GitHub 上有哪些机器人、无人机、自动控制等方面的有趣项目 ...

kimkk

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这个项目，算是很创意，很有想法的，看起来很简单，但真做起来，绝对不简单！
Arduino项目:一个120 FPS OpenCV图像处理和四个平滑控制的步进电机，
软件根据图像处理数据计算出球的3D位置，并使用此信息控制橙色的乒乓球运动状态。

步进电机和OpenCV视觉
https://www.zhihu.com/video/1221197464340193280
创作者还给出对应的备件清单：

- 1x Teensy 4.0 Microcontroller
- 4x StepperOnline DM442S stepper motor drivers
- 4x Nema 17 Stepper Motors with 5:1 planetary gearbox
- 1x 48V 8A power supply
- 1x e-con Systems See3CAM_CU135 camera
- 1x Windows Computer with OpenCV installed on it
- All the parts defined the Fusion360 project
- Custom Windows Application (made with Unity)

甚至还给出了实现代码及实现数据（GitHub）：
T-Kuhn/HighPrecisionStepperJuggler

更：看到评论里不少人说到，2017全国大学生电子设计大赛B题 | 板球控制系统，
       增加一个国外大神板球控制系统的作品，供大家参考借鉴。

2017国赛：板球控制系统
https://www.zhihu.com/video/1222639131529953280



板球控制系统：硬件系统部分



板球控制系统：软件控制逻辑

小熊爱飞翔

这个当然必须得说Pixhawk及其配套项目啊。
Pixhawk是一个独立的开源硬件项目，旨在为学术界、业余爱好者和开发者社区提供现成的、高质量的、低成本的自动驾驶仪（常用于无人机）硬件设计标准。最初出自苏黎世理工（2008年）。现在已经是第四代了（Pixhawk 4）。长下面这样的。



Pixhawk 4

基本上需要自动驾驶（飞控）等需要用到的硬件和接口它都提供了。它采用2块STM32，一块做核心主控，另一块做IO处理。它提供丰富的传感器，加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计、GPS等。它的接口也很丰富，从图片上就能看出来。
和Pixhawk配套的开源软件主要有PX4和ArduPilot。其中PX4在GitHub上有3K的Star，ArduPilot在GitHub上有4.5K的Star。
划重点：Pixhawh是一款开源的自动驾驶仪硬件。和Pixhawk配套的开源软件主要有PX4和ArduPilot。
Pixhawk硬件github地址：Pixhawk
PX4飞控软件GitHub地址：PX4/Firmware
ArduPilot飞控软件GitHub地址：ArduPilot/ardupilot
Pixhawk官网：Home Page
PX4官网：https://px4.io/
ArduPilot官网：http://ardupilot.org/
那么他的效果如何，请看测试效果。

Pixhawk 4 S500 Kit测试
https://www.zhihu.com/video/1172993615545716736

Pixhawk从硬件到软件，都是开源的，如果想自己二次开发，那也很容易。事实上，这也是很多公司的做法。
<hr/>上面这些都只是常规操作，平平无奇，但总有人是不走寻常路的。
所以，有人还拿Pixhawk去申请了一个专利！



基于Pixhawk的专利

开自己的发，让别人无F**k开。佩服佩服！
等等，为什么收藏是赞的三倍？

pmx1225

没人说NASA开源的火星流浪者机器人吗？
这是NASA开源的，可以自己构建，缩小版的火星探测六轮车机器人。
涉及电子、机械、软件、机器人等领域知识，零件可以自行3D打印，该项目里提供了详细的图纸和教程。
nasa-jpl/open-source-rover
JPL's Open Source Build-It-Yourself Rover

lhl428

hector quadrotor 是德国老牌理工学校Technische Universität Darmstadt大学开发的ros包，可以用于用于多旋翼的建模，控制和仿真。
GitHub - libing64/hector_quadrotor: hector_quadrotor contains packages related to modeling, control and simulation of quadrotor UAV systems.
GitHub - tu-darmstadt-ros-pkg/hector_quadrotor: hector_quadrotor contains packages related to modeling, control and simulation of quadrotor UAV systems.

hector quadrotor 整合了ros和gazebo，可以进行uav相关的很多仿真，例如飞行动力学，机载传感器例如imu、gps、camera，复杂环境仿真等等。
1. modeling and control
作者利用风洞实验等测得了四旋翼的所有动力学参数，然后拿这些参数进行仿真，之后又拿仿真数据和实际飞行数据进行对比，结果相当吻合。
如果你想自己写飞控但又不想炸鸡，完全可以ros里进行仿真，仿真通过之后再把程序放到进飞机实际测试。
在仿真里写飞控还有一个好处就是飞机的所有state都可以使用ground truth进行控制，避免和estimation问题耦合。

http://www.gkmm.tu-darmstadt.de/publications/files/meyer2012quadrotorsimulation.pdf

2. sensor fusion
hector quadrotor上集成了目前uav上最常见的传感器，imu, magnetometer, gps, lidar, sonar, camear, stereo camera, kinect, 3d lidar, spinning lidar...
拿来做传感器融合仿真非常方便，所有state都有ground ground truth，哪里融合出错了非常容易发现。noise level也可以自己定义
使用hector quadrotor的数据，我自己写的基于ekf姿态融合跟 6d位置融合，att_ekf核心代码不到150行，6d pose_ekf 核心代码大约300行（Eigen真是高效）
GitHub - libing64/att_ekf: Extented Kalman Filter for attitude estimation using ROS
GitHub - libing64/pose_ekf: Extented Kalman Filter for 6D pose estimation using gps, imu, magnetometer and sonar sensor.

att_ekf, 长坐标轴是estimation，短的是ground truth


pose_ekf, 长坐标轴是estimation，短的是ground truth


我也试过跑optical flow 跟stereo visual odomety，效果都蛮好。laser-based slam上面的paper中已经实现了，作者把它放在了hector_localization这个包.


3. slam
hector quadrotor用于laser-based slam非常容易实现，但是没看到用hector quadrotor做camera-based slam的，但是我觉得既然光流和stereo vo都可以跑的很好，那么用来做slam应该不成问题，起码我自己是打算这么干的。
laser-based 2d slam



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2016.03.23 更新
@铁胆火车侠 提到了orb slam，我之前只看过paper并没有运行过
hector quadrotor仿真环境中控制uav飞圆形(几十圈)，下图是用orb slam(monocular version) 跑出来的轨迹和点云。




单目能跑出这样的精度而且是实时的，我还是蛮惊讶的
为了让orb slam和hector quadrotor同时实时运行，对orb slam的接口做了修改
GitHub - libing64/ORB_SLAM2: Real-Time SLAM for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras, with Loop Detection and Relocalization Capabilities

zhuimeng0101

我们组正在开发的Drake:
RobotLocomotion/drake · GitHub  用于机器人动力学建模，模拟和控制，集成了运动规划，稳定性分析。应用的例子包括了人形机器人，飞机（四旋翼，固定翼）和机械臂等。语言是用MATLAB和C++（绝大多数动力学的函数同时提供了matlab和c++的接口）。这次的DARPA Robotics Challenge中MIT队的控制器也包含在这个软件中了。
关于这个软件中所运用的机器人理论知识，可以参考edx上的公开课程underactuated robotics
Underactuated Robotics

根据评论添加一部分回答。

• 组的背景？
  组的网站在这里 http://groups.csail.mit.edu/locomotion/index.html
  
• 为什么不直接用ROS？
  一是因为我们做研究需要的很多功能是ROS不提供的，比如说判定一个动态系统的region of attraction,这时候需要搜索一个Lyapunov function，ROS是没有这个功能的。二是因为我们的侧重点和ROS不一样。比如说ROS中的gazebo模拟器更侧重模拟的速度，而我们更注重模拟的精度。三是因为ROS太大了，其中核心的通信模块可以用LCM LCM: Lightweight Communications and Marshalling (LCM) 替换，这是一个轻量级的通讯模块。
  
• 是否有机械臂的关节规划？
  我们有计算forward kinematics和inverse kinematics的引擎，支持MATLAB和C++。对于避障目前是用的Bullet来计算物体之间的距离。做inverse kinematics的例子包括在ABB IRB140 arm上drake/runPlanning.m at master · RobotLocomotion/drake · GitHub，和在Atlas机器人上 drake/testIK.m at master · RobotLocomotion/drake · GitHub。