构建语义地图时,最开始用的是 octomap_server,后面换成了 semantic_slam: octomap_generator,不过还是整理下之前的学习笔记。 一、增量构建八叉树地图步骤 为了能够让 octomap_server 建图包实现增量式的地图构建,需要以下 2 个步骤: 1.1 配置 launch 启动参数 这 3 个参数是建图必备: 地图分辨率 resolution
前言 各位老铁好!无人驾驶技术入门(硬件篇)的第一讲开课啦! 今天的课程我会介绍一个来自旧金山的创业公司,它曾是百度无人驾驶的引路人。 正文 百度在今年7月和9月分别发布了Apollo 1.0和Apollo 1.5,可以实现循迹行驶和固定车道的自动驾驶功能。1.0和1.5的配置如下: 汽车 Lincoln MKZ Apollo 1.0 无人驾驶汽车 这辆车是Baidu向Aut
想象我们要去某个地方游玩,你是不是会先在脑海中勾勒出一条路线,然后出发前往这个地方? 人类的导航如此,那对于机器人来讲,该如何实现导航功能呢? 1.机器人自主导航 我们先来理清自主导航的框架,其关键是自主定位和路径规划。针对这两个核心功能,ROS提供了一套完整的框架支持,收到导航目标位置后,机器人只需要发布必要的传感器信息,框架中的功能包即可帮助机器人完成导航。 其中,move_base功能包实
写在最前:本文纯属标题党,我只是下载了这个包附赠的仿真环境试了试,没有测评exploration算法。 原仓库:gbplanner_ros 这篇来自挪威科技大学的论文提出了一种用于地下环境中基于图的自主探索路径规划的新策略。地下矿洞环境一般来说具有覆盖面积大、狭长走廊多等特点(而我们知道长走廊对slam算法是很不友好的)。 论文信息: @inproceedings{dang2019grap
本节目标:学习gtsam与isam在二位位姿pose2和三维位姿pose3上的使用,并将isam用于位姿的因子图优化。 预期效果:将ICP匹配带来的瞬间位移变成对之前累积误差的消除。蓝色ICP无图优化,紫色ICP后进行图优化。 程序:https://gitee.com/eminbogen/one_liom test_gtsam里有学习 gtsam,isam的四个程序 图优化学
0.前言 昨天看了关于SLAM的综述文章一篇,对于其中提到的SIFT,SURF,ORB三种特征提取匹配的方法,非常想要实践学习其Python的编写方法。同时我爸让我帮他写一个树莓派(raspberry pi)检测黑点的程序,黑点有什么好检测的(╯•̀ὤ•́)╯,考虑到神经网络识别计算复杂度过高,我决定用模板匹配法去做。 1.程序汇总 链接: https://pan.baidu.com/s/1d
当我们已有现成地图的时候,ros的Navigation程序包可以根据已有地图进行定位导航,其中的move_base程序包应用ros的actionlib机制接收全局目标点,进行路径规划,然后对移动机器人进行控制行进至目标点。本文将展示用c++和python如何应用actionlib来向move_base发送目标点。 参考: Map-Based Navigation 【1】 ROS学习 Py
在没有真实物理实体实验设备的情况下,通过在计算机上用软件模拟真实设备运行的效果,这就叫做软件仿真实验,用软件仿真是一条可行性高、测试成本低、实验效率高的一条路。就拿ROS小车的避障策略设计 来说,如果我们设计了一个避障策略想要实验一下效果如何的话,一般都需要先做一个真实的ROS小车,这样就需要花费不少的钱。当在真实的小车上实验时还会遇到小车电池电量不够、运行时间短、测试环境不 够完善等各
1.2 线性映射 1.2.1 线性映射与线性变换 设V1V1,V2V2,是 F上的线性空间,σ:V1V1→V2V2是映射。 (保加性)σ(e1e1+e2e2)= σσ(e1e1)+σ(e2e2) (保数乘性)σ( e⋅k )=σ( e ) ⋅ k 则成 σ 是 V1V1到 V2V2的线性映射。 若 V1V1=V2V2= V,则称为 V 上的线性变换。 若线性映射 是可逆映射(一一
您真的懂了移动机器人是怎么构建地图的吗? 1、前言 假如,您现在已经拥有一辆ROS小车了,您已经完成了通过ROS节点发布的/cmd_vel话题控制小车的基本运动了。当然,这些都是底层部分,您也许还需要完成移动机器人的建图和导航工作。本篇文章以激光SLAM算法gmapping为例,向大家介绍移动机器人构建环境地图的必备条件、算法流程、算法原理。 其实,使用gmapping算法实现建图的步骤十分简单,
占据栅格地图构建(Occupancy Grid Map) 上一篇文章介绍了,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。 之前文章:https://blog.csdn.net/zhao_ke_x
首先分成两个Part吧:直观和公式。 预备知识 1. 协方差矩阵是对称矩阵,对角线上是各维度本身的方差,其他是不同维度间的协方差; 2. 贝叶斯公式: 3. 多维高斯分布: 4. 期望和协方差矩阵: 在 时, 直观部分 先来说一说直观的。借鉴了这篇的图文:https://courses.engr.illinois.edu/ece4
描述 关于A_算法的一些实现,我已经写在了我的博客里。这里也贴出链接来,大家可以去看[移动机器人路径规划算法及思考——A_算法](https://www.guyuehome.com/32775 “移动机器人路径规划算法及思考——A*算法”) 这篇我主要使用C++来实现了一下,发在这里,有一些代码写的还是不太优,以后会花些时间来优化的。 代码 代码分为三个文件,main.cpp,AStar.h头文件
此示例演示了如何在高速公路驾驶场景中规划局部轨迹。 本示例使用参考路径和障碍物动态列表来生成自我车辆的替代轨迹。 自我车辆从DrivingScenario对象浏览提供的驾驶场景中定义的交通。 车辆会根据成本,可行性和无碰撞运动在自适应巡航控制,车道变更和车辆跟随操纵之间进行切换。 使用工具:matlab2020b 负载驾驶方案 首先加载提供的DrivingScenario对象,该对象定义当前
2020年得第一篇博客,真是好长时间没发博客,这半年里毕业到一家v2x公司之后比较忙,不发博客内心是比较着急,总觉得没记录点啥。年底了,写点东西吧,不然csdn恐怕要取消我博客专家的评级了。 接下俩我分两章介绍一下文章,小编手里有两个传感器,6个激光雷达与摄像头,还有一个微波摄像头,分别装在一个路口的不同地方,需要将这些传感器进行融合输出目标列表。如图: 安装如图: 第一篇讲解如何进行
robot_localization是基于卡尔曼滤波在ROS系统上比较成熟、应用比较广泛的一个机器人动态定位软件包。robot_localization软件包中使用的定位算法并不是最时新最优秀的,但是它具备几个不可替代的优势: 它有专门的逻辑融合GPS定位信息,可以支持户外定位 它能够融合多种传感器数据,支持3D空间定位 与ROS系统的集成由来已久,深得人心,普及率挺好。 由于这些原因
0x00 hector_mapping简介 hector_mapping是一种SLAM算法,它可以在没有里程计的情况在未知环境下构建当前环境的地图。跟gmapping不同,gmapping建图时需要有里程计信息才行。同时hector_mapping还可以在有IMU模块的平台上运行,这样就具备了俯仰角/横滚角,可以有效的避免因为雷达的晃动导致的建图失败,提高了系统建图的鲁棒性。当然,如果你是在平坦的
这篇博客主要是一些调试中踩的坑及验证过的东西,以供大家参考。 1.GTSAM使用篇 调试在原有Lego-loam中Gtsam框架上添加三维里程计的BetweenFactor约束1.1 给初值 gtSAMgraph.add(PriorFactor<Pose3>(0, Pose3(Rot3::RzRyRx(transformTobeMapped[2], transformTobeMapp
首先了解在导航堆中,move_base包与其它包(如amcl、map_server)的关系,如图所示 在move_base节点运行前需要四个配置文件,这些文件定义了一系列相关参数,包括越过障碍物的代价、机器人的半径、路径规划时需要考虑未来多长的路、我们想让机器人以多块的速度移动等等。这四个配置文件分别是: base_local_planner_params.yaml costmap_co
请问您是原作者吗?如果是的话,就可以发~ 如果不是的话,需要取得原作者授权哦~ robot_localization是基于卡尔曼滤波在ROS系统上比较成熟、应用比较广泛的一个机器人动态定位软件包。robot_localization软件包中使用的定位算法并不是最时新最优秀的,但是它具备几个不可替代的优势: 它有专门的逻辑融合GPS定位信息,可以支持户外定位 它能够融合多种传感器数据,支持3
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