<aside> <img src="/icons/condense_yellow.svg" alt="/icons/condense_yellow.svg" width="40px" /> MATLAB | Python | 工业机器人 | 可视化参数 | 关节位置 | 速度加速度 | 关节扭矩 | 示教 | 机器人模型 | 运动学 | 动力学

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🎯要点

🎯模拟工业机器人 | 🎯可视化机器人DH 参数，机器人三维视图 | 🎯绘制观察运动时关节坐标位置、速度和加速度 | 🎯绘制每个关节处的扭矩和力 | 🎯图形界面示教机器人 | 🎯工业机器人模型 | 🎯计算工业机器人正向和反向运动学、正向和反向动力学

📜机器人用例

📜人形机器人训练模型：Python人形机踊跃跨栏举重投篮高维数动作算法模型

📜机器人集群：C++和Python蚂蚁搬食和蚊虫趋光性和浮标机群行为算法神经网络

🍪语言内容分比

pie title 语言分比
"MATLAB":90
"Python":60
"C++":50

pie title 内容分比
"工业机器人":90
"关节坐标位置、速度和加速度":40
"关节扭矩和力":46
"图形示教":30
"机器人运动学、动力学":40

✂️梗概

🍇Python惯性单元标定

首先我们来描述一下惯性测量单元的模型。对于陀螺仪和加速度计，其形式为

$$ \bar{x}=T x+b+n $$

• $x$ - 在参考体坐标系中解析的真实运动矢量（角速率或比力）
• $\tilde{x}$ - 测量向量
• $T$ - 接近恒等式的变换矩阵：对角线元素定义比例因子误差，非对角线元素定义轴未对齐
• $b$ - 偏差向量，在这种情况下假设是恒定的，从某种意义上说，它是变化偏差中最重要的恒定部分
• $n$ - 噪音和未考虑的影响

在这里，我们考虑 MEMS 类型的惯性测量单元，它们往往具有显着的噪声、随机和温度偏置不稳定性。对于精确的惯性测量单元，原则上方法是相同的，但在处理偏差方面更加细致。陀螺仪和加速度计的校准方法不同。

在此过程中不会精确估计偏置矢量，因为通常必须在整个温度范围内测量它，并且无论如何它都不会很稳定。但粗略估计并消除以获得变换矩阵的正确估计