python機器人控制
有一定的事實證明，Python語言更適合初學者，大致分為五個階段的學習。Python語言並不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統程序語言入門困難的語法屏障，初學者在學習Python的同時，還能夠鍛煉自己的邏輯思維，同時Python也是入門人工智慧的首選語言。
學習編程並非那麼容易，有的人可能看完了Python語法覺得特別簡單，但再往後看就懵了，因為到後期發現並不能學以致用，理論結合項目才是學好一門編程語言的關鍵。可以選擇報班入門，一般在2W左右，根據自己的實際需要實地了解，可以先在試聽之後，再選擇適合自己的。
2. 如何用python編寫讓NAO動5秒鍾的程序應該從哪裡入手
我畢設做的nao，雖然是用C#，不過python我也看了下。
當時用了那個開發套件，就是可視化模擬的，忘了叫什麼名字了。
在那個軟體里，可以拖拽動作，雙擊動作就會打開用python代碼編輯動作的窗口。
要不就是有按鈕可以打開python代碼編輯器，裡面有控制機器人的代碼。
說的有點亂。不過那個軟體里確實有python代碼的例子。
3. Python實現自動聊天機器人
本功能實現邏輯如下：
主要使用Python的urllib.request庫來調用https://nlp.xiaoi.com/上的介面，具體介面可以通過瀏覽器抓包獲取，然後根據抓包信息進行url的構造，使用urllib.request庫的urlopen函數來調用構造的url，將其返回進行編解碼之後，使用re模塊將所需信息匹配出來。
功能實現腳本如下：
因為工作養成的習慣，生怕寫的腳本在別的環境跑出問題，索性將它編譯成exe文件。
使用pyinstall庫來實現py腳本到exe文件的編譯過程。
（本文參考csdn上的一篇文章，路徑如下：https://blog.csdn.net/jiahuiandxuehui/article/details/118193844，不過這里的運行後返回結果會有一些\r\n這種東西，這里我修改了一下正則表達式，把不重要的信息給過濾掉了。）
4. nao機器人使用的python主要是哪一塊
Nao是在學術領域世界范圍內運用最廣泛的類人機器人。Aldebaran Robotics公司將Nao的技術開放給所有的高等教育項目，並於2010年成立基金會支持在機器人及其應用領域的教學項目。
Nao的多用途是基於它可以通過現成的指令塊進行可視化編程，因此它允許用戶探索各種領域、運用各種復雜程度的編程程序並達到用戶想要體驗的各種不同效果。
教學用機器人通常是有趣、有挑戰性和能激發想像力的。Nao作為教與學的得力助手，正在創造著未來的教育方式。
超過5000個Nao已經被全球50個國家的550間頂尖高校和實驗室購買作為研究工具。正在使用Nao的高校機構有美國哈佛大學和布朗大學、英國威爾士大學、德國弗萊堡大學、日本東京大學、新加坡南洋理工學院、香港大學、台灣國立大學、中國浙江大學、華中科技大學、大連理工大學、上海交通大學、北京理工大學、同濟大學、中國科學與技術大學、華東師范大學、上海大學、山東大學、魯東大學、安徽大學、廣東工業大學、武漢工程大學、寧波工程學院、鄭州大學和合肥工業大學。高校不僅將Nao運用在機器人研究、人工智慧、工程學、數學、物理學和計算機科學領域，還運用在社會學和醫療保健領域。Nao參與的研究項目包括語音識別、視頻處理、模式識別、自閉症治療、多智能體系統、自動化、訊號處理、全身運動以及路徑規劃。
Nao硬體採用最新科技設計製造，保證了Nao動作的流暢性，還配備了多種感測器。此外，Nao可在Linux、Windows或Mac OS等操作系統下編程，並隨機提供完整的軟體和使用說明書。
Nao機器人比較特別的地方是使用Linux的嵌入式處理器，使用C++或Python語言來控制，高度為23寸，約58公分。
此外，NAO機器人可以在多種平台上編程並且擁有一個開放式的編程構架，所以不同的軟體模塊可以更好的相互作用，不論使用者的專業水平如何，都能夠通過圖像編程平台來為NAO機器人編程。
5. 為什麼用python
學習容易x0dx0aPython是一門比較容易學習的語言，因為它是非常高級的語言，比C和C++這樣的語言，還要高級幾個層次，即使是一個小學剛畢業的學生都可以學會。它不需要管理內存分配，不需要定義變數的類型即可使用，內置了很多數據類型直接使用，而不需要考慮怎麼樣創建這些類型，比如列表、字典、字元串這樣高級的功能。另外，用它寫出的代碼，可以直接運行，不需要進行編譯的操作。還有一點，用它寫出的代碼非常短，打字量可以少很多，真的可以節省很多鍵盤的損壞，減少「鍵盤手」的疾病產生，對於開發人員來說，健康是最大的本錢，如果手都損壞了，什麼也做不了。x0dx0ax0dx0a開發效率高x0dx0aPython是一門開發效率最高的語言，它比C有6倍的開發效率，簡單來說，如果一個C開發人員工作6天，使用Python的開發人員只需要工作一天即可，意味著做Python開發人員可一周只上一天班。它比C++有2倍的開發效率，它比Java和C#也有1.5倍的開發效率。有這么高的開發效率，當然是用性能換來的代價，不過從目前硬體技術進步來看，目前的CPU計算能力普遍是過剩的，並且越來越多硬體成本降低，但人工的成本越來越貴。其實從社會進步來看，也是工具越來越先進，但人的大腦管理復雜程度並沒有跟著提高，顯然要提高起來就比較困難了。x0dx0a目前在嵌入式系統都慢慢走向多核的CPU，在手機方面，都已經進入64位的8核時代了。在嵌入式系統方面，也有Pyboard這樣的開源項目來進行了，這樣的嵌入式Python主要適用於機器人控制方面。x0dx0ax0dx0a調試運行方便x0dx0a無論是在Windows平台，還是Linux平台，都一樣開發和調試。跨平台運行更加方便，如果沒有使用平台差別的API介面，只要寫一遍代碼，就可以在Windows平台或Linux平台上運行。x0dx0ax0dx0a開源免費x0dx0aPython無論在商業上，還是教育上，都是免費使用，意味可以零成本進入學習它，使用它。Python擁有眾多功能完善的開發庫可以使用。x0dx0ax0dx0a測試領域需求x0dx0a測試是軟體開發里有相當大的工作量，比如模塊測試，當開發人員把一個模塊功能完成之後，需要測試這個模塊是否正確，就需要搭建一堆測試代碼，才可以驗證的。這時，如果使用C++或Java來寫這些功能，顯然沒有使用Python來得快，從前面效率就可以看到。因此，通常就會變成這樣的開發模式：發布的軟體是使用C++或Java開發，但測試的代碼使用Python來開發。比如嵌入式系統涉及網路通訊方面，需要不斷地向嵌入式系統發送網路數據和接收網路數據，就可以使用Python搭建一個測試環境出來，這樣花費很少的時間，就可以對嵌入式系統進行驗證，提高代碼的質量，減少嵌入式系統與其它系統的調試時間，以及以後維護時間。x0dx0a另外，通過使用Python語言編寫眾多的腳本，就可以提高自動化測試水平，每發布一個版本，就可以把以前的測試用例，全自動化測試一遍，這樣會大大提高對軟體快速發布的要求。像我所見過的測試用例，就有幾萬個，如果靠手工方式測試，驗證起來是非常慢的，並且並不全面。目前採用全自動化測試之後，每天24小時運行，一台電腦相當於10個測試員工的工作量，可見帶來多大效率的提升。在可以預見的將來，在測試領域里，Python的工作需求會持續增加，要求所有測試人員都會掌握這個好用的工具。
6. python如何讓機器人動
python 是一種編程語言。
裡面有執行循環的功能，如果把某些可以重復的動作用編程語言描述出來，並放在循環結構中。就可以不斷重復執行這些動作。
如果只是執行一個動作，可以定義一個布爾值，當這個值為0的時候，表示動作不執行，當這個值為1的時候動作執行。
具體執行是機器人的電機和控制器來控制的。控制器控制電機正轉，反轉，轉速。
7. 如何優雅的用Python玩轉語音聊天機器人
所需硬體：
樹莓派B+
人體紅外線感應模塊
內置麥克風攝像頭(實測樹莓派免驅淘寶鏈接）
申請API：
網路語音api
圖靈api
語音聊天機器人實現原理：當有人來到跟前時--》觸發聊天功能，開始以每2s檢測錄制語音--》通過網路語音api合成文字--》傳遞給圖靈api返回回答信息--》通過網路語音合成播放
【人體感應識別部分Python代碼renti.py】
#/usr/bin/python#coding:utf-8import RPi.GPIO as GPIOimport timeimport osimport signalimport atexitGPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO_PIR = 14 GPIO.setup(GPIO_PIR,GPIO.IN) # Echojing = 0dong = 0 sum = 0sum1 = 0oldren = 0sleep = 0def ganying(): i = 0 ok = 0 error = 0 while i < 10: if GPIO.input(GPIO_PIR) == 1 : ok = ok + 1 if GPIO.input(GPIO_PIR) == 0 : error = error + 1 time.sleep(0.01) i = i + 1 ren = ok/(error+1) return ren
1
GPIO_PIR = 14
為 紅外線檢測模塊與樹莓派的針腳，腳本函數返回0表示無人，>0 為有人
【Python語音識別聊天部分robot.py】
#/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding( "utf-8" )import urllibimport urllib2import jsonimport uuidimport base64import osimport timefrom renti import * #獲取網路tokenappid=7647466apikey="網路API"secretkey="網路API" _url="h.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=" + apikey + "&client_secret=" + secretkey; y_post=urllib2.urlopen(_url)y_read=y_post.read()y_token=json.loads(y_read)['access_token']#print y_read#print y_token #------------------function------------- def luyin(): os.system('arecord -D plughw:1,0 -c 1 -d 2 1.wav -r 8000 -f S16_LE 2>/dev/null') def fanyi():
#---------------語音識別部分 mac_address="haogeoyes" with open("1.wav",'rb') as f: s_file = f.read() speech_base64=base64.b64encode(s_file).decode('utf-8') speech_length=len(s_file) data_dict = {'format':'wav', 'rate':8000, 'channel':1, 'cuid':mac_address, 'token':y_token, 'lan':'zh', 'speech':speech_base64, 'len':speech_length} json_data = json.mps(data_dict).encode('utf-8') json_length = len(json_data) asr_server = 'm/server_api' request = urllib2.Request(url=asr_server) request.add_header("Content-Type", "application/json") request.add_header("Content-Length", json_length) fs = urllib2.urlopen(url=request, data=json_data) result_str = fs.read().decode('utf-8') json_resp = json.loads(result_str) if json_resp.has_key('result'): out_txt=json_resp['result'][0] else: out_txt="Null" return out_txt def tuling(b): f=urllib.urlopen("23.com/openapi/api?key="此處為圖靈API"&info=%s" % b) f=json.loads(f.read())['text'] return f def hecheng(text,y_token): #text="你好我是機器人牛牛很高興能夠認識你" geturl="u.com/text2audio?tex="+text+"&lan=zh&per=1&pit=9&spd=6&cuid=CCyo6UGf16ggKZGwGpQYL9Gx&ctp=1&tok="+y_token return os.system('omxplayer "%s" > /dev/null 2>&1 '%(geturl)) #return os.system('omxplayer "%s" > /dev/null 2>&1 '%(geturl)) def nowtime(): return time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S ') #---------------main-----------------num=0 #num用來判斷是第一次說話，還是在對話過程中first=1 #判斷是不是第一說話 當1000次沒有人動認為是第一次while True: if ganying()!=0: run=open('run.log','a') if first==0: hecheng("你好,我是牛牛機器人,你可以和我聊天,不過說話的時候你必須靠近話筒近一點,",y_token) hecheng("說點什麼吧,2秒鍾內說完哦.",y_token) first=1 #為1一段時間就不執行 num=0 #從新計數 #print ganying() run.write(nowtime()+"說點神馬吧..........."+'\n') print nowtime()+"說點神馬吧.........." luyin() #開始錄音 out=fanyi().encode("utf-8") #翻譯文字 run.write(nowtime()+"我說:"+out+'\n') print nowtime()+"我說:"+out if out == "Null": text="沒有聽清楚你說什麼" os.system('omxplayer "shenme.wav" > /dev/null 2>&1 ') else: text=tuling(out) hecheng(text,y_token) print nowtime()+"牛牛:"+text run.write(nowtime()+"牛牛:"+text+'\n') run.close() else: #print ganying() #調試查看是否為0有人沒人 #print num num=num+1 #num長時間增大說明沒有人在旁邊 if num > 1000: first=0 #0表示第一次說話
萬事俱備 運行nohup python robot.py 哈哈就可以脫離屏幕開始愉快的語音聊天啦
下面看看聊天的日誌記錄吧
後續更新。。。。。。Python如何用語音優雅的控制小車
8. 請教大神，python適合機器人嗎
很適合啊~就是因為人工智慧的大火才帶火了Python，所以Python當然適合機器人了。
利用Python實現QQ，微信聊天機器人，都是可以實現的，很簡單。
再看看別人怎麼說的。
9. 機器人運動控制系統是什麼包含哪些方面
機器人運動控制系統的功能是接收來自感測器的檢測信號，根據操作任務的要求，驅動機械臂中的各台電動機就像我們人的活動需要依賴自身的感官一樣，機器人的運動控制離不開感測器。機器人需要用感測器來檢測各種狀態。機器人的內部感測器信號被用來反映機械臂關節的實際運動狀態，機器人的外部感測器信號被用來檢測工作環境的變化。所以機器人的神經與大腦組合起來才能成一個完整的機器人控制系統。機器人運動控制系統包含以下幾個方面：執行機構----伺服電機或步進電機；驅動機構----伺服或者步進驅動器；控制機構----運動控制器，做路徑和電機聯動的演算法運算控制；控制方式----有固定執行動作方式的，那就編好固定參數的程序給運動控制器；如果有加視覺系統或者其他感測器的，根據感測器信號，就編好不固定參數的程序給運動控制器10. Python 操控企業微信群機器人
企業微信群機器人常用來作為通知工具，群發消息給群內成員，充當小助手的角色。但若按照官方 API 文檔來構建請求，也確實不太方便。本文通過 Python 第三方庫來控制企業微信群機器人發送消息。
添加機器人之後，可以獲取到 webhook 地址，假設 webhook 是： https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=633a31f6-7f9c-4bc4-97a0-0ec1eefa589
webhook 中的 633a31f6-7f9c-4bc4-97a0-0ec1eefa589 就是 Robot Key
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