1.Arduino开源机器人汇总(基于 GRBL或Marlin)
2.开源ESP32 Quad-Terminal四足机器人操控终端
3.机器人src是机器什么意思
4.求一个FIRA5v5机器人足球比赛的源代码文件与dll文件，急用！人控谢谢！制源
5.华北舵狗王带你一起做四足机器人9 （MIT Cheetah 开源 代码 仿真器编译）
6.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十四)运动控制器源码解析---四足机器人浮动基动力学模型创建
Arduino开源机器人汇总(基于 GRBL或Marlin)
Arduino开源机器人汇总（基于GRBL或Marlin）
GRBL，作为开源的器人嵌入式CNC框架，因其高效和低成本，控制游戏企业网页源码被广泛应用于多种开源机器人，源码如绘图机器人、机器机械手臂等，人控它的制源代码质量高且易于定制。XYZ结构机器人
XYZ结构常见于CNC设备，码机如3D打印机，器人每个轴独立控制，控制运动规划简单，源码步进数与滑台位置关系明确。机器推荐入门项目如DrawBot绘图机器人，使用GRBL控制。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V2.0 Pro就采用了这种结构。经典项目举例
DrawBot V1.1: henryarnold和MoustafaElkady的开源作品，GRBL控制。
DREMEL CNC: Nikodem Bartnik设计，使用GRBL，教程详尽。
INDYMILL: 金属版CNC升级，GRBL控制，付费安装教程。
大鱼DIY写字机器人V2.0 Pro: GRBL支持，开源且有视频教程。
sffactory 机械臂: Marlin 2.0控制，结构改进，分享领取 源码内容丰富。
DArm: 廖洽源作品，Marlin 2.0，提供Solidworks工程。
Drawbot机械臂: Marlin控制，基于DArm设计，但未开源源码。
UArm Swift Pro: GRBL-Mega/Marlin版本，金属机身，结构封闭。
Mirobot六自由度机械臂: 周冬旭博士作品，GRBL控制，固件不开源。
MK2 Plus 机械臂: GRBL控制，作者为Jacky Le，基于MK1的改进。
开源ESP Quad-Terminal四足机器人操控终端
ESP四足机器人低成本操控终端开源项目，以Arduino平台为基础，专为仿生机器人设计。其核心功能包括:利用Wi-Fi UDP通信技术，实现与机器人的双向数据传输，配置文件支持SD卡存储和在线修改。
实时显示机器人关节反馈数据，以及波形绘制功能，便于监测和分析机器人的运行状态。
集成按键控制，支持电机标定和状态标定，便于远程操作和调整。
通过按键实现简单遥控，用户可以直观地控制机器人的行动。
安装教程推荐使用Arduino 2.0 IDE或Vscode，需从Seeed Github下载以下库：Seeed_Arduino_FS,web 拖拽 源码 Seeed_Arduino_LIS3DHTR, Seeed_Arduino_mbedtls-dev, Seeed_Arduino_rpcUnified, Seeed_Arduino_rpcWiFi, Seeed_Arduino_SFUD。 该项目支持Wio Terminal主板，但也可移植到其他ESP平台。Wio Terminal需更新至Wi-Fi固件，并参考相关wiki文档进行操作，如getiot.tech/wifi相关内容。 针对遥控精度和供电问题，底板在年8月进行了升级，采用Wio外扩排针串口1与IO板通信，并扩展了电池和按键功能，兼容USB通讯与充电。 使用操作指南如下：首次开机后，可从sd_card目录复制文件至G TF卡，或直接修改代码固定连接Wi-Fi。Wio作为客户端，与机器人主控制器进行通信。主界面分为RC和WIN模式，通过按键切换，RC模式用于摇杆控制，WIN模式则通过摇杆选择功能按键。 源代码中的WiFiUDPClient文件是核心控制部分，开发者可以根据需求进行定制和扩展。这款低成本操控终端为四足机器人操控提供了一个灵活且易于使用的平台。机器人src是什么意思
机器人src指的是机器人源代码，SRC全称为“Source（源代码）”。它是机器人程序的核心部分，是广大开发者编写机器人程序的基础。SRC主要包含了机器人程序的逻辑和算法，开发人员通过对源代码进行修改来实现不同的机器人功能。
机器人src的作用非常重要。它是机器人程序的灵魂所在，承载了机器人软件的全部功能。开发人员可以根据需求对SRC进行修改和优化，科技html 源码从而更好地适应不同场景和要求。除此之外，SRC还可以保证机器人软件的稳定性和安全性，使用户可以更加放心地使用。
学习机器人src需要掌握一定的编程基础和知识架构。首先需要学会常见的编程语言，如C++、Java等，以便理解SRC代码。其次要了解机器人操作系统和常用的机器人硬件设备，了解机器人程序的功能和工作原理。最后要不断练习和实践，通过不断地修改、优化和测试机器人程序，提升自己的SRC编程能力。
求一个FIRA5v5机器人足球比赛的源代码文件与dll文件，急用！谢谢！
第一步，准备调试环境。使用C#编写测试程序以加载并运行dll文件，该dll源代码为C语言编写，运行结果为黑屏，因此C#代码同样在黑屏的console环境下运行。测试程序代码如下：
```csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Runtime.InteropServices;
namespace TestMelp
{
class Program
{
[DllImport(@"D:\Visual Studio Projects\FileMelp\Debug\FileMelp.dll", CharSet = CharSet.Ansi, CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
extern static void cmd_melp(int argc, string[] argv);
static void Main(string[] args)
{
//string cmd = "melp -s -i D:/bin/bit -o D:/bin/output";
string cmd = "melp -a -i D:/bin/inputD -o D:/bin/bitRight";
string[] argv = cmd.Split(new char[] { ' ' });
int argc = argv.Length;
cmd_melp(argc, argv);
}
}
}
```
由于dll和测试程序不在同一目录，可能出现文件路径问题，测试程序中采用了绝对路径。另外，注意cmd命令行中不能有两个连续空格，可通过`Trim`方法解决。
第二步，定位到含有源代码的在线写源码dll工程。本文中的`FileMelp.dll`工程是依据之前的VS dll生成方法创建的，具体实现细节不再详述。在`FileMelp`工程的`melp.h`和`melp.c`文件最底部添加以下代码：
```c
#ifndef LIB_H
#define LIB_H
extern _declspec(dllexport) void cmd_melp(int argc, char **argv);
/* 加入任意你想加入的函数定义 */
#endif
void cmd_melp(int argc, char **argv)
{
main(argc, argv);
}
```
然后按F6键，生成`FileMelp.dll`动态库。
第三步，将测试程序添加到dll源代码中。在`FileMelp`工程中，右键点击`FileMelp`工程选择属性，或者按`Alt+Enter`键，弹出如下界面。在`Configuration Properties`下的`Debugging`选项卡中，选择第一步中生成的测试`.exe`文件。这样就完成了调试前的准备工作。接下来，在需要调试的代码位置添加断点，开始调试。
华北舵狗王带你一起做四足机器人9 （MIT Cheetah 开源 代码 仿真器编译）
在探讨如何成功在虚拟机中安装和编译四足机器人开源代码的过程中，我遇到了一些挑战。最初，通过基本库的预编译，没有报错出现。然而，在进行make操作时，遇到了“c++ no-pie”错误。我尝试通过移除cmakelist文件中的相关标志位来解决，但仍然遇到了文件缺失问题，尤其是与ipopt相关的文件。目前，我仍在尝试解决这些问题，并将更新帖子提供解决方案。
在9月3日的更新中，我已经在.虚拟机中成功编译并运行程序。如果有兴趣尝试但遇到编译问题，可参考本帖子。
首先，我要感谢廖洽源对该项目的整理，他在帖子中详细介绍了开源程序架构和仿真软件的操作。
安装过程主要分为以下步骤：安装虚拟机和Linux镜像、更新阿里云源、解决虚拟机网络问题、安装缺失库和gcc（针对gcc版本过低的情况）、安装MIT所需的基本库、安装Java（为后续LCM链接做准备）、更新cmake、安装LCM实时通信库、安装QT5、安装IPOPT（重要）、修改cmakelist链接QT文件、编译MIT源码、测试。
在测试阶段，首先在build目录下启动仿真环境，然后在新控制台中运行控制器。使用如“./user/${ controller_folder}/${ controller_name} ${ robot_name} ${ target_system}”这样的命令，例如“./user/JPos_Controller/jpos_ctrl 3 s”。选择Cheetah 3、Mini Cheetah或在仿真环境中运行。
对于虚拟机中仿真器无法连接网络导致的LCM库报错问题，需要在启动仿真器时解决。官方推荐使用罗技Gamepad F遥控器进行控制。对于vmware不识别USB遥控器的问题，可以通过特定的步骤解决，确保在虚拟机中正确链接并使用遥控器。
在廖洽源给出的软件操作方法中，运行MIT Controller后，会模拟机器人从伸展状态到趴着状态的运动。如果在模拟过程中未插入手柄且使用的是MIT Cheetah 3，可能会出现关节反向穿透身体导致的物理引擎错误。注意，在更改控制模式时，直接修改参数即可，无需点击界面上的SAVE按钮。
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十四)运动控制器源码解析---四足机器人浮动基动力学模型创建
干货MIT Min Cheetah机械狗设计详解（十四）：动力学模型创建 对于机器人爱好者和初入机器人领域的专业人士，开源MIT Min Cheetah系列设计无疑是一份宝贵资源。本文将深入探讨RobotRunner核心模块，包括数据更新、步态规划、控制算法和命令发送，尤其是关键的浮动基动力学模型构建。 首先，我们从单刚体动力学模型开始，简化机械狗的复杂动态，计算足底反作用力，但此方法在高速运动时并不适用。为解决高速情况下的适应性，浮动基动力学模型引入，它在单刚体基础上优先满足动态响应，如WBC控制器的需要。模型创建包括：浮动基动力学模型参数设置：定义机械狗整体的配置空间和关节自由度，引入6个表示身体浮动基的自由度。
广义惯量和空间惯量：每个连杆和关节电机的广义惯性张量（包括质量、质心位置和旋转惯量）是动力学计算的基础。
连杆位置向量：这些参数用于后续的运动旋量计算。
浮动基动力学模型：以拉格朗日单腿动力学为基础，考虑机械狗整体的运动状态和力矩映射。
动力学方程的构造：包括动力学方程组、约束方程和构型角度约束，以及外力和转矩的关系。
代码中，通过`forwardKinematics()`函数计算关节和连杆的空间变换，为求解质量矩阵、非惯性力矩阵和接触雅可比矩阵做准备。在冗余自由度的系统中，浮动基动力学模型与WBC结合，最终计算出关节的控制参数。 总结，浮动基动力学模型的创建是实现高精度控制的关键步骤，它为后续的动力学方程求解提供了关键参数。理解这些核心概念，将有助于深入理解四足机器人动态控制的奥秘。NAV2-Velocity Smoother 速度平滑器理解
NAV2 Velocity Smoother 是一个用于平滑由 NAV2 框架发送给机器人控制器速度的功能包。主要目的是通过平滑加速减少机器人电机和硬件控制器的磨损。平滑处理包括对速度、加速度和死区的控制。个人理解其核心功能有以下几点：
1. 确保发布的速度在容许的速度区间内。
2. 保证指令速度与机器人当前速度所计算得到的加速度在容许的区间内。
3. 在[x, y, theta]坐标轴上考虑同比例变化。
4. 考虑闭环控制，通过使用 odometry 数据来保证平滑过程的准确性。
Velocity Smoother 参数设定如下：
1. **smoothing_frequency**：设置平滑频率（Hz），决定如何使用最后接收到的速度命令进行速度、加速度和死区约束的平滑处理。根据局部轨迹规划器的速率调整平滑效果，设置较高频率时进行插值并提供平滑的硬件控制命令。
2. **scale_velocities**：是否按照同比例调整其他速度组件，以适应加速限制带来的变化。确保所有组件方向一致，同时严格遵守加速限制，即使这意味着稍微偏离命令轨迹。
3. **feedback**：使用当前状态反馈，OPEN_LOOP 模式下使用上一次发布的速度作为当前速度，适合开环控制；CLOSED_LOOP 模式下使用 odometry 信息估计速度，要求 odometry 高速率低延迟。
4. **max_velocity**：在[x, y, theta]轴上的最大速度。
5. **min_velocity**：在[x, y, theta]轴上的最小速度，且为负值，表示逆向。
6. **deadband_velocity**：发送给硬件控制器的最小速度，防止由于无法达到该速度而损坏硬件控制器的情况。
7. **velocity_timeout**：速度接收的超时时间，即原始速度接收频率。
8. **max_accel**：每个轴[x, y, theta]上的最大加速度。
9. **max_decel**：每个轴[x, y, theta]上的最小减速度，应为负值。
. **odom_topic**：用于闭环控制的 odometry 主题。
. **odom_duration**：在闭环模式下，缓冲 odometry 命令以估计机器人速度的时间。
源码注解涉及的主要函数为 void VelocitySmoother::smootherTimer()，该函数接收由局部路径规划器或运动控制器发布的速度指令，并发布经过平滑处理后的速度。
OCS2及hunter_bipedal_control编译
猎人双足控制（hunter_bipedal_control）是专为EC-hunter-v双足机器人打造的开源控制框架，基于非线性MPC和WBC技术。
首先，确保已安装ROS系统，推荐使用Ubuntu .版本。具体安装步骤参照ROS-noetic安装教程。
执行安装命令，将ROS环境变量添加至bashrc文件，使终端默认开启环境。
接着，安装OCS2（Open Control System for Robotics）依赖。创建工作目录catkin_ws，随后下载所有源代码至src目录下，共7个包。务必安装所有OCS2指定的可选依赖，实践表明它们是必需的。
下载并编译raisim和elevation_mapping_cupy，后者应优先编译。
通过官方指引下载并放置onnxruntime至~/.local/目录，设置环境变量以确保后续安装顺利。
执行OCS2安装命令，成功后可查看输出。
关于hunter_bipedal_control安装，一些教程建议在独立文件夹内操作，实际操作中遇到无法找到ocs2_legged_robot错误。官方提供两种编译方式，但是否能同时编译，作者尚未进行尝试，第二种编译需安装lcm。
编译完成后，设置环境变量写入~/.bashrc，可直接执行模拟命令。若执行报错，请重新尝试。
遇到github网络连接问题时，多次执行安装命令即可解决。
在编译OCS2后，若始终无法找到ocs2_legged_robot，尝试设置路径和ocs2_legged_robot_DIR变量无效，最后返回catkin_ws目录下重新编译成功。
