1.【干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(三十二)】番外篇（8）---Cartographer源码解读
2.程序语言最终怎样被转换成计算机能读懂的机械机械机械语言,0和1,
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.为什么多数人类可以接受机械飞升,而不能接受基因改造?
5.[1](含源码)通过关节力矩指令控制LBR/iiwa机械臂运动
【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数源数字流向。通常，机械机械正向讲解难以全面理解程序设计思路，数源数字因此我们将逆向还原设计过程。机械机械 数据首先从传感器获取点云，数源数字ssm框架搭建源码通过trajectory_builder_->AddSensorData(sensor_id,机械机械 timed_point_cloud_data)这一过程。在这个函数中，数源数字数据被进一步处理，机械机械通过MakeDispatchable函数，数源数字数据被封装为Dispatchable实例，机械机械以便在CollatedTrajectoryBuilder::AddData中处理不同类型的数源数字传感器数据。 数据接着被添加到OrderedMultiQueue中，机械机械队列满后会阻塞数据的数源数字插入，直到队列空间允许。机械机械在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，同桌游源码如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。程序语言最终怎样被转换成计算机能读懂的机械语言,0和1,
程序语言有很多，拿最常用的c/c++语言举例。将用户的文本形式的源代码转化成计算机可以直接执行的机器代码的过程。主要经过这么几个过程：
一、预编译，又称为预处理 , 是做些代码文本的替换工作
二、编译，由编译器将c源代码（.cpp）转变成汇编代码（.s）
三、汇编，由汇编器将汇编代码（.s）转变成目标代码（.o）
四、朔源码奶粉链接，由链接器将代码在执行过程用到的其他目标代码和库文件链接成为一个可执行程序也就是目标程序。
经过以上步骤高级语言就会被解释成为计算机可以认知的机器语言。
扩展资料一、预编译
1、定义
处理以# 开头的指令 , 比如拷贝 #include 包含的文件代码，#define 宏定义的替换 ， 条件编译等，就是为编译做的预备工作的阶段。
主要处理#开始的预编译指令，预编译指令指示了在程序正式编译前就由编译器进行的操作，可以放在程序中的任何位置。
二、编译
1、定义
编译的过程就是将源代码文件以字符流的形式进行处理，进行词法和语法的分析，然后通过汇编器将源代码指令转变成汇编指令，编译的过程包括两个大部分：预处理 = 预编译
2、特殊符号
特殊符号是指：例如在源程序中出现的LINE标识将被解释为当前行号（十进制数），FILE则被解释为当前被编译的C源程序的名称。预编译程序对于在源程序中出现的违规词源码这些串将用合适的值进行替换。
三、汇编
1、定义
汇编过程实际上是把汇编语言代码翻译成目标机器指令的过程。对于被翻译系统处理的每一个C语言源程序，都将最终经过这一处理而得到相应的目标文件。目标文件中所存放的也就是与源程序等效的目标的机器语言代码。
四、链接
1、定义
由汇编程序生成的目标文件并不能立即就被执行，其中可能还有许多没有解决的问题。
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、源码熊课堂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。
为什么多数人类可以接受机械飞升,而不能接受基因改造?
多数人类接受机械飞升而非基因改造，这一现象背后蕴含着对复杂系统处理方式的差异。基因，如同一坨积累数亿年的代码山，难以彻底理解其内部结构与运作机制，这使得基因改造过程充满了不确定性与风险。我们试图通过逆向工程获取指令集并编写新功能，再谨慎地融入现有代码中，同时避免破坏整个系统的稳定性。然而，基因系统复杂耦合，任何微小变动都可能引发连锁反应，这使得基因改造的挑战性远超想象。
相比之下，机械飞升代表了一种全新的开发理念。机械系统遵循现代化的设计规范，拥有清晰的层次结构、易读的文档、标准化的接口与模块化设计，这些都是基因系统所不具备的特性。通过开放的源代码，开发者能够更自由地为项目贡献代码，组合不同的模块以实现创新。这种基于模块化与标准化的开发方式，为机械飞升提供了更为可靠与可预测的路径。
人类之所以更倾向于接受机械飞升而非基因改造，可能源于对复杂系统天然的畏惧。面对未知与高风险，人类本能地选择那些相对可控的路径。基因改造的复杂性和潜在的不可预测性，使得多数人对其持保留态度，而机械飞升以其明确的开发流程与稳定的系统结构，成为了更多人的首选。
[1](含源码)通过关节力矩指令控制LBR/iiwa机械臂运动
本文改编自 MATLAB 的自带帮助文档，介绍了如何使用 MATLAB 和 V-REP 进行 LBR/iiwa 机械臂的计算力矩控制仿真。相较于使用 Gazebo 的原例程，本例程旨在通过将 Gazebo 替换为 V-REP，实现 V-REP 和 MATLAB 的通信与数据交互。本文将逐步指导实现这一仿真过程。
首先，构建项目结构，包括用于存放场景文件、通信文件和控制文件的三个子文件夹。确保 MATLAB 版本不低于 b，以便加载 URDF 文件。然后，利用 MATLAB 的自带 LBR/iiwa 机械臂的 URDF 文件及三维模型文件，创建场景文件并将其加载至 V-REP 中。处理可能出现的路径兼容性问题，确保仿真环境的搭建无误。
通信准备阶段，复制 V-REP 相关组件至 MATLAB 文件夹，并利用 vrchk.m 文件进行通信失败类型提示。创建 iiwa_computer_torque_control_workcell_init.m 函数文件，用于初始化 V-REP 与 MATLAB 之间的通信链路，包括获取关节句柄和进行 streaming 初始化。
接下来，实现与 V-REP 的通信代码。在 iiwa_computed_torque_control 文件夹内，建立 iiwa_computed_torque_control.m 文件，其中包含通信代码框架，以适应后续的控制逻辑。在此阶段，主要关注同步模式控制的实现，确保机械臂在 MATLAB 的控制指令下按照预定轨迹运行。
在控制代码编写中，遵循关节力矩控制原理，选择同步模式进行仿真。此模式下，控制输入与 V-REP 的动作同步，即在 MATLAB 发出控制指令后，V-REP 在预设的时间间隔内执行该指令。通过调用 V-REP 的 API，实现关节位置、速度与加速度的控制，以及力矩的计算与应用，使机械臂按照预期轨迹运行。
为了保证控制的准确性，进行数据处理以对比前馈和反馈力矩，以及期望与实际关节位置和速度。此阶段的分析结果有助于优化控制算法，确保机械臂能够精确地按照预设路径运动。
最后，进行仿真运行前的系统配置，确保 V-REP 和 MATLAB 都已关闭，然后按照特定流程启动 V-REP，加载场景文件，并在 MATLAB 中运行相关代码。通过观察 V-REP 中的仿真动画，验证仿真过程的正确性与稳定性。
此过程不仅适用于学术研究和学习，也为实际应用提供了参考，旨在推动机器人控制技术的发展。通过分享此例程，旨在激发更多人对机器人控制的兴趣，并欢迎各界反馈与建议，共同促进技术进步。