【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。源码源码
本文集中解析机械狗的文章文章运动模式，涵盖种模式，设计设计包括被动、源码源码关节运动、文章文章安信外卖源码阻抗控制、设计设计站立、源码源码平衡站立、文章文章奔跑、设计设计恢复站立、源码源码视觉辅助、文章文章后空翻、设计设计前空翻。源码源码每种模式继承自FSM_State，文章文章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，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。qq桌球 源码
本篇至此，下篇将深入探讨WBC控制器的程序实现。
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十四)运动控制器源码解析---四足机器人浮动基动力学模型创建
干货MIT Min Cheetah机械狗设计详解（十四）：动力学模型创建 对于机器人爱好者和初入机器人领域的专业人士，开源MIT Min Cheetah系列设计无疑是一份宝贵资源。本文将深入探讨RobotRunner核心模块，包括数据更新、步态规划、控制算法和命令发送，尤其是关键的浮动基动力学模型构建。 首先，我们从单刚体动力学模型开始，简化机械狗的复杂动态，计算足底反作用力，但此方法在高速运动时并不适用。为解决高速情况下的适应性，浮动基动力学模型引入，它在单刚体基础上优先满足动态响应，如WBC控制器的需要。模型创建包括：浮动基动力学模型参数设置：定义机械狗整体的配置空间和关节自由度，引入6个表示身体浮动基的自由度。
广义惯量和空间惯量：每个连杆和关节电机的广义惯性张量（包括质量、质心位置和旋转惯量）是动力学计算的基础。
连杆位置向量：这些参数用于后续的运动旋量计算。
浮动基动力学模型：以拉格朗日单腿动力学为基础，考虑机械狗整体的运动状态和力矩映射。
动力学方程的构造：包括动力学方程组、约束方程和构型角度约束，以及外力和转矩的关系。
代码中，通过`forwardKinematics()`函数计算关节和连杆的空间变换，为求解质量矩阵、非惯性力矩阵和接触雅可比矩阵做准备。在冗余自由度的系统中，浮动基动力学模型与WBC结合，最终计算出关节的控制参数。 总结，浮动基动力学模型的eclipse maven 源码创建是实现高精度控制的关键步骤，它为后续的动力学方程求解提供了关键参数。理解这些核心概念，将有助于深入理解四足机器人动态控制的奥秘。干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十一)运动控制器源码解析---刚体动力学建模
本篇内容深入探讨了开源MIT Min cheetah机械狗设计系列文章中的刚体动力学模型。刚体动力学模型是机械狗设计的核心，是麻省理工团队独立开发的动力学算法的重要基础。动力学算法的理论依据参考了Roy Featherstone的文章《Rigid Body Dynamics Algorithms》，该文章提出了一种新的六维运动空间和力空间，概念类似于运动旋量和力旋量。
商业动力学运算库如CoppeliaSim的Bullet 2.和单独的动力学求解库pinocchio、frost、drake等在机械狗设计中得到了广泛应用。机械狗设计所用的动力学算法设计思想包含牛顿欧拉方程、坐标系选取问题、六维运动空间等核心概念。牛顿欧拉方程是力学基础，描述了力与加速度和扭矩之间的关系，包括了定点和定轴转动的公式。坐标系的选择对动力学和运动学分析至关重要，不同坐标系的设计使计算变得更加高效。Pl¨ucker坐标系的引入实现了平动和转动的统一表示，简化了动力学方程，方便了后续程序的编写。
在六维运动空间中，刚体的速度和空间力被统一表示，使得动力学分析更加简洁。动力学模型编程中，动力学公式和运动学树的概念被整合进代码中，以方便处理和编程。文章最后指出，动力学知识的探讨还将继续，后续计划将增加视觉感知、激光雷达扫描等机械狗的智能功能，以提升其性能。
MASA Framework源码解读- MASAFacotry工厂设计（一个接口多个实现的最佳姿势）
闲来无事，偶然接触到了MASA Framework，此框架是postgresql 源码安装MASA Stack系列中专门用于构建web系统的开源框架。通过在几个小型项目中的应用，我发现它确实拥有诸多优点。为深入理解其内部结构和设计思路，我决定详细阅读MASA Framework的源代码，并记录整个阅读过程。如有任何错误或疑问，还请各位指正。
MASA Framework是一个功能全面且易于扩展的框架，主要由三个部分组成：BuildingBlocks（抽象层）、Contrib（BuildingBlocks的实现）以及Utils（工具库）。官方将BuildingBlocks称为构建块，实际上，这个层将日常开发中频繁使用到的功能抽象出来，如多租户、多语言、仓储、配置中心等，形成易于替换的接口，大大提高了框架的灵活性和可扩展性。
MASA Framework包含个主要模块，几乎涵盖了日常开发所需的所有组件，从基础服务到高级功能应有尽有。这些模块协同工作，共同构建了一个强大且功能丰富的框架。
让我们从MASA Framework的核心设计——构建工厂（MasaFactory）开始探讨。构建工厂在框架中起着至关重要的作用，它负责通过配置选项来创建不同实现的实例。在实际项目中，构建工厂设计用于解决接口具有多种实现时的依赖注入问题，比如在面对多实现的场景时，如何优雅地注入并使用特定的实现类。以下是构建工厂解决多实现问题的具体步骤：
首先，通过下载MASA Framework的源码（地址：github.com/masastack/MA...）进行研究。我们首先关注的是Masa.BuildingBlocks.Data.Contracts类库的设计。MASA Framework的构建工厂通过选项配置，允许为接口的每个实现类指定一个简短的名称。根据传入的编译gcc源码不同名称，构建工厂类的Create方法能够创建对应的实例。
通过使用MASA Framework的构建工厂，我们能够轻松地创建与特定名称对应的面单消息转换类，而无需依赖于IEnumerable集合进行复杂的筛选。这种方法在实现多实现场景时明显更加直观且高效。
以物流面单申请为例，不同销售订单对应不同的商家店铺，而每个商家店铺可能选择不同的物流商。利用MASA Framework构建工厂实现不同物流商的面单申请，不仅简化了开发过程，而且在使用层面保持了无感的效果。
总结而言，MASA Framework提供了强大的构建工厂设计，以解决多实现接口的依赖注入问题，简化了开发流程。这个设计不仅限于构建工厂模块，其他模块同样采用了类似的设计理念，允许用户根据需要替换官方实现或结合自定义实现，以适应不同场景和需求。
MASA Framework的其他模块同样采用了构建工厂的设计，用户既可以替换官方实现，也可以在程序内同时共存官方实现和自定义实现。例如，Service Caller模块不仅支持使用dapr的服务调用，还提供了HTTP服务调用等选项。
读读antd源码之通用组件
ui组件库在ui开发框架中扮演着类似模具的角色，极大地提升了生产效率。无论是设计风格、基础功能还是操作交互，ui组件库都进行了高度统一，为项目开发提供了开箱即用的便捷。在React领域，中后台项目常用到的ui组件库，非Ant Design（antd）莫属。
本文将分享antd组件库的源码，探讨我们习以为常的功能背后的逻辑处理。在阅读过程中，将遵循《阅读前端源码的思路》，文章将直接分享重点，忽略具体细节。
一个没有设计理念的ui组件库，都不好意思称作ui组件库。官方文档中，第一个栏目就是“设计”，可见设计是ui组件库的灵魂，它包含了自身的价值观和模式，并遵循一系列规范。本文将先分享阅读的第1个，通用组件的源码。
通用组件包含三个：Button、Icon、Typography。关于这些组件，我们可以从官方文档中看到一些值得思考的功能。例如，Button的点击动作反馈，Icon的内部图标封装，Typography的文本处理或功能封装等。
antd的组件源码相对混乱，但我们可以从中找到一些有趣的点。例如，Button组件中关于按钮文字是两个汉字时插入空格的逻辑，以及内容劫持的过程。Wave组件的实现主要涉及到transition和animation，其中onClick方法的关键在于updateCSS方法，它动态添加样式，并添加transition和animation。
Icon组件则被搬到了@ant-design/icons库中实现，主要是一些样式、事件和图标引用的处理。Typography组件则提供了一系列文本样式的内容，其中文本拷贝使用了copy-to-clipboard库，文本溢出处理则通过Ellipsis组件实现。
本文对antd源码之通用组件的探讨就到这里，希望能帮助你更好地理解这些组件的内部逻辑。
openGauss数据库源码解析系列文章——事务机制源码解析（一）
事务是数据库操作的核心单位，必须满足原子性、一致性、隔离性、持久性（ACID）四大属性，确保数据操作的可靠性与一致性。以下是openGauss数据库中事务机制的详细解析：
### 事务整体架构与代码概览
在openGauss中，事务的实现与存储引擎紧密关联，主要集中在源代码的`gausskernel/storage/access/transam`与`gausskernel/storage/lmgr`目录下。事务系统包含关键组件：
1. **事务管理器**：事务系统的中枢，基于有限循环状态机，接收外部命令并根据当前事务状态决定下一步执行。
2. **日志管理器**：记录事务执行状态及数据变化过程，包括事务提交日志（CLOG）、事务提交序列日志（CSNLOG）与事务日志（XLOG）。
3. **线程管理机制**：通过内存区域记录所有线程的事务信息，支持跨线程事务状态查询。
4. **MVCC机制**：采用多版本并发控制（MVCC）实现读写隔离，结合事务提交的CSN序列号，确保数据读取的正确性。
5. **锁管理器**：实现写并发控制，通过锁机制保证事务执行的隔离性。
### 事务并发控制
事务并发控制机制保障并发执行下的数据库ACID属性，主要由以下部分构成：
- **事务状态机**：分上层与底层两个层次，上层状态机通过分层设计，支持灵活处理客户端事务执行语句（BEGIN/START TRANSACTION/COMMIT/ROLLBACK/END），底层状态机记录事务具体状态，包括事务的开启、执行、结束等状态变化。
#### 事务状态机分解
- **事务块状态**：支持多条查询语句的事务块，包含默认、已开始、事务开始、运行中、结束状态。
- **底层事务状态**：状态包括TRANS_DEFAULT、TRANS_START、TRANS_INPROGRESS、TRANS_COMMIT、TRANS_ABORT、TRANS_DEFAULT，分别对应事务的初始、开启、运行、提交、回滚及结束状态。
#### 事务状态转换与实例
通过状态机实例展示事务执行流程，包括BEGIN、SELECT、END语句的执行过程，以及相应的状态转换。
- **BEGIN**：开始一个事务，状态从默认转为已开始，之后根据语句执行逻辑状态转换。
- **SELECT**：查询语句执行，状态保持为已开始或运行中，事务状态不发生变化。
- **END**：结束事务，状态从运行中或已开始转换为默认状态。
#### 事务ID分配与日志
事务ID（xid）以uint单调递增序列分配，用于标识每个事务，CLOG与CSNLOG分别记录事务的提交状态与序列号，采用SLRU机制管理日志，确保资源高效利用。
### 总结
事务机制在openGauss数据库中起着核心作用，通过详细的架构设计与状态管理，确保了数据操作的ACID属性，支持高并发环境下的高效、一致的数据处理。MVCC与事务ID的合理使用，进一步提升了数据库的性能与数据一致性。未来，将深入探讨事务并发控制的MVCC可见性判断机制与进程内的多线程管理机制，敬请期待。
React设计原理，由浅入深解析 react 源码（一）
React设计原理详解：深入理解React 源码（一）
React的核心工具之一是jsx，它是一种语法扩展，开发者编写的代码会被Babel编译成ReactElement，进一步转化为FiberNode，这是一种虚拟DOM在React中的实现，它能表达组件状态和节点关系，同时具备可扩展性。 FiberNode的工作方式采用深度优先遍历(DFS)策略，递归地处理ReactElement。在渲染过程中，递归分为beginWork（开始工作）和completeWork（完成工作）两个阶段。在ReactDOM的createRoot和render方法中，scheduleUpdateOnFiber和processUpdateQueue负责更新和创建子fiber节点。 在commit阶段，关键步骤包括执行root上的mutation，以及对Host类型的FiberNode构建离屏DOM树。ChildReconciler的两个关键点是子ReactElement到子fiber的创建方式和flag标识的设置。最后，学习者需要注意的是，通过阅读本文，可以关注以下三点：理解jsx与FiberNode的关系
掌握React的递归渲染过程和commit阶段的子阶段
反思和分享你的学习体验，一起探讨React的深入知识
如果你觉得这篇文章有价值，别忘了在留言区分享你的见解，或者将其推荐给你的朋友。让我们一起深化对React 源码的理解。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
本文将深入探讨开源MIT Min Cheetah机械狗设计的控制与优化策略，重点关注MPC控制和QP优化。尽管WBC辅助MPC的内容在前文已有详述，这里主要聚焦控制理论的应用。
控制的核心在于通过状态方程描述物体运动规律，如牛顿第二定律，将连续问题离散化以适应计算机处理。状态空间表达式，如[公式]，揭示了物理定律，如位移与速度的关系和电容与电流的关系。控制策略的优化在于选择最适合的路径，如LQR关注整个时间的最优，而MPC关注当前时刻对过去的影响。
优化问题涉及代价函数和权重设置。LQR的代价函数[公式]，权重为[公式]，而MPC更复杂，如[公式]，可加入不等式约束。MPC通过QP求解器，如Matlab或C++，实现开环优化，允许灵活设置约束条件。
与传统PID控制相比，现代控制理论如状态空间模型更精确，但在实际应用中，复杂项目如MIT机械狗，可能仍需依赖传统控制如PD，配合现代理论以提升性能。控制算法在无人机、机器人和汽车行业广泛应用，尤其在动力学模型成熟的情况下。
机器学习和强化学习在参数辨识和环境适应方面提供了补充，但强化学习对于规则明确的环境表现较好，未来有望在机器人领域有更多发展。接下来，我们将转向机械狗的仿真实现，以及后续的扩展功能，如路径规划和激光雷达扫描。
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