这篇文章的理论核心是阐述展开:《概率机器人》的一句话,“FastSLAM本身就是一种R-B滤波。”以及阐述展开《概率机器人》第13章 FastSLAM 算法所言,"本章基于栅格的FastSLAM算法归功于Hahnel等(2003b),他们将改进的建议分布思想与R-B滤波相结合,并将其应用到基于栅格的地图。" 所以,理论涉及粒子滤波,RBPF粒子滤波,占据栅格地图构建,FastSLAM,建议分布
【toc】目录 一、视觉里程计Visual Odometry 1.1 特征点法 1.2 特征匹配 二、2D-2D:对极几何 三、PNP 四、3D-3D ICP 一、视觉里程计Visual Odometry 1.1 特征点法 经典SLAM模型中以位姿——路标Landmark来描述SLAM过程。路标是三维空间中固定不变的点,能够在特定位姿下观测到,首先对路标有几点要求: 数量充足,以实现良
前言在局部路径规划器teb_local_planner详解5:关于car-like robots中,我们介绍了与car-like机器人模型相关的参数,说明了在对接底盘的时候需要注意底盘接收的控制指令格式。我们还介绍了holonomic robot应该配置的参数。 本章主要描述teb中处理动态障碍物的方法,最后会讲些teb相关的问题 一、相关参数重要参数: ~<name>/include
上篇文章讲解了如何使用GMapping的建图方式进行单帧的地图构建.这篇文章依然进行单帧的地图构建,只不过这篇文章将使用 Hector 这个算法的建图的部分. 1 Hector简介 Hector是2011年开源的二维激光SLAM的项目,非常创新地使用scan-to-map的匹配方式. 首先其论文提出了如何对离散的栅格地图求导,然后说明了如何使用 高斯牛顿法 进行 scan-to-map 的
[TOC]目录 一、单目相机模型 二、双目相机模型 三、RGB-D相机 四、非线性优化 (很火,但我不会) 一、单目相机模型 照片记 录了真实世界在成像平面上的投影,这个过程丢弃了“距离”维度上的信息,普通相机可以用针孔模型很好地近似。为了建立观测方程需对相机进行建模,因此首先了解一下小孔成像模型。首先了解一下成像的大致原理: 光聚焦在CCD或CMOS上 CCD或CMOS完成光/电转换
看到gmapping,肯定会想,这已经是很老套的建图方式了,到ros wiki上git clone 一个gmapping包,配个turtlebot3,就能在ubuntu 18.04下的gazebo环境上吭哧吭哧跑起来了;再对比一下cartographer,调调参数,大概率我们对gmapping的认知就到此结束了。 这怎么能行呢?一点也不符合格物致知的科学定律。 看看这个:【1】OpenSLAM.o
这篇文章主要介绍了如何使用clion中配置ROS工程,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 一、启动法 1:命令行启动clion 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 sudo gedit ~/.bashrc #在bashrc文件中加入 export PATH="/home/gavyn/APPS/clion-20
ROS 服务通信模式 摘自《ROS机器人开发实践》 服务(services)是节点之间通讯的另一种方式。服务允许节点发送请求(request) 并获得一个响应(response) AddTwoInts.h文件是根据AddTwoInts.srv文件生成的 还会自动生成 AddTwoIntsRequest.h AddTwoIntsResponse.h AddTwoInts.h所在的目录是 \catki
文章代码建议用代码块标注,层次更清晰一些 这篇文章主要介绍了ROS软路由常用命令 小结,需要的朋友可以参考下 RouterOS监控脚本,断线报警,线路恢复自动解除报警:在/system script里添加脚本name=你要监控的ip内容如下 代码如下: :set i 0:while ($i=0) do={:beep length=2s frequency=2755;:delay 5;:
Clion是一款专门开发C以及C++所设计的跨平台的IDE,本文给大家介绍Clion调试ROS包的方法,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧 产品概述 Clion是一款专门开发C以及C++所设计的跨平台的IDE。它是以IntelliJ为基础设计的,包含了许多智能功能来提高开发人员的生产力。这种强大的IDE帮助开发人员在Linux、OS X和Windows上来开发C/C++,同时它还能使用智能编辑器来
0.简介 为了保证激光雷达的360°环境覆盖,我们常常需要用到多传感器的拼接,如果我们单纯的取读取激光雷达的信息会出现如下图的情况,两个激光雷达会发生重叠,这就需要我们去对激光雷达进行标定。 <arg name="device_ip1" default="192.168.1.200" /> <arg name="device_ip2" default="192.168.1.200
一、kitti数据集介绍 该数据集的记录平台是大众帕萨特 B6,它已经用踏板(加速和刹车)和方向盘的执行器进行了修改。使用配备 RAID 系统、运行 Ubuntu Linux 和实时数据库的八核 i7 计算机记录数据。传感器配置如下: 1个惯性导航系统(GPS/IMU):OXTS RT 3003 1个3D激光雷达:Velodyne HDL-64E 2 个灰度摄像头,1.4 百万像素:Po
一 .在Gazebo中仿真差速轮式机器人 在本节,我们会对前面设计的差速轮式机器人进行仿真。 你可以在mastering_ros_robot_description_pkg/urdf文件中获取diff_wheeled_robot.xacro移动机器人的描述文件。 我们创建一个启动文件,在Gazebo中生成仿真模型。就像我们对机械臂所做的那样,我们可以创建一个ROS软件包,用 seven_dof_a
MoveIt! Tutorials,gihub地址:https://github.com/ros-planning/moveit_tutorials/blob/kinetic-devel/index.rst Beginner MoveIt RViz Plugin Tutorial Move Group Interface Tutorial Demo的解释 B
【toc】目录 一、旋转矩阵 二、旋转向量 三、欧拉角 四、四元数 五、李群和李代数 SLAM:Simultaneous Localization and Mapping同时定位与地图构建搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于是运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动。视觉SLAM:以相机为主要传感器的SLAM。问题:从图像中估计相机的运动以及环境情况。应用场景:无人驾驶,机器
运动规划学习笔记2——ROS包_tf21、坐标系2、坐标变换2.1、坐标变换2.2、广播坐标变换2.3、监听坐标转换3、问题/usr/bin/env: “python”: 没有那个文件或目录TypeError: cannot use a string pattern on a bytes-like object在这里分享了运动规划方面的一些知识,属于《路径规划算法学习笔记》系列的扩展系列,其中内容
一、介绍 LVI-SAM是一种基于3D激光雷达的slam算法(效果如下图),他结合了 LIO-SAM 和 Vins-Mono两者的优势,同前者一样是开源的,有条件的小伙伴可以去github查看源码 二、依赖 在编译该功能包之前,我们需要先安装相关依赖功能 1、ROS 他是一个基于ROS的功能包,因此我们首先需要配置好ros,并且官方在kinetic (ubuntu16.04)和 melodic(
安装gmapping软件包 使用gmapping操作之前,我们需要先用下面的命令安装gmapping: $ sudo apt install ros-melodic-gmapping ROS gmapping软件包是开源SLAM算法,该软件包包含一个名为slam_gmapping的节点,即SLAM算法。 该软件包利用激光扫描数据和移动机器人姿态辅助构建一个2D占据栅格地图。 为gmapping创建
MoveIt!为RViz提供了一个插件,可以建立新的规划场景(在该场景中,机器人运作、生成运动规划、添加新物体), 显示规划的输出结果,还可以直接与可视化机器人进行交互。 MoveIt!配置软件包由配置文件和启动文件组成,用于在RViz中启动运动规划,在软件包中有一个演示的启动文件,用于进一步了解该软件包的所有功能。 下面是运行演示启动文件的命令: $ roslaunch seven_d
大家好,我是小明,很高兴我们又见面了!今天谈的领域并非我的专业方向,但也同样有趣,初次接触时让我备受启发,因此分享给大家。和上次一样,本文的工程也为大家提供了源代码,方便交流学习。如有疑问,可以在本篇文章下留言交流。 游戏中的智能行为 如果你玩过刺客信条之类的ACT游戏,一定对里面看似凶悍实际上又有点傻傻的“智能怪物”并不陌生:他们总是忠实地坚守着自己的岗位,当玩家触发某种判定条件时(或是出现在视
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