ROS小工具学习与使用 rqt的使用 rqt_bag工具 rqt_bag <your bagfile> #使用rqt_bag查看你的rosbag 例如:可以查看第一帧GPS的rawdata信息,如下图: 参考文献: 1、http://wiki.ros.org/rqt_bag 2、rosbag与rqt_bag的常用 rqt_console和rqt_logg
LeGO-LOAM的修改: 提示:这主要需要修改utility.h以及imageProjection.cpp: 原作者提醒需要修改的地方:1、使代码适应新传感器的关键是确保点云可以正确投影到距离图像并且可以正确检测到地面。例如,VLP-16 在两个方向上的角分辨率分别为 0.2° 和 2°。它有 16 根光束。底部光束的角度为-15°。因此,“utility.h”中的参数如下所示。实施新传感器
分类汇总 1、绘制轨迹 evo_rpe:计算相对位姿误差 evo_ape:计算绝对位姿误差 举例 两轨迹全局评估:evo_ape tum groundtruth.txt xxx.txt -a -p 两轨迹全局评估,保存为zip文件:evo_ape tum groundtruth.txt xxx.txt -a -r full --plot --plot_mode
1、激光雷达软件操作实例 以C16/C32 系列多线混合固态激光雷达为例 首先在不同的终端运行下列指令 终端1:建立工作空间,构建编译环境 mkdir -p ~/yuanjl_ws/src cd ~/yuanjl_ws 终端2:下载雷达驱动和依赖包 将获取到的lslidar_c16_V1.01.180118.tar 拷贝到新建立的工作空间yuanjl_ws/src 下 使用
ROS时间种类 谈及时间,有一个很重要的概念是ROS Time和Wall Time,两者是有区别的。它们两个的接口完全一样,数据类型也一样,但是ROS Time表示的是ROS网络中的时间。ROS网络中的时间是指,如果当时在非仿真环境里运行,那它就是当前的时间。但是假设去回放当时的情况,那就需要把当时的时间录下来。以控制为例,很多的数据处理需要知道当时某一个时刻发生了什么。Wall Time可以理
一. 传感器分类 在自动驾驶或者机器人领域,传感器的使用按照测量对象划分,可分为两大类,一类是测量自身状态,另一类测量环境状态。前者主要包含GPS,IMU和编码器;后者主要有激光雷达、毫米波雷达和相机。这里的状态主要是指位置和速度,有些传感器可以测量其他状态,例如相机可以实现物体的分类。本篇介绍GPS传感器,以及在ROS系统中如何表示GPS数据。 二. 作用 GPS传感器,全称G
建议运行LIO-SAM前,先在电脑上编译运行LeGO-LOAM,很多依赖项都属于继承关系,出现相关问题参考我的另一个博客Ubuntu20.04下的编译与运行LeGO-LOAM【问题解决】,对库的修改自行对照博客,对源码的修改请参照此处。 一、安装依赖项 1.Boost >= 1.65 sudo apt-get install libboost-all-dev 2. CMake &
一、下载KITTI数据集 官网:The KITTI Vision Benchmark Suite 建议翻墙 二、KITTI数据转成ROS的bag文件 转换是通过一个开源工具kitti2bag来完成,它可以通过pip安装。 Ubuntu20.04安装的基本都是python3,因此不使用pip,使用pip3 1. 升级numpy sudo pip3 install -U numpy
一、编译并运行imu_utils1 安装依赖项 sudo apt-get install libdw-dev 2 下载imu_utils和code_utilsimu_utils下载地址为:https://github.com/gaowenliang/imu_utilscode_utils下载地址为:https://github.com/gaowenliang/code_utils注意:
一、编译运行lidar_align这个标定文件得出的是:IMU到Lidar的外参 1.1 下载地址github链接:链接: https://github.com/ethz-asl/lidar_align 1.2 编译将源码放在src下,进行编译: catkin_make 1.2.1 nlopt问题解决出现如下问题: 解决办法:安装nlopt,但最新的(2.6.2) libnl
一、相机标定原理 1.1 成像过程现实物体在相机中的成像过程离不开世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系以及像素坐标系,只有理解了这些才能对获取的图像进行准确的分析。 成像过程: 四个坐标系如下图所示: 世界坐标系(world coordinate system):现实世界的三维坐标系,是现实世界的物理模型,单位为m。 相机坐标系(camera coordinate system):
一、编译并运行LIO-SAM参考我的另一篇文章:Ubuntu20.04下的编译与运行LIO-SAM【问题解决】二、代码修改因为liosam 要求输入的点云每个点都有ring 信息和相对时间time信息,目前的雷达驱动基本具备这些信息,但是早期的KITTI数据集不具备,所以代码要自己计算一下 ring和time。方法可以参考lego-loam中这部分内容,具体修改如下。1、cloud_info.ms
IMU内参标定以及初始化(绕8字) 一、IMU内参标定 1、6轴(角速度+线加速度)信息初始化(标定噪声和bias) 2、三轴姿态信息初始化(绕8子) 二、IMU模块ROS配置 注意事项: 因为三个方向的姿态信息由磁力计输出,所以采集车周围不能有铁之类的物体,不然会产生干扰 针对IMU(捷联惯导)的输出量作一些解释:IMU本身定义了一个传感器
KITTI数据集Raw Data与Ground Truth序列00-10的对应关系,以及对应的标定参数 一、KITTI官方提供的真值和标定参数下载地方 网站:Visual Odometry / SLAM Evaluation 2012具体位置:真值:Download odometry ground truth poses (4 MB)标定参数(以及时间戳):Download odometry
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