Realsense2深度相机的基本操作命令 1、rostopic (1)rostopic list (2)rostopic info (3)image_view 2、rviz 3、rosbag 4、rqt_graph 1、rostopic (1)rostopic list 运行 roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch
一、机器人控制系统总体框架设计 这几章内容主要集中在机器人的视觉控制、三维目标抓取这一部分,也算顺着之前的CT-LineMod算法继续谈一下计算机视觉这一部分的内容。第一节这个总体框架设计在接下来的视觉、抓取、导航部分都会放在前面,以帮助读者理解一下各个部分的功能以及把握整体性。 二、机器人视觉系统 深度相机、激光雷达等外部硬件设备提供的RGB-D图像以及环境信息来源作
本教程演示如何使用已知系数的几何模型,例如平面或球体,对一个点云进行滤波操作。 代码如下 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/filters/model_outlier_removal.h> #include <p
利用 PCL 可以分割坐落于某一平面上的物体,首先要对整体点云执行平面分割,以找到场景中的某一平面,然后利用 pcl::ExtractPolygonalPrismData 类,可以分割出在该平面之上的物体聚类。 具体的使用流程是: 加载点云 滤波之类的预处理(这一步可有可无,取决于你的点云是否需要滤波) 对整体点云执行 RANSAC 平面分割,得到某一平面的内点索引 inliers 和平面方程系
上一节: heng2617:机器人学-作业32 赞同 · 3 评论文章 驱动系统 差分驱动 Differential drive 同步驱动 Synchro-drive Holonomic Delta drive 三轮车 Tricycle Ackerman Steering 差分驱动: 两个独立驱动的车轮,前进的方向取决于两个轮子的转速。 图1:差分驱动 左轮转过的弧长(可测), 右轮转
写在前面的话:啊。。这,好久没有更新了0.0趁着这个间隙好好总结一下自己做的东西吧亲! -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前面简单谈了一下CT-LineMod算法的设计思考、背景
前言 Detectron2是Facebook AI Research的下一代库,提供最先进的检测和分割算法。它是Detectron和maskrcnn-benchmark基准的继承者。由于其文档丰富,代码有长久维护,所以建议使用该版本的Mask-RCNN。 Github链接:https://github.com/facebookresearch/detectron2 安装 官方指导链接:In
本教程演示如何在代码中使用迭代最近点(ICP)算法,该算法通过最小化两个点云的点之间的距离,并变换它们来确定一个点云是否是另一个点云的刚性变换。 程序将加载两个不同的点云,然后,ICP 算法将其中一个点云和另外一个点云对齐。用户每次按“空格”键时,都会进行一次 ICP 迭代并刷新可视化窗口。 我的点云数据是从 D435i 深度相机采集的,里面本身就有一些无效点,故在代码中有一个函数用于剔除无效
0 前言 为什么要使用cmake+VS重新编译的opencv库? 使用opencv需要编译源码,得到库文件。可以用cmake构建项目后编译,也可以直接用官方提供的编译好的版本。官方提供的编译库一般只是标准版本,可能与某些库并不兼容,比如官方提供的编译好的版本与opengl就不兼容,这时就只能自己构建项目后编译。 1 安装环境 1.1 安装vs2015 Visual
上一节:视觉伺服 机器人学-5-1-视觉伺服 Eye-in-hand Setup: 相机在基本坐标系中的姿态为 , 物体相对于相机的位置 在图像上的特征位置 , 有如下关系: 是特征空间的维度, 是任务空间(操作空间)的维度 例: 推导: 第一步: ,已知 , ,根据3D的透视投影有 其中 是相机焦距, 是物体相对于相机的3个
pretanslate 相当于左乘,translate 相当于右乘。 在 PCL 中我建立了一个原始坐标系 original 和一个转换之后的坐标系 transformed 来帮助理解。 代码如下 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> #include <pcl/point_cloud.h> #
正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快。下面是PCL官网上的一个例子,使用NDT配准算法将两块激光扫描数据点云匹配到一起。 先下载激光扫描数据集room_scan1.pcd 和 room_scan2.pcd. 这两块点云从不同的角度对同一个房间进行360°扫描
在上一篇文章中我们介绍了如何在 Ubuntu16.04 安装 PCL 点云库,本期我们接着学习如何在自己的工程代码中使用点云库吧。 由于 PCL 本身就是用 CMake 构建的,所以小编在这里推荐大家也使用 CMake 来构建自己的PCL 项目。 示例代码 如下是一个代码文件示例,展示了如何使用 PCL 里被广泛使用的 Voxel Grid 滤波器。 #include
点云体积计算 有时用激光扫描设备扫描零件或者用无人机进行测量后会想知道它们的体积。比如下面的土堆: 如果扫描得到的数据是一系列三维点云,那么体积就比较难求,因为如何定义物体的边界比较困难。一种方法是提取三维点云的凸壳(包络体),然后再进行计算(当存在孔、洞时情况就很复杂了)。还有一种简便的估算方法如下图所示,将2.5D点云底面划分成离散的网格,计算每个网格对应单元
方式一: 直接按照 PCL 官网的 Prebuilt Binaries 安装,以下是链接 Downloadspointclouds.org/downloads/ 官网一共给出了 3 种操作系统下的安装方式,分别是 Windows、macOS、Linux 我们拉到最底部会看见针对 Linux 平台的安装方式 打开 Ubuntu 的命令行工具,直接输入 sudo apt
从PCL 1.0开始,PCL(三维点云处理库Point Cloud Library)提供了一个通用采集接口,这样可以方便地连接到不同的设备及其驱动、文件格式和其他数据源。PCL集成的第一个数据获取驱动是OpenNI Grabber,它使得从OpenNI兼容的设备请求数据流变得十分通用和简单。 目前PCL最新的1.8.0版本需要自行编译,而官网上的PCL 1.6.0 All-in-one
上一节 heng2617:机器人学-作业 关于 Human Vision, Computer Vision 中的 Edge detection 和 Hough Transform 的原理和介绍,以及 Deep Learning 的基础介绍这里就省略了。只是需要注意一下 Candy Edge Detector 需要先给图片去噪。 这一节就从视觉伺服开始讲起: 视觉伺服 Visual Serv
环境:Win 10、Pycharm 、Python3.9 1.Pycharm安装OpenCV 因需用到cv2库(安装的OpenCV版本为OpenCV4.5.5),所以需要在PyCharm中安装OpenCV。安装步骤为:点开”File“菜单的“Setting”选项,然后按照下面的两张图进行操作。点“+”号,输入“opencv-python”,后进行安装,安装进度会展示在Pycharm的状态栏。 安
开发软件 eclipse CDT,用于C/C++语言下开发ROS和opencv程序Pycharm Commnunity,用于Python语言下开发ROS和opencv程序Anaconda2-2019.07,Python语言环境。之所以按照Python2.7对应版本,是因为ROS1.0的Python接口是2.7的。OpenCV的简易安装与配置安装Ubuntu 18.04自带的opencv: sudo
相机到Apriltag的对齐 上面是一个简单的手画的关于机器人、摄像头以及Apriltag码之间的位置关系图。机器人的基坐标系{s}由 ( x s , y s , z s , t s ) (\mathbf{x_s,y_s,z_s,t_s}) (xs,ys,zs,ts)表示,摄像头的初始位置的坐标系{c}由 ( x c , y c , z c , t c ) (\mathb
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