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
项目要用到八叉树库 Octomap 来构建地图,这里记录下安装、可视化,并启用带颜色的 Octomap 的过程。 一、Apt 安装 Octomap 库 如果你不需要修改源码,可以直接安装编译好的 octomap 库,记得把 ROS 版本「kinetic」替换成你用的: sudo apt-get install ros-kinetic-octomap* 上面这一行命令等价于安装以下的 octoma
1. 语义slam中的时间效率问题 针对动态场景下的SLAM问题,解决方法大致可以分为两大类,一类是使用多视图几何或者其他传统方法检测外点或者残差较大的动态区域,另一类是使用深度学习的方法,包括目标检测和实例分割的一些网络,将一些先验的运动的物体分割出来进行剔除。在特定使用的场景下,后者能够高效的剔除动态物体上的特征点,大大提升定位精度,将其与传统方法结合将是未来的趋势。 但是很多神经网络融
前言 什么是激光雷达的运动畸变 ?激光雷达的一帧数据是过去一周期内形成的所有数据,数据仅有一时间戳,而非某个时刻的数据,因此在这一帧时间内的激光雷达或者其载体通常会发生运动,因此,这一帧的原点不一致,会导致一些问题,这个问题就是运动畸变所以需要去运动畸变,也叫畸变校正 如何进行运动补偿? 运动补偿的目的就是把所有的点云补偿到某一时刻,这样就可以把本身在过去100ms内收集的点云统一到一个时间点上去
前言 在LOAM的论文中,作者提到了要剔除两种异常点. 平行点 遮挡点 但是在ALOAM的代码中并未写相关的功能. 如果想把论文中两种异常点的剔除机制加进去,可以参考下面的代码. 之前把一些其它的异常点剔除的方法总结了,可以参考这个地方 去除掉非常近的点 去除掉非常远的点 去除NaN的点 反射率处理 去除入射角较小的点 (实际就是平行点) LOAM中的异常点 再回顾下LOAM中定义的两类异
A-LOAM代码的结构 A-LOAM的cpp有四个,其中 kittiHelper.cpp 的作用是将kitti数据集转为rosbag剩下的三个是作为 slam 的 部分,分别是: laserMappin.cpp ++++ 当前帧到地图的优化 laserOdometry.cpp ++++ 帧间里程计 scanRegistration.cpp ++++ 前端lidar点预处理及特征提取 本片主要解
零基础如何入门激光SLAM 最近有几个人加我,都说是刚开始学激光slam,基本都是研一,也有一些大四的(大四的都开始学SLAM了!)。 情况也都差不多,有的是课题组里只有自己做slam,有的是完全没人带,有的是完全没基础,c++都没学过的那种。 这些小白都不知道怎么进行学习,问了我好多相同的问题,所以我就将我自己的思路整理了一下,也就是这篇文章的由来. 第一部分是我自己的SLAM接触史,第二部分是
上一篇文章将了如何使用PCL中的ICP算法进行相邻帧间的坐标变换,ICP的计算时间以及精度都不太好. 这篇文章我使用一种ICP的改进算法PL-ICP算法来计算相邻帧间的坐标变换. 1 PL-ICP PL-ICP(Point to Line ICP) 使用点到线距离最小的方式进行ICP的计算,收敛速度快很多,同时精度也更高一些. 具体的pl-icp的介绍请看其论文,作者也开源了pl-icp的代码,作
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