前言 好久没更新这部分了,最近在搞中期答辩的东西,简单补充一部分多线激光雷达建图的内容。上文介绍使用自己的激光雷达如何通过GMapping算法建图,接下来两节介绍怎么运行Velodyne的16线激光雷达,并使用港科大改进的A-Loam进行建图。 前文链接如下 1 Velodyne激光雷达 Velodyne 的 Puck 激光雷达传感器( VLP-16)是目前机器人与自动驾驶使用的主流传感
前言 前文我们已经安装了turtlebot3并运行了自带的SLAM仿真例程,完成了地图的建立与路径规划前往目标位置的任务,并首次完成了对激光雷达的启动与可视化,本文开始介绍使用自己的激光雷达如何通过GMapping算法建图。 前文链接如下 1 Gmapping算法 Gmapping算法又名Grid Mapping算法,是一种基于RBpf粒子滤波算法,即将定位和建图过程分离,先进行定位再进
前言 前文我们已经安装了turtlebot3并运行了自带的SLAM仿真例程,完成了地图的建立与路径规划前往目标位置的任务,本文开始介绍使用自己的激光雷达如何与ROS通信并可视化。 前文链接如下 1 激光雷达简介 本文使用的激光雷达为衫川的Delta-2A,某宝售价在400左右 下载官方提供的资料包,找到所使用的雷达型号,内容如下 在使用任何硬件前建议大家先将官方提供的手册进行阅读
前言 Turtlebot3(简称TB3)是继Turtlebot2之后,又一款ROS官方打造的软硬件学习平台,更小,更便宜,更好玩,该文章通过该项目提供的软件平台与例程进行SLAM简单介绍与实现。 在Turtlebot3进行SLAM仿真 1 安装Turtlebot3依赖包 打开终端,输入以下命令安装Turtlebot3依赖的包文件 sudo apt-get install
0. 简介 相信最近大家已经被Transformer给洗脑了,作者也在《多传感器融合综述—-FOV与BEV》中提到了深度学习相关的技术。这就随之带动的就是如何使用基于纯相机的鸟瞰图(BEV)感知技术来替代昂贵的激光雷达传感器,并使其能够应用在自动驾驶上,这目前是急需解决的问题,由于现在Transformer的计算仍然需要大量资源来执行车载推理,无法满足实时性。为此我们来看一下这一篇《Fast-B
0. 简介 对于视觉SLAM而言,除了使用特征点法来完成VIO以外,还可以使用光流法来完成VIO的估计。而传统的光流法受环境,光照变化严重,所以有时候会出现光流偏差等问题。所以现在有越来越多的工作朝着深度学习的方向扩展,比如说这一篇文章《FlowFormer: A Transformer Architecture for Optical Flow》,目前已经被ECCV 2022收录。这里作者也在
DWA 简介: 该包使用DWA(Dynamic Window Approach)算法实现了平面上移动机器人局部导航功能。 输入全局规划和代价地图后,局部规划器将会生成发送给移动底座的命令。该包适用于其footprint可以表示为凸多边形或者圆形的机器人,它导出配置参数为ROS参数形式,可以在启动文件进行配置,当然也可以动态配置。 这个包的ROS封装接口继承了BaseLocalPlanne
1、move_bae框架 参考:http://wiki.ros.org/move_base 1.主体介绍: move_base是ROS下关于机器人路径规划的中心枢纽。 它通过订阅激光雷达、map地图、amcl的定位等数据,然后规划出全局和局部路径,再将路径转化为机器人的速度信息,最终实现机器人导航。 首先左上角的amcl左上角的amcl模块是ROS的导航定位模
ubuntu16.04下笔记本自带摄像头编译运行PTAM ubuntu16.04下笔记本自带摄像头编译运行PTAM 转载请注明链接:https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=9014147 个人邮箱:feifanrensheng1@outlook.com 北航飞控一体化技术重点实验室 PTAM是视觉slam的
一、避障概念: 避障是指移动机器人在行走过程中,通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时,按照 一定的算法实时更新路径,绕过障碍物,最后达到目标点。 实现避障与导航的必要条件是环境感知,在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息,包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息,因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。 机器人避障需使用的传
ubuntu16.04下用笔记本摄像头和ROS编译运行ORB_SLAM2的单目AR例程 要编译ORB_SLAM2的ROS例程首先需要安装ROS,以及在ROS下安装usb_cam驱动并调用,最后搭建ORB_SLAM2。 1.ROS的安装 我的电脑安装的是ubuntu16.04系统,所以我安装的是2016年的发行版本ROS_Kinetic,一般的话ROS的版本是一年一更新,和ubun
0. 简介 在复杂动态环境下,如何去建立一个稳定的SLAM地图是至关重要的。但是现在当前的SLAM系统主要是面向静态场景。目前相较于点云的分类与分割而言。视觉的识别与分割会更加容易。这就可以根据语义信息提高对环境的理解。文章《Multi-modal Semantic SLAM for Complex Dynamic Environments》提出了一个鲁棒的多模态语义框架去解决slam在复杂和动
0. 简介 SLAM算法在加入回环检测与修正后,效果会显著提高。而很多人就会思考,有没有一个比较稳健的方法,能够让机器人跟丢之后重新找回当前的姿态。虽然二者目的不同,重定位主要为了恢复姿态估计,而回环为了解决飘移,提高全局精度。但是二者在匹配帧上可以共享一些算法。 1. 视觉重定位回顾 比如说对于单目VSLAM算法用的比较多的还是基于BoW的匹配方案(ORB-SLAM,VINS等),也有基于
0. 简介 对于激光SLAM而言,目前越来越多的工作开始集中在工业应用等场景,比如说我们这篇文章《Robust Odometry and Mapping for Multi-LiDAR Systems with Online Extrinsic Calibration》。文中提到多个激光雷达的组合使得机器人能够最大限度地感知周围环境并获得足够的测量信息,这对于同时定位和建图(SLAM)是
一、实现效果 1、使用tianbot_mini开源模型,gmapping建图算法,自定义RRT*全局规划器作为move_base插件2、我是用真车建图,考虑到有伙伴没有真车,所以文章采用仿真环境3、(开源仿真环境,两个都要git clone): https://github.com/tianbot/tianbot_minihttps://github.com/tianbot/tianbot_m
Autonomous Exploration自主探索 移动机器人自主探索最主要的任务是确定机器人下一步的期望运动位置,最终实现全局范围内以最短无碰撞路径获取最多未知正确环境信息。 Autonomous Navigation自主导航 自主导航和自主探索都涉及两个问题:一个是自身定位和环境地图构建(SLAM),一个是路径规划(Path Planing)。后者包括全局路径规划和局部避障
转载自:https://www.cnblogs.com/yhlx125/p/5586499.html 1.Beam Model Beam Model我将它叫做测量光束模型。个人理解,它是一种完全的物理模型,只针对激光发出的测量光束建模。将一次测量误差分解为四个误差。 phhitphhit,测量本身产生的误差,符合高斯分布。 phxxphxx,由于存在运动物体产生的误差。 ... 2.
0. 简介 我们在使用PCL时候,常常不满足于常用的降采样方法,这个时候我们就想要借鉴一些比较经典的高级采样方法。这一讲我们将对常用的高级采样方法进行汇总,并进行整理,来方便读者完成使用 1. 基础下采样 1.1 点云随机下采样 点云下采样是对点云以一定的采样规则重新进行采样,目的是在保证点云整体几何特征不变的情况下,降低点云的密度,进而可以降低相关处理的数据量和算法复杂度。随机下采样顾名
0. 简介 在此之前博主对Fast-LIO2和R3LIVE进行了系统性的学习。最近文章《Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry》提出了FAST-LIVO,这是一种快速LiDAR惯性-视觉里程计系统,它建立在两个紧耦合的直接里程计子系统之上:VIO子系统和LIO子系统。LIO子系统将新扫描的
0. 简介 视觉里程计最近几年越来越受到学术界以及工业界的认可,以ORB和VINS为代表的视觉SLAM已经可以满足绝大多数场景,而OV2SLAM在其他VSLAM中脱颖而出,其实时性以及具体的回环性能在测试中都得到了认可。下面我们就来看一下《OV2SLAM : A Fully Online and Versatile Visual SLAM for Real-Time Applicatio
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信