1.mpc-hcåmpc-beçåºå«
2.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十)运动控制器源码解析---Locomotion程序架构
3.ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读
4.密码学开源库整理
5.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十三)运动控制器源码解析---控制和优化思想
6.Media Player Classic简介
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干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十)运动控制器源码解析---Locomotion程序架构
开源MIT Min cheetah机械狗设计第篇,讲解Locomotion程序架构。
本文集中解析机械狗的运动模式,涵盖种模式,包括被动、关节运动、pt平台源码对接阻抗控制、站立、平衡站立、奔跑、恢复站立、视觉辅助、后空翻、前空翻。每种模式继承自FSM_State,实现状态转移与控制。
程序核心在于FSM_StatesList中的运动模式调度,runFSM()函数对模式进行管理。
重点介绍奔跑模式,它依赖MPC(ConvexMPCLocomotion)与WBC(WBC_Ctrl)控制器。MPC部分已前文讨论,本篇聚焦于WBC实现。
首先,logstash源码分析初始化MPC,作为WBC的一部分。WBC运行于FSM_State_Locomotion的run()函数,通过循环调用控制步骤LocomotionControlStep()。
控制步骤中,MPC预测足端反作用力Fr_des[i],WBC求解关节扭矩、加速度、速度与位置。腿部控制器LegController据此发送关节扭矩、速度与位置。
核心在于运行WBC控制器WBC_Ctrl::run()与计算过程的_WComputeWBC()函数,通过公式进行计算。
欲详细了解WBC控制器设计原理,可参考相关文章。
本篇至此,下篇将深入探讨WBC控制器的程序实现。
ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读
本文主要解析ROS Navigation框架中的MPC局部路径规划器mpc_local_planner的使用方法和源码流程。MPC模型预测控制算法是关键环节,它处理复杂环境,优化性能,但计算复杂度较高。蜘蛛磁力源码以下是mpc_local_planner的详细步骤:
1. 首先,将mpc_local_planner从GitHub或其他源代码库下载至ROS工作空间的src文件夹。
2. 环境配置需安装依赖和环境,可通过rosdep或参考相关博客解决安装问题。链接:[ROS Noetic版本 rosdep找不到命令 不能使用的解决方法]。
3. 通过catkin_make编译mpc_local_planner包,并通过其自带示例测试其功能,如阿克曼模型小车的动态演示。
4. 在move_base的launch文件中,将局部路径规划器设置为mpc_local_planner/MpcLocalPlannerROS,并根据机器人特性调整clearing_rotation_allowed参数,如阿克曼车型机器人禁止原地旋转。
5. 配置参数文件mpc_local_planner_params.yaml,确保路径符合机器人实际情况。
6. 完成配置后,进行实际路径规划测试,并根据测试结果调整参数,以优化路径规划性能。
以上步骤详尽介绍了在ROS中使用MPC局部路径规划器mpc_local_planner的步骤,通过这些操作,你将能更好地将其应用到你的机器人项目中。详情请参考《ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读》。activity finish源码
密码学开源库整理
密码学开源库整理 维护一个密码学开源列表,旨在促进大家的共同学习与交流。持续更新中,欢迎投稿,贡献宝贵的资源。基础密码库
C/C++ MIRACL Crypto SDK- 一个广泛认可的多精度整数和有理数加密库,被视作椭圆曲线密码学的黄金标准。 OpenSSL- 用于传输层安全协议的健壮、商业级、功能齐全的开源工具包。 Tongsuo (原BabaSSL)- 提供现代密码学算法和安全通信协议的开源基础库,适用于各种业务场景。 NTL- 高性能、可移植的C++库,提供整数、向量、矩阵、多项式和浮点运算的数据结构和算法。 cryptoPP- 一个开源C++密码学库,包含了众多密码算法。 PBC- 一个基于GMP库的免费C库,用于执行基于配对的pgsql源码安装密码系统的数学运算。 NaCl- 一个易于使用的高效密码库,专为网络通信、加密、解密、签名等设计。 Sodium- NaCl的一个分支,具有兼容和扩展API,提供构建更高级加密工具所需的核心操作。 RELIC- 一个面向研究的现代密码原语工具箱,强调效率和灵活性。 OpenABE- 集成了各种基于属性的加密算法、行业标准加密功能和工具,易于使用。 cpabe toolkit- 实现基于密文策略的属性加密方案的程序,使用PBC库进行代数运算。 Paillier- 公钥密码系统,提供加法同态性,适用于保护隐私的应用。 代理重新加密- 公钥加密的一种形式,允许用户将其解密权委托给另一个用户。 BGW广播加密- 允许广播者向一组接收者发送加密信息的方案。JAVA
The Java Pairing-Based Cryptography Library (JPBC)- 一个开源密码工具箱,支持国密算法、数字证书和SSL/TLS安全通信协议。Python
pyUmbral- Umbral阈值代理重新加密方案的参考实现,支持密文委托。Golang
The Go Pairing-Based Cryptography Library- 提供不同SOTA函数式加密方案的实现。 CONIKS- 一个密钥管理系统,提供终端用户加密密钥的透明度和隐私保护。隐私增强技术库
mpc和FHE库- 包括ecc、paillier、elgamal等基础公钥密码算法。区块链与零知识证明
Rust/C++库- 实现zkSNARK方案的零知识证明系统。量子安全密码
liboqs- 一个开放源码C库,包含量子安全加密算法的开源实现。可搜索加密
收集的可搜索加密列表。隐私保护机器学习
收集的Secure Deep Learning代码库列表。 贡献者:干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十三)运动控制器源码解析---控制和优化思想
开源MIT Min Cheetah机械狗设计:控制与优化解析
在这个开源项目中,MIT Min Cheetah机械狗的控制与优化策略是其亮点,特别是MPC控制与QP优化策略。WBC作为辅助手段,已在前期讨论,本文主要聚焦于这两个核心部分。 控制问题的核心是通过状态方程,如微分方程,来描述和控制系统的运动,如牛顿第二定律。它不仅体现了物理规律,如位移与速度的关系,而且揭示了如何通过不同的输入策略达到期望状态,这便是优化的起点。 优化则涉及代价函数的选择和权重设置。LQR关注整个时间的最优性,而MPC关注当前时刻到未来的最优路径。LQR是闭环控制,而MPC是开环的,这使得MPC可以处理不等式约束,适应更复杂的控制环境。 相较于传统PID控制,现代控制理论如状态空间模型,具有更强的系统理解能力,但复杂项目中,传统控制方法仍占有重要地位。例如在汽车行业,虽然现代控制算法有优势,但安全性和落地性仍是考量的关键。 控制算法的应用领域主要集中在无人机、机器人和汽车工业,尤其是动力学模型成熟的场景。机器学习和强化学习作为补充,分别在参数辨识和规则环境中的应用有所贡献,但仍有发展空间。 接下来,我们将深入探讨机械狗的仿真实现,以及可能的扩展功能,如路径规划和激光雷达扫描,以期为设计提供更全面的支持。Media Player Classic简介
Media Player Classic (MPC)以其酷似Windows Media Player 6.4的界面赢得了众多用户的喜爱,但它在功能上远超其原型。MPC具备强大的播放功能,支持列表和连续播放,以及一套精密的Filter控制,让用户体验更加便捷。它兼容XP界面主题,即使未安装VOBSUB也能播放部分字幕,并可外挂音频文件,调整播放速度和画面移动,表现出色。特别是对于DVD播放,MPC加强了其性能,并内含视频捕捉功能,使得视频内容的处理更为全面。 MPC支持广泛的媒体格式,包括WMP支持的所有类型,甚至连GIF动画也能流畅播放。如果你的系统已经安装了Real、QuickTime或Flash的解码器,MPC可以无缝处理这些媒体。值得一提的是,MPC的亮点在于其内置的Vobsub字幕引擎和Subresync字幕编辑器,对热爱DVDrip的用户来说,这是不可多得的利器。然而,为了直接支持DirectShow媒体加载字幕,MPC需要DirectX 9(或更高版本)的支持,对于非Windows XP/2k3的操作系统用户来说,这是使用时需要考虑的条件。 最初,Gabest以非公开源代码的方式开发MPC,但后来他选择了开源,使得MPC基于GPL发布。现在,Media Player Classic的源代码已经开放,而且在SourceForge上有一个名为Guliverkli的项目。Guliverkli项目提供了丰富的编码、阅读器和解码器资源,为用户提供了更多可能性。扩展资料
Media Player Classic(简称为MPC),顾名思义,就是一个模仿 Windows Media Player 6.4 这个经典版本的媒体播放器,但并非基于WMP6.4改进。由匈牙利人 Gabest 开发,基于源代码开放协议(GPL)。根据此协议,任何人都可以自由使用这款软件的源代码,条件是使用这款软件的源代码所开发或改进的软件也必须按GPL协议开放其源代码,而软件也必须同样免费供用户使用。