19fc521e5b117fe03d90a84f698d3d3f61 遥控操作完成主从臂校准后，可以通过以下脚本控制主臂遥控从臂，同时显示相机画面和电机信息：python -m lerobot.teleoperate \ --robot.type=so101_follower teleop.port=/dev/ttyACM0 \ --teleop.id=leader \ --display_data=true参数说明：robot.id 和 teleop.id：应与校准时提供的机械臂唯一 3.
83710编辑于 2025-07-14 - 来自专栏具身小站
SCARA机械臂基本特性
柔顺性 平面刚性：X-Y平面内具有高刚度，能抵抗平面内的力和力矩 轴向柔顺：Z轴方向（垂直方向）具有可控制的柔顺性 设计原理：通过特定的机械结构实现不同方向的不同刚度特性 b. 运动特性 最大速度：1-10 m/s 重复定位精度：±0.005-0.02mm 循环时间：0.3-1秒 负载能力：通常3-50kg（标准工业型） 占地面积小：相比同等工作范围的机械臂 平面运动为主：主要运动在水平面内
19810编辑于 2026-01-27 - 来自专栏移动机器人
3D深度视觉与机械臂无序抓取
为什么会选择深度相机和机械臂做一个案例呢？2D相机（最常见使用的相机）可以捕捉二维图像，也就是在水平和垂直方向上的像素值。它们通常用于拍摄静态场景或移动的物体，并且无法提供深度信息。 pymycobotpip install pymycobot --upgradeps:使用的PC的显卡最好是1060 2G独显以上，因为需要锻炼图片识别等操作，显卡的性能越好运行得越快无序抓取接下来是实现机械臂的无序抓取 机械臂定位抓取定位识别根据 AI 推理后的流程，已经获得了在机器人坐标系下所有检测目标的点云列表。接下来要获得它的点云中心坐标。1）双击展开 计算抓取点 组中 寻找目标 组。 图片4）调整木块方向，使用AdjustBoxNode算子，该算子的作用是，选择长度大于宽度的物体，将物体位姿进行改变，这里选择yaw选择90°这样就能够获取到坐标了机械臂的抓取在完成上述操作后，已经获得了目标点坐标 效果展示完成以上步骤，在unstacking.xml工程下，点击运行，同时运行RobotControl_Elephant.py文件，识别到多个木块选取其中一个木块位姿就会发送给机械臂进行夹取。
2.4K31编辑于 2023-05-04 - 来自专栏Pou光明
10_机械臂运动学_机械臂C++逆解——2023
某机械臂改进DH参数表： 机械臂正运动学连杆变换通式： 其中si代表sin(θi),ci代表cos(θi) sij代表sin(θi-θj),cij代表cos(θi-θj) sijk代表sin(θi-θj 只要两个旋转关节轴平行就可以这样处理，则： 则： 上式构成了机械臂的运动学方程。它们说明如何计算机器人坐标系{6}相对于坐标系{0}的位姿。上述方程式是机械臂全部运动学分析的基本方程。 A + c23a3 + c2a2 D = B - s23a3 - s2a2 则： c23a3 = C - A -c2a2 s23a3 = B - D -s2a2 令 M = C - A N = B - = 0.0; th2_3 = std::atan2((N-sin(th2)*a2)/a3, (M-cos(th2)*a2)/a3); double th3 = 0.0; double th4 = 0.0; th3 = -(th2_3 -th2); th4 = th234 - th2_3 ; std::cout << "joint3 ori: >>>: >>>
82110编辑于 2024-02-22 - 来自专栏算法之名
机械臂运动学整理
刚体运动状态描述 空间中的刚体 空间中的刚体，要描述其状态一般需要6个参数，3个平动参数，3个转动参数，分别对应着世界直角坐标系的三个轴X,Y,Z。 我们以 来说明 我们对{B}的原点分别向世界坐标系中做投影，它们在X、Y、Z轴上的值分别为10、3、3。 对于世界坐标系的姿态——旋转矩阵(Rotation Matrix) 上图中，刚体系{B}的各个轴所指向的方向，可以由下式来表明 上式是一个矩阵，代表由世界坐标系{A}来表征{B}，该矩阵的每一列都是3维的列向量 ，代表{B}各个轴在{A}中的方向，整个矩阵就是一个3*3的样式，它就是一个旋转矩阵。 我们假设世界坐标系{A}的三个坐标轴的单位向量分别为\(A_1,A_2,A_3\)，刚体系{B}三个坐标轴的单位向量分别为\(B_1,B_2,B_3\)。
62020编辑于 2023-10-16 - 来自专栏CreateAMind
实时精准控制机械臂AGIagent
AGI agent 通过贝叶斯推理自由能目标函数，进行实时推理并完美解决pendulum任务环境；追踪目标能力极强
33010编辑于 2023-11-30 - 来自专栏机器人技术与系统Robot
机械臂驱动结构简析
机械臂是由多个电机驱动，常见的工业机械臂大多数具有六个自由度，由六个直流伺服电机驱动，是一个多变量的复杂对象。本节以机械臂的结构作为出发点，进行分析。 控制器将控制信号传送到驱动器，驱动器再控制机械臂关节和连杆的运动，控制机械臂的本质是控制驱动器。按驱动器不同，工业机械臂主要分为以下三种：液压驱动、气压驱动、电气驱动和机械驱动。 image.png 以上三种驱动方式中，由于电气驱动式机械臂较其他驱动方式，控制性能好、控制精度高、使用可靠、维护简单，且适用于所有尺寸的机械臂，因而电气驱动式机械臂是目前使用得最多的一种机械臂。 需要注意的是，为了满足机械臂快速响应、精度高的要求，伺服电机的转动力矩要大，转动惯量要小。但是如果电机选型与机械臂不匹配，不仅会增加机械臂的成本，还会影响机械臂的性能，因此，需要合理选型。 电机自带霍尔传感器使电机每转一圈均匀输出6个脉冲，经减速输出后电机在关节轴处一个霍尔数代表 3 机器人的串并联结构汇总 image.png image.png image.png image.png
10.7K2615发布于 2021-03-14 - 来自专栏具身小站
机械臂标定指南（手眼标定）
概述 标定的目的，是求解相机与机械臂基座（或末端）之间固定的变换关系，是视觉引导机器人作业的基石，精准的标定是解决误差的前提。 ③ 运动采集 手动控制机械臂，使末端标定板在相机视野内做大幅度平动和转动。 运动不充分会导致解算失败。 ④ 同步记录 在每个位姿，同步记录：1. 机械臂末端位姿 (T_base_flange)2. ⑨ 最终验证 将标定结果写入系统，让机械臂指向一个固定物理点，对比理论位置与实际位置。 理论必须经实际场景验证。 3. 可以将机械臂、相机、标定物回归到标定时的初始状态，进行一次快速验证，确认是否有物理位移。 数据采集不当： 运动不充分：机械臂只做了小范围平移，没有充分改变标定板的俯仰、偏航、滚转角度。 控制机械臂带动标定板，在相机视野内进行至少20组大幅度的、不同方向的平动和旋转。
72410编辑于 2026-02-04 - 来自专栏Pou光明
3_机械臂位姿变换计算过程代码
cur_pose是机械臂基于基坐标系的位置和姿态，毫米和弧度为单位，即p_from参数。 2、借助Eigen库计算位姿变换 先整理下条件，已知当前机械臂的欧拉角姿态和位置，还已知变换的位姿。但从《机器人学导论》中学到的只有表示位姿的4×4的齐次位姿矩阵，所以需要欧拉角转旋转矩阵。 \n" << m4x4_ret << std::endl; Eigen::Matrix <double, </double,3, 3> m3x3_ret = m4x4_ret.block (0, 0, 3, 3); cout << "m3x3_to ret is: \n" << m3x3_ret << std::endl; 将旋转矩阵变为欧拉角便于观察： Eigen::Vector3d 3> m3x3_ret = m4x4_ret.block(0, 0, 3, 3); cout << "m3x3_to ret is: \n" << m3x3_ret << std::endl;
60710编辑于 2024-06-17 机械臂贴身小秘书，PROFINET转Modbus助力上位机对接KUKA机械臂
机械臂贴身小秘书，PROFINET转Modbus助力上位机对接KUKA机械臂近年来，机械臂越来越高频的出现在社会生活和公众视线中。 诸如工业装配车间，自动采集口鼻拭子做核酸检测……在某车间，中控室的上位机软件操控机械臂作业，上位机支持Modbus协议；KUKA机械臂作为PROFINET主站，两者之间采用不同的通讯协议，如何通过上位机控制和采集 KUKA机械臂成为该项目的难点。 由配置软件完成PROFINET-IO和串口数据的映射，通过网关完成PROFINET-IO网络数据和串口网络数据交换KUKA机械臂上配置软件包，在WorkVisual上配置机械臂为PROFINET主站加载 WL-ABC3010的xml文件组态映射区调试上位机软件该项目使用北京稳联技术提供的PROFINET转Modbus RTU网关WL-ABC3010简单快速的打通了KUKA机械臂与上位机软件的通讯壁垒，实现了对机械臂精准的操控和位置信息读取反馈
19510编辑于 2025-08-21- 来自专栏UDM Lab
3D打印的儿时记忆 - 机械臂音画糖人
话不多说直接上视频 此次机械臂音画糖人的项目是在同济大学D&I学院-机械臂实验室完成的一次团队实践，希望通过结合机械臂3D打印的技术，融入互动模式来致敬中国的传统老手工艺糖画，基于此来探索设计、艺术和技术结合的应用场景的实验性尝试 传统糖画技艺 在集市展览的过程中许多游客对机械臂绘制糖人的过程表现出了强烈的好奇心，能够将这种设计与技术有趣的结合和进行创作，并带入大众的生活中，这一事件本身所带来的的成就感也超过了此次摆摊获得的经济收益 ---- 01 打印工具头设计 制作连接工具头和机械臂法兰盘的连接件时选择了木材、亚克力和金属多种材料： 组装的工具头 ---- 02 熬制糖浆、打印测试 设置好工具头后灌入熬制好的糖浆进行测试： - 趁着围观的群众不多，我们开始打印糖画的样品以放在展示区域： 夜色逐渐加深，围观的人群越来越多，过程中遇到了很多有趣的顾客，还遇到了设计行业的同行来交流机械臂与艺术设计结合的一些应用。 对于设计师来说可应用的层面也越来越广泛，希望之后能持续进行美学和运算领域有益有趣的探索和结合~ 最后感谢郑老师的支持、Peggy&Bill和参与小伙伴的全程帮忙，还有提供摄影和视频剪辑的小伙伴，再给还没有公众号的D&I机械臂实验室打个
1.3K30发布于 2020-11-05 - 来自专栏机器人技术与系统Robot
柔性机械臂：控制算法介绍
柔性机械臂的运动控制 具体定义 被动控制 被动控制通过选用各种耗能或储能材料优化设计柔性机械臂的结构，从而达到降低机械臂的弹性振动的目的。 3 输入整形 随着柔性机械臂振动控制的发展，开环与闭环控制的界限也不再明显，出现了许多开闭环相结合的控制方法。采用输入整形法抑振虽然简单易用，但其对模型误差的鲁棒性较差。 利用机械臂逆动力学方法和线性二次型(LQ)最优控制方法研究刚柔性耦合机械臂的轨迹跟踪控制残余振动的抑制问题。 3 非线性控制 本文所叙述的非线性控制方法包括模糊控制、神经网络、遗传算法等控制方法。主要应用于参数不确定性和结构不确定性等复杂系统。 为实现机械臂的振动抑制设计了ZVDD和SNA-ZVDD输入整形器，后者用于改善机械臂的鲁棒性提高系统响应速度。
7.3K6239发布于 2020-09-28 - 来自专栏机器人技术与系统Robot
机械臂硬件平台发展解析
机械臂的发展得力于德国宇航中心DLR和NASA的载人航天发展，机械臂可以替代人类完成太空任务。加拿大臂属于大型工作臂，在构型和功能设计上主要是以任务为导向。 机械臂按照驱动-传动的不同分为两种： 电机-谐波减速器 钢丝绳传动 1 电机-谐波减速器 DLR 从上个世纪80年代末开始已经研制成功三代仿人机械臂系统，前两代机械臂研发重点主要在于机械臂控制方法和理论的研究 第三代机械臂系统着重在于变刚度机械臂。 LWR-Ⅲ采用的模块化设计方法满足了不同构型的机械臂的快速装配的需求，实现了机械臂的产品化。 视频内容 日本Kawada 公司先后研制了HRP-2、HRP-3、HRP-4C、HRP-4等仿人形机器人。 MIT研制的另一款绳索传动式机械臂 由Burt推广到市场中,该机械臂具有4个主自由度和3个腕部自由度，冗余自由度的设计大大提高了机械臂的应用范围。
5.4K415308发布于 2020-10-04 - 来自专栏全栈程序员必看
关于机械臂的模仿学习
数据集 3. 框架 4.大会/论坛 5.相关论文 1. 关键词 模仿学习：Imitation learning 2. 数据集 图像识别领域的数据集：ImageNet 目标检测的数据集：COCO 机器问答的数据集：SQuAD 3.
87210编辑于 2022-10-02 - 来自专栏今日你学咗没
机械臂 强化学习 Demo
__init__()self.visualize=visualize#设置需要控制的关节索引self.jnt_name=["joint1","joint2","joint3","joint4","joint5 ","joint6"]#设置随机目标点的生成空间与piper机械臂的工作空间self.workspace={'x':[-0.5,1.5],'y':[-0.8,0.8],'z':[0.05,0.5]}#设置环境的设备 2.61,2.61],[0,3.14],[-2.7,0],[-1.83,1.83],[-1.22,1.22],[-1.57,1.57]],device=self.tensor_device)#piper机械臂关节的 self.scene.add_entity(gs.morphs.MJCF(file='xml/agilex_piper/piper.xml'),)#构建场景self.scene.build()#初始姿态是piper机械臂的默认姿态 self.tensor_device)self.goal_threshold=0.005设计奖励函数展开代码语言：PythonAI代码解释defcalc_reward(self,action,obs):#计算机械臂关节与目标位置的距离
15010编辑于 2026-01-21
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号