1.【干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十三)】运动控制器源码解析---控制和优化思想
2.EA是机械机械什么?
3.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十一)运动控制器源码解析---刚体动力学建模
4.机械制造行业适合免费的CRM吗?
5.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(三十二)番外篇(8)---Cartographer源码解读
【干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十三)】运动控制器源码解析---控制和优化思想
本文将深入探讨开源MIT Min Cheetah机械狗设计的控制与优化策略,重点关注MPC控制和QP优化。买卖买卖尽管WBC辅助MPC的平台平台内容在前文已有详述,这里主要聚焦控制理论的源码源码应用。
控制的机械机械核心在于通过状态方程描述物体运动规律,如牛顿第二定律,买卖买卖mysql 5.6源码分析将连续问题离散化以适应计算机处理。平台平台状态空间表达式,源码源码如[公式],机械机械揭示了物理定律,买卖买卖如位移与速度的平台平台关系和电容与电流的关系。控制策略的源码源码优化在于选择最适合的路径,如LQR关注整个时间的机械机械最优,而MPC关注当前时刻对过去的买卖买卖影响。
优化问题涉及代价函数和权重设置。平台平台LQR的代价函数[公式],权重为[公式],而MPC更复杂,如[公式],java源码解读 书籍可加入不等式约束。MPC通过QP求解器,如Matlab或C++,实现开环优化,允许灵活设置约束条件。
与传统PID控制相比,现代控制理论如状态空间模型更精确,但在实际应用中,复杂项目如MIT机械狗,可能仍需依赖传统控制如PD,配合现代理论以提升性能。控制算法在无人机、机器人和汽车行业广泛应用,尤其在动力学模型成熟的情况下。
机器学习和强化学习在参数辨识和环境适应方面提供了补充,但强化学习对于规则明确的环境表现较好,未来有望在机器人领域有更多发展。接下来,docker github 源码安装我们将转向机械狗的仿真实现,以及后续的扩展功能,如路径规划和激光雷达扫描。
EA是什么?
"EA"是指智能交易Expert Advisor,也叫智能交易系统、程序交易系统、自动化交易程序……EA本质上是一个电脑程序。是由程序员根据操盘的交易策略和思路编写写成计算机程序,只要在交易账户运行该序,EA就能自动分析外汇行情走势,自动买进抛出,低买高抛,完全不用盯着电脑,自动完成整个交易过程。
EA自年最早起源于美国,随着电脑技术和网络科技的发展,华尔街上的许多大公司的外汇交易员并不是把主要精力与时间放在人工盯盘与手动操作上,而是c语言文书源码放在不断编写与完善自己的交易策略,然后编成EA,让电脑去自动执行。
扩展资料:
"EA"的类型介绍:
1、趋势EA
目前最常见,也是比较成熟的EA策略,根据各类指标策略判断趋势,进行交易。
2、货币对冲EA
通过不同货币价格波动的相关性进行多空对冲交易,货币对冲EA最大的缺点是无法回测,也就是无法得知过去行情的交易表现,只能通过实盘观察现有的交易。
3、网格EA
网格EA通过将k线划分相等或不等点位间距,达到间距点位触发交易。优点:资金曲线完美,盈利非常稳定,仓位小资金非常安全,easyui mvc 项目 源码配合定期出金,风险非常小。缺点:不适合小资金账户或手数过重的交易。
4、 剥头皮EA
盈利非常高的EA,利用经纪商报价延迟的间隙下单,交易时间非常短毫秒计算;缺点是对平台的点差和交易环境要求特别高,目前基本上没有平台适合做长期稳定的剥头皮交易。
5、综合类EA
综合类EA结合了以上几种EA的策略,但是有些EA虽然是趋势入场,却采用了及其激进的资金管理,放大了其爆仓风险。有些网格类EA采用了类Martingale的资金管理(马丁格尔法,类似于逆市加仓),放弃了市场中性的入场策略,反而采用一些指标来判断入场。
百度百科-EA软件
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十一)运动控制器源码解析---刚体动力学建模
本篇内容深入探讨了开源MIT Min cheetah机械狗设计系列文章中的刚体动力学模型。刚体动力学模型是机械狗设计的核心,是麻省理工团队独立开发的动力学算法的重要基础。动力学算法的理论依据参考了Roy Featherstone的文章《Rigid Body Dynamics Algorithms》,该文章提出了一种新的六维运动空间和力空间,概念类似于运动旋量和力旋量。
商业动力学运算库如CoppeliaSim的Bullet 2.和单独的动力学求解库pinocchio、frost、drake等在机械狗设计中得到了广泛应用。机械狗设计所用的动力学算法设计思想包含牛顿欧拉方程、坐标系选取问题、六维运动空间等核心概念。牛顿欧拉方程是力学基础,描述了力与加速度和扭矩之间的关系,包括了定点和定轴转动的公式。坐标系的选择对动力学和运动学分析至关重要,不同坐标系的设计使计算变得更加高效。Pl¨ucker坐标系的引入实现了平动和转动的统一表示,简化了动力学方程,方便了后续程序的编写。
在六维运动空间中,刚体的速度和空间力被统一表示,使得动力学分析更加简洁。动力学模型编程中,动力学公式和运动学树的概念被整合进代码中,以方便处理和编程。文章最后指出,动力学知识的探讨还将继续,后续计划将增加视觉感知、激光雷达扫描等机械狗的智能功能,以提升其性能。
机械制造行业适合免费的CRM吗?
一般来说,免费的CRM功能或者使用人数会受到限制,但是如果对系统要求不高的话还是可以考虑使用。
如果有技术支持的话,可以直接下载开源版本的源代码,结合公司的需要进行二次开发;如果没有的话,可以试用免费开源版本,一般来说,开源版本不限制使用人数,但是功能不是十分齐全。大多数免费CRM都没有很好的技术支持服务,很多CRM系统的问题需要到官方网站去自行查找资料,而且资料具有延时性和不完整性。一旦在使用过程中出现问题,将无法得到很好的解决。
还有一种版本就是免费增值模式,这种一般是功能齐全,但是限制使用人数,比如说两人以下永久免费。
你们公司是做机械制造的,涉及到的工种比较多,免费的CRM估计不能满足需要。建议还是选择收费版的。建议可以去悟空CRM官网看一下,有专门针对机械制造行业的CRM.
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(三十二)番外篇(8)---Cartographer源码解读
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(三十二)番外篇(8)---Cartographer源码解读
在MIT Min cheetah机械狗的开源设计中,第篇番外篇第8篇深入解析了传感器数据的流向。通常,正向讲解难以全面理解程序设计思路,因此我们将逆向还原设计过程。 数据首先从传感器获取点云,通过trajectory_builder_->AddSensorData(sensor_id, timed_point_cloud_data)这一过程。在这个函数中,数据被进一步处理,通过MakeDispatchable函数,数据被封装为Dispatchable实例,以便在CollatedTrajectoryBuilder::AddData中处理不同类型的传感器数据。 数据接着被添加到OrderedMultiQueue中,队列满后会阻塞数据的插入,直到队列空间允许。在Dispatch函数中,数据被组织成一个Map结构,存储每个传感器的数据和回调函数。回调函数HandleCollatedSensorData负责计算数据利用率和将数据传递给GlobalTrajectoryBuilder。 逆向来看,设计者可能会将程序分为算法部分Cartographer和数据交互部分Cartographer_ros。Cartographer侧重于核心算法,如LocalTrajectoryBuilder和PoseGraph,而Cartographer_ros则负责数据的订阅、发布和类的实例化。SensorBridge和MapBuilderBridge作为桥梁,将传感器数据和Cartographer的内部结构连接起来。 软件架构清晰地展示出传感器数据如何层层传递,每个类都扮演着数据流转的桥梁角色。Cartographer_ros负责传感器数据的接入和结果的输出,而内部的C++实现则体现了谷歌工程师的高水准。 最后,下一篇文章将揭示数据如何在前端与局部地图进行匹配的细节。