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1.【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
2.视觉SLAMORB-SLAM：让人Orz的质心质心SLAM

【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系列设计无疑是跟踪跟踪一份宝贵资源。本文将深入探讨RobotRunner核心模块，源码包括数据更新、算法步态规划、质心质心控制算法和命令发送，跟踪跟踪hadoopyarn源码分析尤其是源码关键的浮动基动力学模型构建。

       首先，算法我们从单刚体动力学模型开始，质心质心简化机械狗的跟踪跟踪复杂动态，计算足底反作用力，源码但此方法在高速运动时并不适用。算法为解决高速情况下的质心质心适应性，浮动基动力学模型引入，跟踪跟踪它在单刚体基础上优先满足动态响应，源码如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android源码烧录 论坛运动旋量计算。

       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。在冗余自由度的多元线性回归 源码系统中，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。

视觉SLAMORB-SLAM：让人Orz的SLAM

       ORB-SLAM，在视觉SLAM领域享有盛誉，其源码在GitHub上已有4.4K+Star，源码乘法怎么算充分彰显了西班牙小哥的出色贡献。近期深入研究其论文并结合源码，体验了一番酸爽，发现它在SLAM领域确实有着独特的魅力与贡献。

       ORB-SLAM的核心框架由三个并发进程组成：跟踪、局部建图和回环检测，系统结构清晰，功能分明。跟踪是主进程，负责定位和跟踪相机运动，app斗牛网站源码通过特征匹配实现定位与优化。局部建图则负责关键帧与地图点的插入、删除及局部优化。回环检测则通过搜索回环关键帧，实现位姿图优化，确保系统鲁棒性。

       特征提取是ORB-SLAM的关键之一，它采用ORB特征，兼顾性能与效率。与SURF、SIFT等相比，ORB提取速度快，每张仅需.3ms，适用于实时操作。ORB在FAST角点基础上加入方向信息，使BRIEF描述子旋转不变，同时利用图像金字塔和灰度质心法提取特征，实现尺度不变性。此外，通过网格划分与四叉树结构，ORB-SLAM确保特征点分布均匀，即使特征点不足，也可通过调整FAST阈值增加。

       单目初始化是ORB-SLAM的另一大亮点，它通过特征点匹配计算基础矩阵和单应矩阵，自动判断场景类型，无需人工设定模型。共视图与本质图结构则加强了关键帧间的联系，实现高效回环检测。相机重定位策略确保了系统在跟踪失败时能快速恢复，关键帧与地图点的删增策略则优化了系统性能。

       ORB-SLAM提供多样化的Bundle Adjustment方式，包括初始化阶段的全BA、跟踪过程的运动BA及局部建图阶段的局部BA，适应不同场景需求。整个系统庞大复杂，通过总结主要特性，虽有其精髓，但仍需深入研究，以充分理解其工作原理与优化策略。

       总之，ORB-SLAM在视觉SLAM领域展现出了其独特魅力与贡献，从其高效的特征提取到灵活的系统框架，再到多样化的优化策略，无不体现其在SLAM技术中的卓越地位。向所有SLAM领域的先驱者致以崇高的敬意。