TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #549 · 9.09

Скорость полёта FPV-дрона зависит от многих параметров, но управляется наклоном курсовой камеры. В самом деле — для создания горизонтальной тяги дрон летит "носом вниз", поэтому камеру, наоборот, задирают вверх относительно плоскости корпуса. У Nazgul из коробки угол камеры довольно большой, на что я сначала не посмотрел. В общем, видео ниже без ускорения. Совсем. Учитывая, что это мой первый FPV-полёт на настоящем дроне без автоматики, можете представить, как было страшно. И по ощущениям страшно, и за дрон тоже (падение в болото это с высокой вероятностью потеря дрона). Страшно, но кайфово. Контроль достаточно тонкий, а обзор достаточно погружающий, чтобы пилот ощущал именно себя несущимся куда-то на дикой скорости. И на подобных открытых пространствах это особенно сильно проявляется. Я после этого чуть-чуть полетал вблизи городской местности и над постройками — совсем не то. Совершенно новые впечатления. Более крутые, чем от DJI, который относительно медленный в рамках FPV и более тяжёлый, из-за чего у него выше инерция. Но приземляться пока не умею, сложно. Как раз из-за угла камеры землю под собой ты не видишь при движении на небольшой скорости, так что надежда только на его прочность и способность выдерживать падения с небольшой высоты, которые у меня вместо посадки пока что. Нужно больше учиться. Но угол камеры я чуть уменьшил. Наберусь опыта, тогда верну :) https://www.youtube.com/watch?v=OAasFai9b3U #drone#hobby#gadgets

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #mujoco

当前筛选 #mujoco清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14744 · 24.05.2025 г., 00:00

#jupyter_notebook#mujoco#physics#robotics MuJoCo is a powerful physics engine that helps researchers and developers simulate complex movements and interactions, especially in robotics and machine learning. It provides fast and accurate simulations, which are crucial for understanding how objects move and interact with their environment. MuJoCo is beneficial because it allows users to create realistic models of multi-joint systems, compute both forward and inverse dynamics, and even handle contacts and constraints effectively. This makes it a valuable tool for those working in fields like robotics, biomechanics, and animation[1][2][5]. https://github.com/google-deepmind/mujoco

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15225 · 15.10.2025 г., 13:00

#mdx#bilateral_teleoperation#force_feedback#genesis#gravity_compensation#humanoid_robot#imitation_learning#machine_learning#moveit2#mujoco#open_source#openarm#python#reinforcement_learning#robot#robot_arm#robotics#ros2#teleoperation OpenArm is a special robot arm that helps with physical AI research. It has 7 degrees of freedom, which means it can move like a human arm. This makes it good for tasks that involve touching or moving things safely around people. The robot is open-source, meaning anyone can build, modify, and use it. This is helpful because it makes advanced robotics available to more people, like researchers and students, without costing too much. A complete system with two arms costs about $6,500, which is much cheaper than similar robots. https://github.com/enactic/openarm