前言 各种光学传感器技术的发展,包含物体三维结构信息的深度图像数据获取开始普及。尤其时kinect等设备的出现。 什么是深度图像?定义:深度图像(Depth Images),也被称为距离影像(Range Images),是指将图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像。 它直接反应了景物可见表面的几何形状,利用它可以很方便的解决3D目标描述中的许多问题。 获取深度图像的方法: 激光雷
9.自主驾驶 在接下来的环节中,我们要实现漫游者号的自动驾驶功能。 完成这个功能我们需要四个程序,第一个为感知程序,其对摄像头输入的图片进行变换处理和坐标变换使用。第二个程序为决策程序,功能是帮助漫游者号根据当前条件和状态进行相应的决策,以实现漫游者号前进,后退,转向等功能。第三个是支持程序,来定义一些关于漫游者号状态的类等。最后为主程序,来调用三个函数对漫游者号进行控制的。 Udacity提供的
7.做出决策 我们已经建立了感知步骤Perception.py,接下来要构建决策函数decision.py 。 我们利用一个基础的人工智能模型——决策树模型。其结构如下: 由于我们采用一个非常简单的模型,所以我们只需要编码一系列可能的场景与每种场景相关的决策。 我们在这个项目中会接收很多信息,比如漫游者号当前状态的信息,比如当前位置,速度、方向、转向角等等。我们只需要给出相应的条件,然后给出如何
6.方法测试在这个部分我们要整体的测试我们的程序,对前面的知识和内容有一个整体的应用和概括。 这是Udacity提供的相应资料,在code文件夹中有一个Rover_Project_Test_Notebook.ipynb文件,提供了输出视频的笔记本文件。 由于个人喜好的原因,我选择了pycharm2019来运行此程序。 (1)方法测试程序概述在这个部分我们需要完成的项目如下 首先运行笔记本中的每个单
Robotics Software engineer编程笔记(二) 5.确定漫游者号的行进方向 (1)漫游者号如何确定自己的行进方向? 我们已经有了一个由前置摄像头得到的图像,然后可以通过对图像进行处理,来确定漫游者号应该转动的方向。 通过将漫游者坐标转换成极坐标,我们就能确定小车应该前进的方向,其中每个像素位置由距离原点的距离和从正x方向逆时针的角度表示。 如图所示, 漫游者号能行驶的范围只有在
Robotics Software engineer编程笔记(一) 使用Udacity提供的漫游者号模拟器创建环境地图,寻找样本。 该项目是根据美国国家航空航天局(NASA)的样本返回挑战进行建模的。我使用的windows平台下的模拟器,也是基于windows平台下的模拟器进行学习。 所使用的环境是python3.6, IDE为pycharm 2019。下面提供其他两种平台的模拟器的下载链接。Li
目录 1.归一化和切割 2.均值滤波和二值化 3.细化 4.找中心点 5.找端点和分叉点 6.匹配(未完待续) 主函数代码 close all clear all clc im1=imread('108_4.tif'); figure imshow(im1);title('原图像'); I=normalize2(im1);%归一化和切割 figure imshow(uint8(I));
本文总结了一些经典开源的动态slam论文,后续会更新TUM数据集的介绍、经典论文的汇总、Dyna-SLAM源码讲解等内容。 1.DynaSLAM(IROS 2018) 论文:DynaSLAM: Tracking, Mapping and Inpainting in Dynamic Scenes代码:https://github.com/BertaBescos/DynaSLAM主要思想:(语义
RTK+GPS提高定位精度原理解析(一个小白写给另一个小白系列) GPS定位原理回顾 RTK基本概念 RTK组成 RTK传输差分示意 RTK数据链接 坐标转换 RTK应用 后记 我们在上一篇文章导航定位系统的原理解析(一个小白写给另一个小白)中跟大家介绍了GPS定位的基本原理,但是实际情况是,GPS单独使用的精度非常低,因此需要配合其他的辅助技术提高定位精度,今
导航定位系统的原理解析(写给小白) 前言 ‘三星’定位基本原理(导航定位的原理) 传输误差 后记 前言 无人驾驶是这几年大火的一个研究方向,研究无人驾驶需要了解的知识非常多,但是导航定位技术一定是其中必不可少的一环。 本篇文章主要就GNSS系统如何实现定位进行一个简单的介绍,通过阅读本篇文章,你将了解: l 卫星导航实现定位的原理; l 辅助增强系统如何实现厘米级定位。 本篇文章
滤波原因 在获取点云数据时,由于设备精度、操作者经验、环境因素等带来的影响,以及电磁波衍射特性、被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程中的影响,点云数据中将不可避免将出现一些噪声点。实际应用中,除了这些测量随机误差产生的噪声点之外,由于收到外界干扰,如视线遮挡、障碍物等因素的影响,点云数据中往往存在些离主体点云较远的离群点。 在点云处理流程中,滤波处理作为预处理的第一步,对后续(配准、特征提取
PCL中的pcl_visualization库提供了可视化相关的数据结构和组件,包含27个类以及十多个函数,主要是为了将其它模块的算法处理后的结果直观的展现。 简单点云可视化 点云视窗类 CloudViewer 是简单显示点云的可视化工具类,可以让用户尽可能少的代码 查看 点云。CloudViewer类不能在多线程应用程序中使用 下面介绍其实现方法 Code #include <pcl/vi
原理 octree是一种管理稀疏3D数据的树状结构,利用octree实现多个无序点云之间的空间变化检测,这些点云可能在尺寸。分辨率 密度,和点顺序等方面有所差异,通过递归的比较octree的树结构,可以鉴定出由octree产生的体素组成的区别所代表的空间变化,并且通过octree的“双缓冲”技术,可以实时的探测多个点云之间的空间组成的差异。 对无序点云在空间变化上的检测,其实是对前后两幅点云在八叉
转载自我的csdn博客:https://blog.csdn.net/qinqinxiansheng/article/details/115323912 一、系统概述 ORB-SLAM2支持单目、双目、RGB-D相机的输入,整个系统包含三个线程跟踪线程、局部建图线程、回环检测线程(当检测到回环时,回环融合后还会触发Full BA线程)各线程之间通过关键帧链接。 跟踪线程: 首先执行当前帧与
原理 建立空间索引在点云数据处理中有着广泛的应用,常见的空间索引一般 是自顶而下逐级划分空间的各种空间索引结构。比较有代表性的包括 BSP树 KD树 KDB树 R树 四叉树 八叉树这些结构中,KD树和八叉树使用比较广泛 八叉树定义: 八叉树(Octree)是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素,每个节点有八个子节点,这八个子节点所表示的体积元素加在一起就
1.传统视觉SLAM技术的局限 大部分视觉定位与建图(SLAM)算法假设环境中的物体是静态或者低运动的,对应用环境有严格的限制,这种假设影响了视觉SLAM 系统在实际场景中的适用性,当环境中存在动态物体时,例如走动的人,反复开关的门窗等,都会给系统带来错误的观测数据,降低系统的精度和鲁棒性。通过RANSAC算法(随机采样一致性)的外点处理机制能够解决部分异常点对算法的影响,但是如果动态对象占据
移动机器人地图构建问题,主要以gmapping为例,讲解了地图构建的整个流程。看过前面文章的小伙伴肯定都知道,gmapping算法把SLAM问题分解成两个部分,定位问题和地图构建问题。而gmapping中的地图构建就是采用占据栅格地图构建算法实现的。 。懂了占据栅格地图构建算法,就意味着SLAM问题不再是抽象的理论公式,它变成了浮现在你我脑海里的动态构建过程。这将对我们完整理解各种激光SLAM算法
为什么要进行点云压缩 点云带有大量的数据,不仅包括三维信息,还有额外的距离,颜色,法向量等等。此外,点云可以快速生成,这会占有大量的内存资源。一旦点云必须被存储或者用于通信传输,对于点云的压缩技术就显得十分重要了。PCL提供了点云压缩功能,它支持对各种类型点云的压缩,其中包括无序点云,此外,在八叉树结构下的数据支持高效地合并多个来自不同数据源的点云。 压缩pcl::PointXYZ类型数据 Cod
local costmap empty using move_base_node|turtlebot_stage 在我运行roslaunch turtlebot_stage turtlebot_in_stage.launch时查看local_costmap时,发现地图是空的。 这是因为,单线激光的高度在0.4米,而costmap_common_params.yaml的所选/scan数据的高度范围
【错误提示】[ WARN] [1580994954.426403779]: MessageFilter [target=odom ]: Dropped 100.00% of messages so far. Please turn the [ros.gmapping.message_notifier] rosconsole logger to DEBUG for more information.
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