本文在Ubuntu18.04 + ROS melodic环境下完成,其他ROS版本类似。 正如我们在修改世界教程中所描述的,可以在gazebo内调整某些物理属性。另外,我们可以使用ROS的动态重新配置 (Dynamic Reconfigure) 机制来修改此属性。 例如,我们将在仿真中反转重力。 确保您已经安装了以下组件: $ sudo apt-get install ros-melodic-r
一、概述 在上一篇文章中,我们给出了下面的框图中实现框图对应的理论部分,但是也提到,虚线对应的部分太过复杂,当时没有介绍。 下面来分析一下具体的原因。带IMU的融合模型中的优化问题可以表示为 三种约束分别通过以下方式获得: 1) 激光里程计约束:使用激光里程计,计算每个关键帧位姿,进而得到相对位姿; 2) IMU约束:在上一个关键帧位姿基础上,进行惯性积分,从而得到两关键帧相对位姿; 3) R
机器人建模与仿真(一)——统一机器人描述格式——URDF 总述URDF(Unified Robot Description Format,统一机器人描述格式)是ROS中一个非常重要的机器人模型描述格式,ROS同时也提供URDF文件的C++解析器,可以解析URDF文件中使用XML格式描述的机器人模型。在使用URDF文件构建机器人模型之前,要了解URDF文件中常用的XML标签。目录总述1、< l
在我的第一篇机器学习笔记的文章中曾写到,机器学习所研究的主要内容是“关于在计算机上从数据中产生模型的算法”,因此在进行机器学习的研究与实践中必然要处理许多的数据。这些数据的维度从低维到高维不等,对于低维的数据计算机处理起来很快,但对于高维的数据计算机处理起来不仅费时费力,而且还往往由于高维中存在着大量噪声,使得最终训练出的模型正确率大大降低。因此如何对数据降维也是机器学习中一个十分重要的话题,本文
一、概述 在第十和第十一这两篇文章中,虽然一直在介绍融合,但是各位应该也注意到了一点,就是这个融合是建图任务下的融合,主要原因是因为,那种一次性优化所有内容的融合方法(结构图如下),效率太低了,执行一次优化所需要的时间太长,所以它不适合用来做实时的定位,而建图任务是离线的,所以无所谓。 那么问题来了,在实时的定位中,这个融合该怎么做嘞? 二、滑动窗口简介 要解决上面的问题,有一个简单的思路,就是
文章目录 实现效果 一些设置 机械臂关节角范围设定 代码实现 改进 1 改进 2 代码实现 实现效果 可以看到机械臂穿过地面,这是由于没有设置机械臂为可碰撞,在“改进”中增加了该内容。 一些设置 机械臂关节角范围设定 对每个关节执行下面的操作:在代码中保持一致: local j1_space=simOMP
前言: 前段时间在做MPC(模型预测控制)的仿真实验,在Carsim的设置上走了不受弯路,网上多是关于老版本的Carsim教程。单单在输入通道设置上就试了一两天,才可以控制车速和方向盘角。所以给大家分享下Carsim 2016的使用心得,少踩点坑。该仿真基于Carsim 2016和MATLAB 2016a实现,其他版本的MATLAB可能会导致两个软件无法正常通信。 1. 新建数据集 选择菜
路径规划算法学习笔记2——基于采样基于采样RRTRRT-connectRRT*参考文献 在这里分享了路径规划方面的一些基本的算法原理和伪代码实现,主要包括基于搜索、基于采样、基于曲线插值和基于人工势场等四方面,计划每篇博客单列一类,其中内容可能存在不完善和错误之处,如有读者发现,欢迎批评指正。基于采样 第二部分是基于采样的路径规划算法,这一部分依次介绍RRT、RRT-connect、RRT* 。另
基于Linux下的OpenGL环境搭建流程1.流程:(1) sudo apt-get install build-essential(2)sudo apt-get install libgl1-mesa-dev(3)sudo apt-get install libglu1-mesa-dev(4)sudo apt-get install libglut-dev如果这一步出现了错误,则这一步骤
虽然没钱买实体机器人玩,但是在V-REP里边仿真也能体验到虚拟的快感(请大佬跳过),或许这就是穷学生的人生吧(没人比我更懂穷学生)。从今天开始,本菜要白嫖点高端的装装逼,从知乎大佬的论文开始吧! 本例程原料包括: 主料 -- @段晋军 大佬论文《Adaptive Variable Impedance Control for Dynamic Contact Force Tracking i
Ⅰ.如何在ROS里愉快地玩耍 gmapping a.作者Ubuntu18.04环境下示例 参考【1】turtlebot3 gazebo仿真-基于ros melodic ;用的是ros的navigation 包; 【2】(15条消息) gazebo模型下载以及配置_sunshine-CSDN博客_gazebo模型下载 ;gazebo模型下载,用来给turtlebot3一个运动的场所; 参考【
强烈建议购买USB摄像头网口不好用 网口摄像头配置静态ip把摄像头的网口线拔掉才可以使用WIFI使用迈德威视的网口摄像头摄像头型号:MV-SUA31GC-T第一步:利用官网给的软件先给摄像头一个ip(划重点:每一个需要网口连接的设备,自身需要一个ip):比如:192.168.1.178子网掩码设置为255.255.255.0第二步:manifold上的网口不能掉,(一般是eth0)要可以显示的出来
在 ROS 系统中,可以使用 bag 文件来保存和恢复系统的运行状态,比如录制雷达和相机话题的 bag 包,然后回放用来进行联合外参标定。 这里记录下我学习官方的 rosbag 教程的笔记:ROS rosbag 我常用的几个操作 虽然命令很多,但是我目前在工作中常用的命令就如下几个: 1. 录包 录制所有话题: rosbag record -a 录制指定话题,设置 bag 包名: rosb
今天本来想发这一篇,结果无意间发现google drive里我找不到当初写的草稿了。可能是之前误操作把这篇给删除了,于是无奈地发现:只能重写。 在此提醒大家做好data backup。另一方面,不破不立,重写并不是什么难事,只要你理解了它们。 但是这次重写为了节约一些时间,我就从[1]中copy & paste一些公式,希望它们能帮助你的理解。 下一篇我们谈谈根轨迹法怎么分析和设计系统。(
主讲人: 阿凯爱玩机器人 & FashionStar 培训课程资料 - 百度网盘下载链接 (离线版PDF文件 + 开源代码 + 软件工具包) 链接:https://pan.baidu.com/s/1M5y_Qk6CvFyuNqi1fAERpg 提取码:asvu 课程实验配套物料 Mega2560 R3开发板 FashionStar串口总线舵机RA8-U25 UC-01舵机调试板
本文主要基于以下参考: [1] John T. Betts. Survey of Numerical Methods for Trajectory Optimization. [2] Anil V. Rao. A Survey of Numerical Methods For Optimal Control. [3] John T. Betts. Practical Methods for Op
笔者比较懒,就直接采用图片的形式将公众号《混沌无形》中的文章以图片的形式搬运过来了,喜欢的读者可以关注“混沌无形”,阅读原文(原文提供PDF下载链接) 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/yntXNT5WMzZDfCacFvxNSQ 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦! 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦!
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
0. 前言 最近尝试着去在SLAM当中使用深度学习,而目前的SLAM基本上是基于C++的,而现有的Pytorch、Tensorflow这类框架均是基于python的。所以如何将Python这类脚本文件来在C++这类可执行文件中运行,这是非常有必要去研究的,而网络上虽然存在有例子,但是很多都比较杂乱,所以本篇文章将网络上常用的方法进行整理,以供后面初学者有迹可循 1. 模型认识 我们知道,目前基于C
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