1.钉钉机器人源码解析与本地搭建教程
2.求一个FIRA5v5机器人足球比赛的机器架源源代码文件与dll文件，急用！框框架谢谢！码机
3.使用Python创建微信机器人
4.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
5.MIT cheetah源码业务层逻辑简介
6.基于OpenIM 实现聊天机器人功能

钉钉机器人源码解析与本地搭建教程

       首先，了解钉钉机器人源码的源码概述，明确其主要通过钉钉开放平台提供的机器架源caffe.cpp 源码API接口实现功能。尽管官方不直接提供完整源码，框框架但开发者能从API的码机使用方式出发，学习并实现与钉钉机器人的器人交互。

       为了本地搭建模拟环境，源码使用Python等编程语言结合钉钉API文档进行开发。机器架源这里提供一个简单的框框架Python脚本示例，用于模拟向钉钉群发送消息。码机实际开发中，器人可能需要解析更复杂的源码消息类型，如Markdown、ActionCard等，并根据业务需求定制机器人响应逻辑。

       考虑跨平台联动，尽管钉钉与WhatsApp属于不同平台，通过中间服务或第三方工具实现消息互通成为可能。例如，构建一个桥梁服务，监听钉钉机器人发送的消息，根据内容决定是否转发至WhatsApp机器人，从而为全球化办公场景提供更广泛的沟通空间。

       通过本地搭建与源码解析，开发者能灵活运用钉钉API，实现个性化机器人功能，并探索跨平台消息互通的潜力，为企业沟通提供多样化的解决方案。

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，租赁公司指标源码因此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。

使用Python创建微信机器人

       微信，这个拥有亿日活跃用户的社交巨头，无论在国内还是国外都享有极高的地位。今天，我们将一起探讨如何利用Python打造一个微信聊天机器人。鲁迅先生曾说过：“世上本没有路，走的人多了，也便成了路。”

       一、项目介绍

       1.微信库选择

       在Python中，开发微信机器人主要使用itchat和wxpy两个库。wxpy基于itchat开发，若仅用于基本操作，复写平台源码教学推荐使用wxpy，因其界面优雅、面向对象且深度整合了GeWe框架。而itchat扩展性强，若需自行开发微信库，则更适合itchat。

       2.实现原理

       相信大家都有使用微信网页版的经历。wxpy（基于itchat）库正是模拟网页版微信进行操作的，通过调用微信的API实现各种操作。我们可以查看itchat的源码来了解其原理。

       3.图灵机器人

       既然能模拟网页微信，那么如何实现自动回复呢？这里我们就要借助GeWe框架，用户可以在官网（/#/newHome）免费注册账号。

       4.整体流程

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，ldea jar源码查看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。

MIT cheetah源码业务层逻辑简介

       MIT Cheetah机器人源码揭示了其业务层逻辑的全面体系结构。自从MIT公开了Cheetah Mini的完整资料，包括主控源代码、电机驱动源代码、控制板硬件PCB设计以及本体结构资料后，这款腿部型机器人的研发在国内受到了广泛关注，从而催生了多个基于此平台的机器人研发团队。

       整体系统由个电机驱动单元、一个数据转接板SPIne、一台主控电脑、一个手柄以及一个缺省状态的IMU组成。个电机驱动单元通过CAN总线和数据转接板SPIne连接，分别控制着Cheetah腿部的关节电机，每条腿由三个关节组成。SPIne模块由两个STM芯片构成，负责主控数据的分发到驱动以及驱动反馈数据的打包。主控部分采用开源ethercat协议栈soem，支持两种通信方式：spi通信频率为Hz，ethercat通信频率为Hz。目前推测SPIne上可能仅支持spi通信。主控部分是一个计算机，通过USB连接手柄，实现手动控制，并包含上位机软件及仿真器代码，用于配置主控单元的强牛指标源码控制参数和下发指令信息。

       主控部分业务逻辑主要通过多态设计实现多种控制类型，包括MIT_Controller、MiniCheetahSpi_Controller、JPos_Controller等。用户可根据已有功能模块继承基类RobotController，在Cheetah Software/user目录下创建自定义控制器。JPos_Controller提供参考示例，算法完整实现则需参考MIT_Controller模块调用。

       程序运行模式分为仿真模式和实际控制模式，通过main_helper函数进行加载启动。HardwareBridge实现加载实际控制程序流程，从Cheetah3HardwareBridge.run()开始，执行控制器硬件初始化、配置参数加载以及算法功能模块初始化，随后启动多个任务，包括可视化线程、日志线程、手柄通信线程、IMU通信线程、关节电机通信线程和周期回调主控线程。

       主控线程周期回调执行关键操作，包括更新数据、步态规划、外部输入转换、状态机运行以及控制数据更新。具体操作如下：

       更新数据：通过运动学和雅可比计算，将电机传回的关节角度和角速度信息转换为机器人腿部末端的速度和位置信息。

       步态规划：对机器人步态进行规划，内容涉及算法细节，后续将单独分析。

       外部输入转换：将外部指令转换为机器人本体的位姿控制信息，包括机器人位姿和位姿速度，共计组外部控制量。

       状态机运行：执行机器人集成动作的状态机，进行动力学、步态规划、MPC控制等核心算法计算，周期性更新legController中command信息，通过调用legController中的updateCommand更新电机控制相关通信数据寄存器。

       控制数据更新：将机器人控制核心的输出控制数据写入相关寄存器，通过spi接口输入到电机驱动，控制电机运行。

       对于仿真部分，由于需要接入罗技F手柄才能进行仿真。因未配备手柄，源代码被相应修改，以便实现仿真运行。

基于OpenIM 实现聊天机器人功能

       通过OpenIM中的Webhook机制实现聊天机器人功能，只需将文本消息或消息发送给机器人，机器人便会返回相同的消息。开发者可替换此基本逻辑，结合LangChain框架及LLM接口（包括gpt3.5或其他开源本地模型），以实现具有智能客服功能的聊天机器人。

       为实现这一功能，首先参照模板修改open-im-server中的config/config.yaml配置文件。接下来，创建聊天机器人账号，编写afterSendSingleMsg接口。具体示例代码和详细代码参考链接，为实现聊天机器人功能提供直观指导。

       OpenIM是一款开源、自托管的即时通讯解决方案，旨在为应用内通信提供技术支撑。相较于Twilio、SendBird、GetStream、CometChat和PubNub等平台，OpenIM在GitHub上收获了超过,颗星的评价，展现出其在安全性和可靠性方面的优势。该解决方案支持多种部署方式，包括Docker、源代码和Kubernetes。OpenIM使用Golang开发，具备跨平台和高性能特性。其作为聊天框架运行，支持通过Webhook集成各种机器人，并允许调用到一系列开源模型。

       欲深入了解或参与贡献，开发者文档可在docs.openim.io/查看，GitHub仓库位于github.com/OpenIMSDK。借助OpenIM，开发者能够轻松构建具备智能客服功能的聊天机器人，同时享受其在安全性、可扩展性和性能方面带来的优势。

双足机器人mc_rtc框架学习分享（1）BaselineWalkingController复现

       双足机器人mc_rtc框架学习分享（1）：BaselineWalkingController复现详解

       mc_rtc是连接仿真软件与双足机器人操作系统的桥梁，通过MCGlobalController类实现数据交互，控制器需基于MCController基类进行定制。本文将带你逐步复现AIST实验室的BaselineWalkingController控制器。

       首先，通过官网或docker进行安装，curl或源码安装均有介绍，注意根据ROS版本调整。遇到编译问题时，如cmake共享模块导入失败或fastcdr库缺失，都有详细解决办法。

       接着，从GitHub下载BaselineWalkingController源码，并确保cmake共享模块成功导入。控制器的依赖项，如osqp和osqp-eigen，需要分别安装。编译过程中可能耗时，耐心等待即可。

       控制器配置文件需要复制到mc_rtc扫描路径，同时，可选择安装Choreonoid仿真软件进行操作。有两种使用方法：Choreonoid配合rviz，或仅使用rviz进行控制。

       关于控制器的使用，只需在mc_rtc面板中选择BWC，启动后可通过GuiWalk面板进行步行操作。若遇到错误，如firstOrderImpedance重复加载，需更新控制器或mc_rtc库。

       此外，choreonoid启动时的错误通常与mc_rtc库版本不匹配有关，更新库并检查所有依赖即可。自定义Attitude观察器的安装问题也给出了解决方法。

       源码安装时，如SpaceVecAlg安装失败，检查网络或按照提示操作。添加mc_rtc源时的网络问题，也给出了相应的解决策略。

机器人C/C++编程Step 0：实用Make与CMake教程(一)

       理解C/C++编译流程与CMake用法是步入开源机器人项目的关键。在开源环境中，使用gcc或clang工具链结合Make或CMake进行依赖管理与编译代码成为主流。面对编译错误与配置困惑，学习这些工具能帮助你更高效地解决实际问题。

       编译流程基础：从源代码生成可执行文件，IDE提供辅助，但实际项目需要更多细节。使用gcc/g++直接编译虽简便，但常见问题如找不到头文件、库调用错误、找不到库文件等。解决方法涉及头文件目录、库文件路径、链接参数配置等。

       示例程序演示了从单源文件到封装模块的组织过程，以及编译、链接时可能遇到的常见错误。通过添加头文件引用目录、指定静态库路径、链接器参数等，可以解决找不到头文件、未定义参考及找不到库文件的问题。

       Make工具简化编译管理：面对大型项目，直接调用gcc/g++配置繁琐且难以处理依赖关系。Makefile定义规则指导编译流程，简化了配置过程。示例中的Makefile通过规则描述了目标文件的生成流程，从库文件到最终可执行文件的构建。

       使用Makefile，目标文件的构建顺序遵循依赖关系，自动执行所需步骤。Make工具允许对多个目标执行并行构建，同时确保正确处理依赖关系。通过变量定义、依赖规则、删除命令等，Makefile提供了灵活的构建策略。

       Makefile的高级用法与CMake集成：大型项目中，使用包含子makefile的方法能保持主makefile简洁，清晰表达依赖关系。CMake工具进一步简化复杂、跨平台工程的构建流程，通过预处理、变量管理、依赖自动检测等功能，提供了一种更为强大的构建系统。

       总结：理解C/C++编译流程与CMake用法对于开源机器人项目的入门至关重要。从基础问题解决到高级应用，这些工具帮助开发者构建、管理复杂项目，提高了开发效率与跨平台兼容性。通过实践与学习，开发者能够更好地掌握这些技术，为机器人领域的工作打下坚实基础。

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，作为开源的嵌入式CNC框架，因其高效和低成本，被广泛应用于多种开源机器人，如绘图机器人、机械手臂等，它的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，如3D打印机，每个轴独立控制，运动规划简单，步进数与滑台位置关系明确。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，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。