前言 Docker是一个开源的应用容器引擎。应用Docker能够将应用程序与基础架构独立开,用管理应用程序的方式管理基础架构,并使得应用程序的开发、测试和交付部署的运行环境保持一致,从而提升效率,实现快速交付。在容器化技术大放异彩的今天,Docker更是炙手可热。Docker通过轻量级的虚拟化,真正做到“Build, Ship And Run Any App, Anywhere”。 本文介绍如
ROS中的二维导航功能包,简单来说,就是根据输入的里程计等传感器的信息流和机器人的全局位置,通过导航算法,计算得出安全可靠的机器人速度控制指令,然而,其自带的导航算法并不是适用所有的机器人和环境,在实际应用中我们经常需要更换导航算法来使机器人更能适应它所处的环境。 那么ROS中我们有哪些局部导航算法可供我们选择呢?不妨参考一下这篇文章 一、导航包的组成 在局部导航算法的介绍之前我们需要先理解导航功
距离发布上一篇ROS的博客已经过去两年了,才发现原来自己已经这么久可没有写过关于ROS的文章,想来很是惭愧。这两年时间,自己怀着程序员的梦想,研究过RTOS,探索过Linux,编写过Android应用,玩过web站点,但是回想起来,也并没有比ROS让我更加记忆深刻。两年时间,我也从来没有离开过ROS,使用ROS做过一些项目,也对ROS有了更加深刻的认识。这三天的假期时间,我认真拜读
随着人工智能的发展,机器人也迎来了全新的发展机遇。机器人与人工智能大潮的喷发,必将像互联网一般,再次为人们的现代生活带来一次全新的革命。 1. 历史起源 硬件技术的飞速发展,在促进机器人领域快速发展和复杂化的同时,也对机器人系统的软件开发提出了巨大挑战。机器人平台与硬件设备越来越丰富,致使软件代码的复用性和模块化需求越加强烈,而已有的机器人系统又不能很好地适应需求。 为迎接机器人软件开发面临的巨大
机器人SLAM与自主导航(一)——理论基础目录总述1、激光雷达2、摄像头3、RGB-D摄像头总述SLAM可以描述为:机器人在未知的环境中从一个未知位置开始移动,移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时建造增量式地图,实现机器人的自主定位和导航。想象一个盲人在一个未知的环境里,如果想感知周围的大概情况,那么他需要伸展双手作为他的“传感器”,不断探索四周是否有障碍物。当然这个“传感器”有量程范围
在移动机器人仿真中,二维地图真值可以用来评价slam建图结果,也可以直接给路径规划算法提供输入。 利用gazebo进行仿真时,有很多方法都可以获取静态仿真环境的二维地图真值,本文将对以下链接: hyfan1116/pgm_map_creator 进行使用测试。 该仓库的README对安装编译和使用已经讲解得比较清楚了: pgm_map_creator Create pgm map from
局部路径规划器teb_local_planner详解4:关于costmap_converter前言一、代价地图的转换二、 示例前言局部路径规划器teb_local_planner详解3:跟随全局planner中,我们详细介绍了与global_planner相关的参数。 本章我们来teb算法中与代价地图相关的内容。 一、代价地图的转换使用costmap_converter插件,将costmap2d中
一.在Gazebo中使用ROS控制器 在本节中,我们将讨论如何在Gazebo中让机器人的每个关节运动。 为了让关节动起来,我们需要分配一个ROS控制器,尤其是,我们需要为每个关节连上一个与transmission标签内指定的硬件接口兼容的控制器。 ROS控制器主要由一套反馈机构组成,可以接受某一设定点,并用执行机构的反馈控制输出。 ROS控制器使用硬件接口与硬件交互,硬件接口的主要功能是充当ROS
一、输出「??」 项目调试一个节点,打印 ROS 信息时发现设置的节点名称都是问号: ROS_INFO("[%s]: camera_extrinsic_mat", kNodeName); 看了下代码发现是自己把节点名称设置为 const,但是没有正确初始化 const 变量,导致输出了「??」,C++ 语法都忘记了,太菜了,以下是第一种初始化 const 的方法: // 1. 先在类中定义 p
Gazebo是一种多机器人仿真器,可用于室内外机器人仿真。Gazebo在ROS中有良好的接口,包含ROS和Gazebo的所有控制。 若要实现ROS到Gazebo的通信,我们必须安装ROS-Gazebo接口。 应该安装以下软件包: $ sudo apt install ros-melodic-gazebo-ros-pkgs ros-melodic-gazebo-msgs ros-melodic-
ros基本要素: 1.节点 :节点与节点用tcp/ip通信 2.节点管理器 :(相当于域名解析器)所有节点的枢纽,节点之间要实现互相通信,都要通过节点管理器 3.消息 : 4.参数服务器 : 5.主题 :某一类的节点通信 例如:scan主题,所有扫描的订阅和发布都可以放在这个主题上 6.服务 : 7.消息记录包: 8.订阅: 9.发布: c++中的例子提取出的步骤 1.创建消息和服务:
分流案例: 走一线:192.168.1.1-192.168.1.100 走二线:192.168.1.200-192.168.1.250 1、设置ADSL拨号上网: 查看 —— 5、ROS PPPoE详解(ADSL) 改变MSS为1440:IP —— Firewall —— Mangle —— 点击加号 —— (General)—— Chain:forward —— Protocol
xtion用openni2_launch openni2.launch就可以打开,但是在使用过程中有一些定制性问题: 首先弄清openni2_launch 中一些topic都是什么意思 http://wiki.ros.org/depth_image_proc 关于depthmap是米制还是毫米制: All nodelets (besides convert_metric) in this pac
1、安装rvizsudo apt-get install ros-melodic-rviz 环境检测、安装 rosdep install rviz rosmake rviz startup(开两个终端) source /opt/ros/indigo/setup.bash roscore rosrun rviz rvizrviz不同的配置,其用途也不尽相同。A configuration c
ROS中的TF 官网建议新工作直接使用tf2,因为它有一个更清洁的界面,和更好的使用体验。(自ROS Hydro以来,tf第一代已被“弃用”,转而支持tf2) TF介绍 TF(TransForm),就是坐标转换,包括了位置和姿态两个方面的变换。注意区分坐标转换和坐标系转换。 坐标转换是一个坐标在不同坐标系下的表示,而坐标系转换不同坐标系的相对位姿关系。 ROS中机器人模型包含大量的部件,每一个
前一个星期搭建了Ubuntu16.04 以及机器人平台Kinetic for ROS。这周开始利用IntelRealSense ZR300深度相机进行物体识别,并利用到新的点云来检测。好了下面来记载一下自己踩得坑。 关于搭建Ubuntu Kinetic 和ROS:http://wiki.ros.org/cn WIki百科 反正我没怎么看 ROS Robot Programming(EN
简介:用于室内场景理解的RGBD数据集。数据:共10335张RGBD图像。来源于自己采集(3784+1159张),NYU Depth V2数据集(1449张),Berkeley B3DO数据集挑选(554张),SUN3D视频中挑选(3389张)。采集设备包括Intel Realsense,Asus Xtion,Kinect v1,Kinect v2。标注:除了NYU数据集中的分割标注被直接采用,其
1 概要:PCL(Point Cloud Library)ROS接口堆,PCL_ROS是在ROS中涉及n维点云和3D几何处理的3D应用的首选桥梁。这个包提供运行ROS和PCL的接口和工具,包括nodelets、nodes和c++接口 2 源码地址: git https://github.com/ros-perception/perception_pcl.git (branch: indigo-d
XActivity .java publicclass XActivityextendsRosActivity { privateImuPublisher imu_pub; privateSensorManager mSensorManager; public XActivity() { super("Ros Android Sensor
项目开源地址:https://github.com/SEUZTh/superMarketRobot_ws/tree/v2 1. 机器人需求建模 1.1 需求分析 超市机器人相当于当下流行的 AGV 小车,结合此项目中超市机器人的需求和实际种 AGV 小车的 应用需求,经过综合考量,我认为其应满足如下的外部结构需求和其他非功能需求。 1.1.1 外部接口需求 用户接口: 上位机界面:实时监控
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