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凉亭中的自动驾驶汽车模拟
机器人模拟是现实生活机器人测试其算法的数字表示[1]。模拟带来了许多优势。首先，由于多种原因，模拟是成本效益的。确实，最初开发模拟会产生前期费用，但与替代方案相比，该成本相对较小[2，3]。对实际机器人进行测试会带来身体磨损甚至灾难性失败的风险，这可能会导致修复或置换，停机时间和生产力损失的巨大费用[4]。相反，模拟可以进行大量测试和迭代，而不会损坏昂贵的设备的风险。从长远来看，在虚拟环境中进行完善和故障排除的能力可节省大量资金，从而使对模拟开发的初步投资高度成本效益[1，2]。其次，它在复杂的场景中开发机器人带来了巨大的优势，这可能是具有挑战性的。例如，可以在太空，水下或其他危险环境中模拟机器人，而不会暴露机器人或人类操作员的风险[4]。第三，模拟对于为机器人技术开发人工智能（AI）至关重要。他们提供了一个培训和测试AI算法的平台[5]。最后，即使在机器人的不同部分，多个人也可以同时处理机器人的软件和算法。模拟并非没有缺点。模拟的主要限制之一是其准确性，这在很大程度上取决于它如何复制现实世界的情况。模拟的准确性可能会因其基于的物理特性或传感器行为的不准确性而损害，从而导致模拟和现实世界中的差异显着差异。此外，创建模拟可能是需要大量计算能力的时间密集型过程[2]。此外，太严重地依靠模拟会为操作员创造错误的安全感。该学士学位的论文是出于发展，调试和测试驱动算法的au sosos NXP杯赛赛车的问题和效率低下的动机。NXP杯是一项竞争，可以在简单的轨道上确定最快的自动型微型车。这些问题包括缺乏调试数据，猜测为什么它错误
自动移动机器人的凉亭测试自动化车辆
在这项研究中，开发了一种模拟测试自动化工具，以衡量自动移动机器人，尤其是本地规划人员的性能。车辆允许在3维的凉亭模拟环境中创建不在环境图上的意外障碍，该环境的物理电动机可以一一以所需的尺寸和随机位置模仿现实世界，然后将需要新的环境数量的新环境数量。最后，在每个环境中创建的每个多余环境中，它在每个环境中运行模拟，以测试它是否可以克服障碍物从起点到终点，直到到达终点并在记录文件中运行其成功指标。使用不同的本地规划人员重复相同的模拟时，获得了必要的数据以比较性能指标。测试自动化工具而开发的本地规划算法算法的优缺点，并且我们的发展的缺点和缺点已经揭示了我们的改进。
设计和仿真多度自由机器人臂
摘要：这项研究介绍了利用凉亭和机器人操作系统（ROS）的多度机器人臂的设计和模拟。该方法包括通过结构化方法集成硬件和软件组件的集成。关键硬件元素包括电动机，电机控制器，微控制器，伺服器和相机，全部由受监管的12V直流电源提供动力。微控制器处理传感器输入并控制电动机操作，而相机提供了可视反馈，以进行对象检测和跟踪。软件实现涉及开发用于模块化控制的ROS节点，将诸如逆运动学和路径计划（例如逆控制算法）结合到微控制器固件中。机器人臂的乌尔德FF模型被进口到凉亭中进行仿真，从而在受控的虚拟环境中进行性能验证。凉亭中的各种测试方案评估了机器人部门在处理物体和避免障碍等活动中的表现。ROS与凉亭的集成可以实时测试，迭代改进，并确保最终设计符合所需的规格。这种全面的方法导致了坚固且可靠的多度机器人手臂系统，突出了将ROS和凉亭组合起来，以进行高级机器人模拟和应用。
