V-REP和Python的联合仿真
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课程地址 https://class.guyuehome.com/p/t_pc/course_pc_detail/column/p_605af87be4b007b4183a42e7
课程资料 guyueclass: 古月学院课程代码
旋转变换 旋转的左乘与右乘 - 知乎
四足机器人站立控制原理 【基础知识】四足机器人的站立姿态控制原理 - 知乎
单腿逆解参考 https://github.com/richardbloemenkamp/Robotdog
Vrep文档

Vrep放大object

Vrep 导入模型步骤:
1. plugins-->urdf import导入机器人URDF文件
2. 删除机器人对象中的world_joint和world_link_visual
3. 双击设置机器人参数
碰撞参数设置:body参数设置,自身碰撞勾选前四个勾,leg参数设置,自身碰撞勾选后四个勾,即不计算与自身的碰撞关系

设置关节参数


调节颜色

python联合仿真
remote API路径:C:\Program Files\CoppeliaRobotics\CoppeliaSimEdu\programming\remoteApiBindings
1. 选择仿真器

2. 创建Vrep脚本用于远程连接

3. 绑定脚本到机器人

4. 编辑脚本,添加远程连接代码

4. 编写python脚本并测试(将腿部足端位置转换为关节的角度)
连接V-REP需要从remote API路径拷贝相关文件
"""
连接VREP Server并测试控制四足机器人
"""
try:import sim
except ImportError:print('--------------------------------------------------------------')print('"sim.py" could not be imported. This means very probably that')print('either "sim.py" or the remoteApi library could not be found.')print('Make sure both are in the same folder as this file,')print('or appropriately adjust the file "sim.py"')print('--------------------------------------------------------------')print('')sim = Noneimport time
import numpy as npdef start_simulation():sim.simxFinish(-1)# 开启套接字与server进行通信clientID = sim.simxStart('127.0.0.1', 19999, True, True, 5000, 5)if clientID != -1:print('Connected to remote API server with ClientID ', clientID)# 开始模拟sim.simxStartSimulation(clientID, sim.simx_opmode_oneshot)return clientIDelse:return -1def get_joints(client_id):# 机器人电机力矩参数rotation_forces = [# RB[500, 500, 500],# RF[500, 500, 500],# LB[500, 500, 500],# LF[500, 500, 500]]# 获取机器人关节对象句柄rec, rb_rot_1 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rb_rot_1', sim.simx_opmode_blocking)rec, rb_rot_2 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rb_rot_2', sim.simx_opmode_blocking)rec, rb_rot_3 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rb_rot_3', sim.simx_opmode_blocking)rec, rf_rot_1 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rf_rot_1', sim.simx_opmode_blocking)rec, rf_rot_2 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rf_rot_2', sim.simx_opmode_blocking)rec, rf_rot_3 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rf_rot_3', sim.simx_opmode_blocking)rec, lb_rot_1 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lb_rot_1', sim.simx_opmode_blocking)rec, lb_rot_2 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lb_rot_2', sim.simx_opmode_blocking)rec, lb_rot_3 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lb_rot_3', sim.simx_opmode_blocking)rec, lf_rot_1 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lf_rot_1', sim.simx_opmode_blocking)rec, lf_rot_2 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lf_rot_2', sim.simx_opmode_blocking)rec, lf_rot_3 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lf_rot_3', sim.simx_opmode_blocking)# 设置电机力矩rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rb_rot_1, rotation_forces[0][0], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rb_rot_2, rotation_forces[0][1], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rb_rot_3, rotation_forces[0][2], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rf_rot_1, rotation_forces[1][0], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rf_rot_2, rotation_forces[1][1], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rf_rot_3, rotation_forces[1][2], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lb_rot_1, rotation_forces[2][0], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lb_rot_2, rotation_forces[2][1], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lb_rot_3, rotation_forces[2][2], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lf_rot_1, rotation_forces[3][0], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lf_rot_2, rotation_forces[3][1], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lf_rot_3, rotation_forces[3][2], sim.simx_opmode_blocking)return [rb_rot_1, rb_rot_2, rb_rot_3], \[rf_rot_1, rf_rot_2, rf_rot_3], \[lb_rot_1, lb_rot_2, lb_rot_3], \[lf_rot_1, lf_rot_2, lf_rot_3]def leg_inverse_kine(x, y, z):# h,hu和hl分别是单条腿杆件的长度h = 0.15hu = 0.35hl = 0.382dyz = np.sqrt(y**2 + z**2)lyz = np.sqrt(dyz**2 - h**2)gamma_yz = -np.arctan(y/z)gamma_h_offset = -np.arctan(h/lyz)gamma = gamma_yz - gamma_h_offsetlxzp = np.sqrt(lyz**2 + x**2)n = (lxzp**2 - hl**2 - hu**2) / (2 * hu)beta = -np.arccos(n / hl)alfa_xzp = -np.arctan(x/lyz)alfa_off = np.arccos((hu + n) / lxzp)alfa = alfa_xzp + alfa_offreturn gamma, alfa, betaif __name__ == '__main__':# 机器人电机角度参数rb_poses = [40*np.pi/180, 0, 0]rf_poses = [0, 0, 0]lb_poses = [0, 0, 0]lf_poses = [0, 0, 0]client_id = start_simulation()if client_id != -1:joints = get_joints(client_id)rb_joints = joints[0]rf_joints = joints[1]lb_joints = joints[2]lf_joints = joints[3]time.sleep(1)timeout = 60start_time = time.time()curr_time = time.time()# 初始关节角度rb_poses = leg_inverse_kine(0, -0.3, -0.632)rf_poses = leg_inverse_kine(0, -0.3, -0.632)lb_poses = leg_inverse_kine(0, -0.3, -0.632)lf_poses = leg_inverse_kine(0, -0.3, -0.632)while curr_time - start_time < timeout:# 设置关节角度rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, rb_joints[0], -rb_poses[0], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, rb_joints[1], rb_poses[1], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, rb_joints[2], rb_poses[2], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, rf_joints[0], rf_poses[0], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, rf_joints[1], rf_poses[1], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, rf_joints[2], rf_poses[2], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, lb_joints[0], -lb_poses[0], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, lb_joints[1], lb_poses[1], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, lb_joints[2], lb_poses[2], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, lf_joints[0], lf_poses[0], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, lf_joints[1], lf_poses[1], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(client_id, lf_joints[2], lf_poses[2], sim.simx_opmode_oneshot)curr_time = time.time()# print("curr time :", curr_time - start_time)# 完成模拟sim.simxStopSimulation(client_id, sim.simx_opmode_blocking)sim.simxFinish(client_id)else:print('Failed connecting to remote API server')
显示足端轨迹
1. 打开shape编辑模式,并在vertex编辑模式下选择节点,在添加dummy

将dummy移动到腿部object下

2. 添加图用于创建curve


3. 设置3D Curve






4. 修改位置控制速度上限(将速度上限修改为500)

步态控制
utils.py
import sim
import numpy as npdef start_simulation():sim.simxFinish(-1)# 开启套接字与server进行通信clientID = sim.simxStart('127.0.0.1', 19999, True, True, 5000, 5)if clientID != -1:print('Connected to remote API server with ClientID ', clientID)# 开始模拟sim.simxStartSimulation(clientID, sim.simx_opmode_oneshot)return clientIDelse:return -1def get_joints(client_id):# 机器人电机力矩参数rotation_forces = [# RB[500, 500, 500],# RF[500, 500, 500],# LB[500, 500, 500],# LF[500, 500, 500]]# 获取机器人关节对象句柄rec, rb_rot_1 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rb_rot_1', sim.simx_opmode_blocking)rec, rb_rot_2 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rb_rot_2', sim.simx_opmode_blocking)rec, rb_rot_3 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rb_rot_3', sim.simx_opmode_blocking)rec, rf_rot_1 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rf_rot_1', sim.simx_opmode_blocking)rec, rf_rot_2 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rf_rot_2', sim.simx_opmode_blocking)rec, rf_rot_3 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'rf_rot_3', sim.simx_opmode_blocking)rec, lb_rot_1 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lb_rot_1', sim.simx_opmode_blocking)rec, lb_rot_2 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lb_rot_2', sim.simx_opmode_blocking)rec, lb_rot_3 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lb_rot_3', sim.simx_opmode_blocking)rec, lf_rot_1 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lf_rot_1', sim.simx_opmode_blocking)rec, lf_rot_2 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lf_rot_2', sim.simx_opmode_blocking)rec, lf_rot_3 = sim.simxGetObjectHandle(client_id, 'lf_rot_3', sim.simx_opmode_blocking)# 设置电机力矩rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rb_rot_1, rotation_forces[0][0], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rb_rot_2, rotation_forces[0][1], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rb_rot_3, rotation_forces[0][2], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rf_rot_1, rotation_forces[1][0], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rf_rot_2, rotation_forces[1][1], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, rf_rot_3, rotation_forces[1][2], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lb_rot_1, rotation_forces[2][0], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lb_rot_2, rotation_forces[2][1], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lb_rot_3, rotation_forces[2][2], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lf_rot_1, rotation_forces[3][0], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lf_rot_2, rotation_forces[3][1], sim.simx_opmode_blocking)rec = sim.simxSetJointForce(client_id, lf_rot_3, rotation_forces[3][2], sim.simx_opmode_blocking)return [rb_rot_1, rb_rot_2, rb_rot_3], \[rf_rot_1, rf_rot_2, rf_rot_3], \[lb_rot_1, lb_rot_2, lb_rot_3], \[lf_rot_1, lf_rot_2, lf_rot_3]def leg_inverse_kine(x, y, z):"""求四足机器人单条腿的逆运动学,输入足端位置,返回单腿关节的旋转的角度"""# h,hu和hl分别是单条腿杆件的长度h = 0.15hu = 0.35hl = 0.382dyz = np.sqrt(y ** 2 + z ** 2)lyz = np.sqrt(dyz ** 2 - h ** 2)gamma_yz = -np.arctan(y / z)gamma_h_offset = -np.arctan(h / lyz)gamma = gamma_yz - gamma_h_offsetlxzp = np.sqrt(lyz ** 2 + x ** 2)n = (lxzp ** 2 - hl ** 2 - hu ** 2) / (2 * hu)beta = -np.arccos(n / hl)alfa_xzp = -np.arctan(x / lyz)alfa_off = np.arccos((hu + n) / lxzp)alfa = alfa_xzp + alfa_offreturn gamma, alfa, betadef pose_control(roll, pitch, yaw, pos_x, pos_y, pos_z):"""输入"""b = 0.4l = 0.8w = 0.7# 基座的高度h = 0.732# 转换角度R = roll * np.pi / 180P = pitch * np.pi / 180Y = yaw * np.pi / 180pos = np.mat([pos_x, pos_y, pos_z]).T# 定义旋转矩阵rotx = np.mat([[1, 0, 0],[0, np.cos(R), -np.sin(R)],[0, np.sin(R), np.cos(R)]])roty = np.mat([[np.cos(P), 0, -np.sin(P)],[0, 1, 0],[np.sin(P), 0, np.cos(P)]])rotz = np.mat([[np.cos(Y), -np.sin(Y), 0],[np.sin(Y), np.cos(Y), 0],[0, 0, 1]])rot_mat = rotx * roty * rotz# 基座位置body_struct = np.mat([[l / 2, b / 2, h],[l / 2, -b / 2, h],[-l / 2, b / 2, h],[-l / 2, -b / 2, h]]).T# 足端位置footpoint_struct = np.mat([[l / 2, w / 2, 0],[l / 2, -w / 2, 0],[-l / 2, w / 2, 0],[-l / 2, -w / 2, 0]]).Tleg_pose = np.mat(np.zeros((3, 4)))for i in range(4):leg_pose[:, i] = -pos - rot_mat * body_struct[:, i] + footpoint_struct[:, i]return np.squeeze(np.array(leg_pose[:, 3])), np.squeeze(np.array(leg_pose[:, 0])), \np.squeeze(np.array(leg_pose[:, 1])), np.squeeze(np.array(leg_pose[:, 2]))def cycloid(dt: float, period: float = 1.0, xs: float = -0.1, xf: float = 0.1, zs: float = -0.582, h: float = 0.1):"""计算摆线上在给定时间t处的坐标。参数:t (float): 当前时间点Ts (float): 摆线运动总时间,默认为1.0xs (float): 起始x坐标,默认为-0.1xf (float): 终点x坐标,默认为0.1zs (float): 起始z坐标,默认为-0.582h (float): 摆线垂直位移,默认为0.1返回:tuple[float, float]: xep和zep的坐标值"""sigma = 2 * np.pi * dt / periodx_p = (xf - xs) * ((sigma - np.sin(sigma)) / (2 * np.pi)) + xsy_p = h * (1 - np.cos(sigma)) / 2 + zsreturn x_p, y_pif __name__ == '__main__':for pos in pose_control(30, 0, 0, 0, 0, 0.732):print(pos)
main.py
import time
from utils import *walk_period = 1.0
trot_period = 0.4gait = 1def cal_phase(dt, T, factor, zs = -0.482, h = 0.15):if dt < T * factor:return cycloid(dt, period=T * factor, zs=zs, h=h)else:return 0.1 - 0.2 / (T * (1 - factor)) * (dt - T * factor), zsdef walk_gait(dt):zs = -0.482h = 0.15lb_dt = dt % walk_periodrf_dt = (dt + 0.25) % walk_periodrb_dt = (dt + 0.5) % walk_periodlf_dt = (dt + 0.75) % walk_periodlb_pos = cal_phase(lb_dt, T=walk_period, factor=0.25, zs=zs, h=h)rf_pos = cal_phase(rf_dt, T=walk_period, factor=0.25, zs=zs, h=h)rb_pos = cal_phase(rb_dt, T=walk_period, factor=0.25, zs=zs, h=h)lf_pos = cal_phase(lf_dt, T=walk_period, factor=0.25, zs=zs, h=h)return lb_pos, rf_pos, rb_pos, lf_posdef trot_gait(dt):zs = -0.482h = 0.1dt_1 = dt % trot_perioddt_2 = (dt + 0.2) % trot_periodpos_1 = cal_phase(dt_1, T=trot_period, factor=0.5, zs=zs, h=h)pos_2 = cal_phase(dt_2, T=trot_period, factor=0.5, zs=zs, h=h)return pos_1, pos_2if __name__ == '__main__':# 连接到V-REP服务器clientID = start_simulation()# 检查连接是否成功if clientID != -1:joints = get_joints(clientID)rb_joints = joints[0]rf_joints = joints[1]lb_joints = joints[2]lf_joints = joints[3]timeout = 60start_time = time.time()curr_time = start_timesim_start_time, sim_curr_time = None, Nonelb_pos, rf_pos, rb_pos, lf_pos = None, None, None, None# 获取仿真时间while curr_time - start_time < timeout:res, sim_curr_time = sim.simxGetFloatSignal(clientID, 'time', sim.simx_opmode_oneshot)if res == sim.simx_return_ok:if sim_start_time is None:sim_start_time = sim_curr_timeprint("time ", sim_curr_time - sim_start_time)if sim_start_time:dt = sim_curr_time - sim_start_timeif gait == 0:# dt = (sim_curr_time - sim_start_time) % walk_periodlb_pos, rf_pos, rb_pos, lf_pos = walk_gait(dt)elif gait == 1:# dt = (sim_curr_time - sim_start_time) % trot_periodpos_1, pos_2 = trot_gait(dt)lb_pos = pos_1rf_pos = pos_1rb_pos = pos_2lf_pos = pos_2# 从足端位置求解关节角度rb_pose = leg_inverse_kine(rb_pos[0], -0.15, rb_pos[1])rf_pose = leg_inverse_kine(rf_pos[0], -0.15, rf_pos[1])lb_pose = leg_inverse_kine(lb_pos[0], -0.15, lb_pos[1])lf_pose = leg_inverse_kine(lf_pos[0], -0.15, lf_pos[1])rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, rb_joints[0], -rb_pose[0], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, rb_joints[1], rb_pose[1], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, rb_joints[2], rb_pose[2], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, rf_joints[0], rf_pose[0], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, rf_joints[1], rf_pose[1], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, rf_joints[2], rf_pose[2], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, lb_joints[0], -lb_pose[0], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, lb_joints[1], lb_pose[1], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, lb_joints[2], lb_pose[2], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, lf_joints[0], lf_pose[0], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, lf_joints[1], lf_pose[1], sim.simx_opmode_oneshot)rec = sim.simxSetJointTargetPosition(clientID, lf_joints[2], lf_pose[2], sim.simx_opmode_oneshot)# 停止仿真并断开与V-REP的连接sim.simxStopSimulation(clientID, sim.simx_opmode_oneshot)sim.simxFinish(clientID)else:print("无法连接到V-REP")
walk步态

trot步态

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目录 1、虚拟机Linux-Centos系统网络配置常用命令2、Docker 的常用命令2.1 安装docker步骤命令2.2 在docker容器中安装和运行mysql 2、dockerfile关键字区别(ADD/COPY,CMD/ENTRYPOINT) 1、虚拟机Linux-Centos系统网络配置常用命令 进入网络配置文件目录 cd /etc/sysconfig/ne…...
数据分析相关知识整理_--秋招面试版
一、关于sql语句(常问) 1)sql写过的复杂的运算 聚合函数,case when then end语句进行条件运算,字符串的截取、替换,日期的运算,排名等等;行列转换; eg:行列转换 SELE…...
HMM与LTP词性标注之命名实体识别与HMM
文章目录 知识图谱介绍NLP应用场景知识图谱(Neo4j演示)命名实体识别模型架构讲解HMM与CRFHMM五大要素(两大状态与三大概率)HMM案例分享HMM实体识别应用场景代码实现 知识图谱介绍 NLP应用场景 图谱的本质,就是把自然…...
Cursor实现用excel数据填充word模版的方法
cursor主页:https://www.cursor.com/ 任务目标:把excel格式的数据里的单元格,按照某一个固定模版填充到word中 文章目录 注意事项逐步生成程序1. 确定格式2. 调试程序 注意事项 直接给一个excel文件和最终呈现的word文件的示例,…...
【WiFi帧结构】
文章目录 帧结构MAC头部管理帧 帧结构 Wi-Fi的帧分为三部分组成:MAC头部frame bodyFCS,其中MAC是固定格式的,frame body是可变长度。 MAC头部有frame control,duration,address1,address2,addre…...
Axios请求超时重发机制
Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...
Git常用命令完全指南:从入门到精通
Git常用命令完全指南:从入门到精通 一、基础配置命令 1. 用户信息配置 # 设置全局用户名 git config --global user.name "你的名字"# 设置全局邮箱 git config --global user.email "你的邮箱example.com"# 查看所有配置 git config --list…...
华为OD最新机试真题-数组组成的最小数字-OD统一考试(B卷)
题目描述 给定一个整型数组,请从该数组中选择3个元素 组成最小数字并输出 (如果数组长度小于3,则选择数组中所有元素来组成最小数字)。 输入描述 行用半角逗号分割的字符串记录的整型数组,0<数组长度<= 100,0<整数的取值范围<= 10000。 输出描述 由3个元素组成…...
加密通信 + 行为分析:运营商行业安全防御体系重构
在数字经济蓬勃发展的时代,运营商作为信息通信网络的核心枢纽,承载着海量用户数据与关键业务传输,其安全防御体系的可靠性直接关乎国家安全、社会稳定与企业发展。随着网络攻击手段的不断升级,传统安全防护体系逐渐暴露出局限性&a…...
Windows电脑能装鸿蒙吗_Windows电脑体验鸿蒙电脑操作系统教程
鸿蒙电脑版操作系统来了,很多小伙伴想体验鸿蒙电脑版操作系统,可惜,鸿蒙系统并不支持你正在使用的传统的电脑来安装。不过可以通过可以使用华为官方提供的虚拟机,来体验大家心心念念的鸿蒙系统啦!注意:虚拟…...
OPENCV图形计算面积、弧长API讲解(1)
一.OPENCV图形面积、弧长计算的API介绍 之前我们已经把图形轮廓的检测、画框等功能讲解了一遍。那今天我们主要结合轮廓检测的API去计算图形的面积,这些面积可以是矩形、圆形等等。图形面积计算和弧长计算常用于车辆识别、桥梁识别等重要功能,常用的API…...
【Zephyr 系列 16】构建 BLE + LoRa 协同通信系统:网关转发与混合调度实战
🧠关键词:Zephyr、BLE、LoRa、混合通信、事件驱动、网关中继、低功耗调度 📌面向读者:希望将 BLE 和 LoRa 结合应用于资产追踪、环境监测、远程数据采集等场景的开发者 📊篇幅预计:5300+ 字 🧭 背景与需求 在许多 IoT 项目中,单一通信方式往往难以兼顾近场数据采集…...
Web APIS Day01
1.声明变量const优先 那为什么一开始前面就不能用const呢,接下来看几个例子: 下面这张为什么可以用const呢?因为复杂数据的引用地址没变,数组还是数组,只是添加了个元素,本质没变,所以可以用con…...
