1.python机器人编程——视觉傻瓜式入门篇（上）
2.自主LLM机器人(Agent)原理和实现
3.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
4.钉钉机器人源码解析与本地搭建教程
5.开源ESP32 Quad-Terminal四足机器人操控终端
6.MIT cheetah源码业务层逻辑简介

python机器人编程——视觉傻瓜式入门篇（上）

       Python在人工智能领域因其易用性和灵活性成为热门开发语言，机器尤其在机器人领域，人源机器视觉部分，码智如OpenCV、器人NumPy和Pillow等库让初学者能快速入门。源码本文针对零Python基础且有一定编程基础的机器援军战法指标源码读者，旨在介绍机器视觉Python开发的人源基础知识，包括安装环境、码智Python基础概念、器人图像处理和识别流程，源码以及高级概念如生成器、机器线程、人源队列和装饰器等。码智

       首先，器人安装Python环境推荐使用集成常用模块的源码Anaconda，可选择适合的操作系统版本。创建Python虚拟环境（可选）有助于维护和部署。机器视觉相关模块如OpenCV需通过pip安装，建议先更换国内镜像源以应对网络问题。

       学习过程中，可以从编写简单的图像打开程序开始，逐步深入。Python的基础包括缩进作为语法的关键，if语句进行条件判断，函数和类的定义，以及for和while循环的使用。Python的数据类型和结构，如整数、浮点数、字符串和布尔值，以及list、dict、tuple和str的使用，都是入门的基石。

       更进阶的内容涵盖生成器，它通过协程机制实现中断控制；线程允许并发执行，提升程序性能；队列解决多任务处理中的同步问题；装饰器则用于优化函数功能和性能。掌握这些概念后，读者可通过配套的《实用工具集》进行实践，其中包含Python源代码供复现。

       本文作者的经验分享可能不全面，期待读者的指正。后续篇章将深入探讨更多细节。论坛社区源码列表 源码

自主LLM机器人(Agent)原理和实现

       上个月，Devin 成为科技界热门话题，它是一个能自主决策并修复 bug 的 AI 机器人，在 SWE-bench 基准测试中，Devin 能够解决 .% 的问题，而 GPT-4 只能处理 1.%。开源界迅速跟进复现，swe-Agent、openDevin、devika 等项目相继出现，引起广泛关注。

       通过阅读这些项目源码，发现它们基于自我反思与 reAct 模式扩展，但实现细节差异显著。以 opendevin 为例，这类机器人基于 reAct 模式，实现更全面的扩展，如搜索、计算、浏览网页等，同时具备记忆、沙盒环境与权限管理功能。

       opendevin 的沙盒环境开放了丰富的命令执行权限，允许执行如 curl、wget、git 等操作，甚至支持在 Debian 系统中执行任何命令，且能自主安装依赖，如 nodejs。此外，它采用压缩记忆机制处理过长上下文，通过独白、短记忆与长记忆管理，有效控制机器人动作链路。

       提示词是理解机器人动作链路的关键，包括动作指令、独白与执行动作指令。提示词帮助机器人理解任务与上下文，同时通过压缩记忆机制，机器人能在不增加动作链路的情况下处理过长的上下文。

       自主机器人依赖底层大模型的理解能力，理解能力强的导航源码1001导航源码模型能快速生成高效指令。沙盒环境的开放性与模型的代码理解能力相结合，使得机器人在解决复杂问题时更加有效。在资源有限的场景下，自主决策机器人的应用将依赖于更精准的指令设计与模型能力优化。

       总结而言，自主机器人依赖大模型的理解能力、全面的沙盒环境与有效的记忆管理，通过优化提示词设计，能在不同资源条件下实现自主决策与问题解决。然而，实验过程中遇到的高昂 Token 成本提醒我们，自主 Agent 的实际应用需考虑成本与资源的有效利用。

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。招聘源码附源码下载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。

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概述，明确其主要通过钉钉开放平台提供的API接口实现功能。尽管官方不直接提供完整源码，但开发者能从API的使用方式出发，学习并实现与钉钉机器人的交互。

       为了本地搭建模拟环境，使用Python等编程语言结合钉钉API文档进行开发。这里提供一个简单的Python脚本示例，用于模拟向钉钉群发送消息。实际开发中，可能需要解析更复杂的消息类型，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。

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。php网站源码查看源码

       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, 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。

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。

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。

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。

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，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。

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。