python机器人控制
有一定的事实证明，Python语言更适合初学者，大致分为五个阶段的学习。Python语言并不会让初学者感到晦涩，它突破了传统程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门人工智能的首选语言。
学习编程并非那么容易，有的人可能看完了Python语法觉得特别简单，但再往后看就懵了，因为到后期发现并不能学以致用，理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门，一般在2W左右，根据自己的实际需要实地了解，可以先在试听之后，再选择适合自己的。
2. 如何用python编写让NAO动5秒钟的程序应该从哪里入手
我毕设做的nao，虽然是用C#，不过python我也看了下。
当时用了那个开发套件，就是可视化模拟的，忘了叫什么名字了。
在那个软件里，可以拖拽动作，双击动作就会打开用python代码编辑动作的窗口。
要不就是有按钮可以打开python代码编辑器，里面有控制机器人的代码。
说的有点乱。不过那个软件里确实有python代码的例子。
3. Python实现自动聊天机器人
本功能实现逻辑如下：
主要使用Python的urllib.request库来调用https://nlp.xiaoi.com/上的接口，具体接口可以通过浏览器抓包获取，然后根据抓包信息进行url的构造，使用urllib.request库的urlopen函数来调用构造的url，将其返回进行编解码之后，使用re模块将所需信息匹配出来。
功能实现脚本如下：
因为工作养成的习惯，生怕写的脚本在别的环境跑出问题，索性将它编译成exe文件。
使用pyinstall库来实现py脚本到exe文件的编译过程。
（本文参考csdn上的一篇文章，路径如下：https://blog.csdn.net/jiahuiandxuehui/article/details/118193844，不过这里的运行后返回结果会有一些\r\n这种东西，这里我修改了一下正则表达式，把不重要的信息给过滤掉了。）
4. nao机器人使用的python主要是哪一块
Nao是在学术领域世界范围内运用最广泛的类人机器人。Aldebaran Robotics公司将Nao的技术开放给所有的高等教育项目，并于2010年成立基金会支持在机器人及其应用领域的教学项目。
Nao的多用途是基于它可以通过现成的指令块进行可视化编程，因此它允许用户探索各种领域、运用各种复杂程度的编程程序并达到用户想要体验的各种不同效果。
教学用机器人通常是有趣、有挑战性和能激发想象力的。Nao作为教与学的得力助手，正在创造着未来的教育方式。
超过5000个Nao已经被全球50个国家的550间顶尖高校和实验室购买作为研究工具。正在使用Nao的高校机构有美国哈佛大学和布朗大学、英国威尔士大学、德国弗莱堡大学、日本东京大学、新加坡南洋理工学院、香港大学、台湾国立大学、中国浙江大学、华中科技大学、大连理工大学、上海交通大学、北京理工大学、同济大学、中国科学与技术大学、华东师范大学、上海大学、山东大学、鲁东大学、安徽大学、广东工业大学、武汉工程大学、宁波工程学院、郑州大学和合肥工业大学。高校不仅将Nao运用在机器人研究、人工智能、工程学、数学、物理学和计算机科学领域，还运用在社会学和医疗保健领域。Nao参与的研究项目包括语音识别、视频处理、模式识别、自闭症治疗、多智能体系统、自动化、讯号处理、全身运动以及路径规划。
Nao硬件采用最新科技设计制造，保证了Nao动作的流畅性，还配备了多种传感器。此外，Nao可在Linux、Windows或Mac OS等操作系统下编程，并随机提供完整的软件和使用说明书。
Nao机器人比较特别的地方是使用Linux的嵌入式处理器，使用C++或Python语言来控制，高度为23寸，约58公分。
此外，NAO机器人可以在多种平台上编程并且拥有一个开放式的编程构架，所以不同的软件模块可以更好的相互作用，不论使用者的专业水平如何，都能够通过图像编程平台来为NAO机器人编程。
5. 为什么用python
学习容易x0dx0aPython是一门比较容易学习的语言，因为它是非常高级的语言，比C和C++这样的语言，还要高级几个层次，即使是一个小学刚毕业的学生都可以学会。它不需要管理内存分配，不需要定义变量的类型即可使用，内置了很多数据类型直接使用，而不需要考虑怎么样创建这些类型，比如列表、字典、字符串这样高级的功能。另外，用它写出的代码，可以直接运行，不需要进行编译的操作。还有一点，用它写出的代码非常短，打字量可以少很多，真的可以节省很多键盘的损坏，减少“键盘手”的疾病产生，对于开发人员来说，健康是最大的本钱，如果手都损坏了，什么也做不了。x0dx0ax0dx0a开发效率高x0dx0aPython是一门开发效率最高的语言，它比C有6倍的开发效率，简单来说，如果一个C开发人员工作6天，使用Python的开发人员只需要工作一天即可，意味着做Python开发人员可一周只上一天班。它比C++有2倍的开发效率，它比Java和C#也有1.5倍的开发效率。有这么高的开发效率，当然是用性能换来的代价，不过从目前硬件技术进步来看，目前的CPU计算能力普遍是过剩的，并且越来越多硬件成本降低，但人工的成本越来越贵。其实从社会进步来看，也是工具越来越先进，但人的大脑管理复杂程度并没有跟着提高，显然要提高起来就比较困难了。x0dx0a目前在嵌入式系统都慢慢走向多核的CPU，在手机方面，都已经进入64位的8核时代了。在嵌入式系统方面，也有Pyboard这样的开源项目来进行了，这样的嵌入式Python主要适用于机器人控制方面。x0dx0ax0dx0a调试运行方便x0dx0a无论是在Windows平台，还是Linux平台，都一样开发和调试。跨平台运行更加方便，如果没有使用平台差别的API接口，只要写一遍代码，就可以在Windows平台或Linux平台上运行。x0dx0ax0dx0a开源免费x0dx0aPython无论在商业上，还是教育上，都是免费使用，意味可以零成本进入学习它，使用它。Python拥有众多功能完善的开发库可以使用。x0dx0ax0dx0a测试领域需求x0dx0a测试是软件开发里有相当大的工作量，比如模块测试，当开发人员把一个模块功能完成之后，需要测试这个模块是否正确，就需要搭建一堆测试代码，才可以验证的。这时，如果使用C++或Java来写这些功能，显然没有使用Python来得快，从前面效率就可以看到。因此，通常就会变成这样的开发模式：发布的软件是使用C++或Java开发，但测试的代码使用Python来开发。比如嵌入式系统涉及网络通讯方面，需要不断地向嵌入式系统发送网络数据和接收网络数据，就可以使用Python搭建一个测试环境出来，这样花费很少的时间，就可以对嵌入式系统进行验证，提高代码的质量，减少嵌入式系统与其它系统的调试时间，以及以后维护时间。x0dx0a另外，通过使用Python语言编写众多的脚本，就可以提高自动化测试水平，每发布一个版本，就可以把以前的测试用例，全自动化测试一遍，这样会大大提高对软件快速发布的要求。像我所见过的测试用例，就有几万个，如果靠手工方式测试，验证起来是非常慢的，并且并不全面。目前采用全自动化测试之后，每天24小时运行，一台电脑相当于10个测试员工的工作量，可见带来多大效率的提升。在可以预见的将来，在测试领域里，Python的工作需求会持续增加，要求所有测试人员都会掌握这个好用的工具。
6. python如何让机器人动
python 是一种编程语言。
里面有执行循环的功能，如果把某些可以重复的动作用编程语言描述出来，并放在循环结构中。就可以不断重复执行这些动作。
如果只是执行一个动作，可以定义一个布尔值，当这个值为0的时候，表示动作不执行，当这个值为1的时候动作执行。
具体执行是机器人的电机和控制器来控制的。控制器控制电机正转，反转，转速。
7. 如何优雅的用Python玩转语音聊天机器人
所需硬件：
树莓派B+
人体红外线感应模块
内置麦克风摄像头(实测树莓派免驱淘宝链接）
申请API：
网络语音api
图灵api
语音聊天机器人实现原理：当有人来到跟前时--》触发聊天功能，开始以每2s检测录制语音--》通过网络语音api合成文字--》传递给图灵api返回回答信息--》通过网络语音合成播放
【人体感应识别部分Python代码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
为 红外线检测模块与树莓派的针脚，脚本函数返回0表示无人，>0 为有人
【Python语音识别聊天部分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 * #获取网络tokenappid=7647466apikey="网络API"secretkey="网络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():
#---------------语音识别部分 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="此处为图灵API"&info=%s" % b) f=json.loads(f.read())['text'] return f def hecheng(text,y_token): #text="你好我是机器人牛牛很高兴能够认识你" 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用来判断是第一次说话，还是在对话过程中first=1 #判断是不是第一说话 当1000次没有人动认为是第一次while True: if ganying()!=0: run=open('run.log','a') if first==0: hecheng("你好,我是牛牛机器人,你可以和我聊天,不过说话的时候你必须靠近话筒近一点,",y_token) hecheng("说点什么吧,2秒钟内说完哦.",y_token) first=1 #为1一段时间就不执行 num=0 #从新计数 #print ganying() run.write(nowtime()+"说点神马吧..........."+'\n') print nowtime()+"说点神马吧.........." luyin() #开始录音 out=fanyi().encode("utf-8") #翻译文字 run.write(nowtime()+"我说:"+out+'\n') print nowtime()+"我说:"+out if out == "Null": text="没有听清楚你说什么" 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() #调试查看是否为0有人没人 #print num num=num+1 #num长时间增大说明没有人在旁边 if num > 1000: first=0 #0表示第一次说话
万事俱备 运行nohup python robot.py 哈哈就可以脱离屏幕开始愉快的语音聊天啦
下面看看聊天的日志记录吧
后续更新。。。。。。Python如何用语音优雅的控制小车
8. 请教大神，python适合机器人吗
很适合啊~就是因为人工智能的大火才带火了Python，所以Python当然适合机器人了。
利用Python实现QQ，微信聊天机器人，都是可以实现的，很简单。
再看看别人怎么说的。
9. 机器人运动控制系统是什么包含哪些方面
机器人运动控制系统的功能是接收来自传感器的检测信号，根据操作任务的要求，驱动机械臂中的各台电动机就像我们人的活动需要依赖自身的感官一样，机器人的运动控制离不开传感器。机器人需要用传感器来检测各种状态。机器人的内部传感器信号被用来反映机械臂关节的实际运动状态，机器人的外部传感器信号被用来检测工作环境的变化。所以机器人的神经与大脑组合起来才能成一个完整的机器人控制系统。机器人运动控制系统包含以下几个方面：执行机构----伺服电机或步进电机；驱动机构----伺服或者步进驱动器；控制机构----运动控制器，做路径和电机联动的算法运算控制；控制方式----有固定执行动作方式的，那就编好固定参数的程序给运动控制器；如果有加视觉系统或者其他传感器的，根据传感器信号，就编好不固定参数的程序给运动控制器10. Python 操控企业微信群机器人
企业微信群机器人常用来作为通知工具，群发消息给群内成员，充当小助手的角色。但若按照官方 API 文档来构建请求，也确实不太方便。本文通过 Python 第三方库来控制企业微信群机器人发送消息。
添加机器人之后，可以获取到 webhook 地址，假设 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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