创建订阅者代码(C++)如何实现一个订阅者*初始化ROS节点;*订阅需要的话题;*循环等待话题消息,接受到消息后进入回调函数;*在回调函数中完成消息处理. //创建cpp文件 cd learning_topic/src/ touch velocity_publisher.cpp //代码 /** * 该例程将订阅/turtle1/pose话题,消息类型turtlesim::Pose */
【导读】 在这一系列的V-REP自学笔记中,我们定了一个小目标,完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程,控制机器人从A点抓取物品,然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上,这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者,可以在我的专栏找到往期文章。 V-REP自学笔记是一个系列教程,发布在专栏:AI与机器人。
首先,概率滤波的思想目的是为求变量X的概率分布函数(一般情况下为条件概率分布) F(x)=P(ξ<x) (-∞<x<+∞),变量X最优估计值U即指满足公式F(U)=Max。 1.卡尔曼滤波(EKF,UKF先不说)只考虑高斯噪声,线性模型,因此变量X的后验概率分布肯定也为高斯分布(高斯分布经过线性变换还是高斯分布,只是参数改变),因此只需要利用预测(先验)和量测(似然)更新后验概率
WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。 一、配置 rosbridge_suite:Rosbridge provides a
1. Arduino简史 Arduino是一家制作开源计算机硬件和软件的公司,同时兼有项目和用户社区,他负责设计和制造单板微控制器和微控制器包,用于构建数字设备和交互式对象,以便在物理和数字世界中感知和控制对象。 该项目的产品是按照GNU宽通用公共许可证(LGPL)或GNU通用公共许可证(GPL)许可的开源硬件和软件分发的,Arduino允许任何人制造Arduino板和软件分发。 Arduino板
1. Hermite插值计算 书接上回:机器人路径规划之分段三次 Hermite 插值(PCHIP)(上)[快速上手],在通过快速调用API实现功能之后,这节让我们来分析一下这个很有意思的插值过程。 上节说过,Hermite插值是一种不但要求插值多项式函数值与原函数值相同,同时还要求在节点处,插值多项式的一阶直甚至高阶的导数值也与被插函数的相应阶导数值相等的插值方法。那么具体的如何通过Hermi
前言 在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本,样本不同对应的应用不同。 其功能例如 剔除错误的配准点对,分割出处在模型上的点集 PCL中以随机采样一致性算法(RANSAC)为核心,同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法,例如随机采样一致性算法(RANSAC)最大似然一致性算法(MLESAC),最小中值方差一致性算法(LMEDS)等,所有估计参
有人可能会问怎么会突然新添一个新建工程啊~这里想解释下为什么不直接用山外的例程直接开始写代码。因为我个人曾经遇到一个问题,程序下不进去,板子、jlink均无问题,换一个例程下载却能下进去,我把我自己的代码移植到这个例程中后,就又没有问题了,可是好景不长半个月后又出现这样的问题,我就请教了大佬们,大佬们分析原因如下:例程的路径与我的路径不同、IAR版本不同等,我恍然大悟,我认为就是路径不同的缘故,改
机器人平台搭建(二)——为机器人装配摄像头 目录 总述1、usb_cam功能包2、驱动摄像头 总述USB摄像头最为普遍,如笔记本电脑内置摄像头等,在ROS中使用这类设备可以直接使用usb_cam功能包驱动。 1、usb_cam功能包 usb_cam是针对V4L协议USB摄像头的ROS驱动包,核心节点是usb_cam_node,相关的话题和参数设置如下。 (1)话题usb_cam功能包发布的话题。名
在上一篇文章中我们安装好了ROS环境。本篇文章我们将熟悉ROS中的一些概念(Concept),并尝试使用C++来实现一个发布器(Publisher)和一个订阅器(Subscriber)。 该文章是个人学习ROS的过程记录,参考的书是中文版《ROS机器人编程:原理与应用》,英文版为A Systematic Approach to Learning Robot Programming with ROS
首先感谢古月居转载我的文章,但是本文有很多乱码和不清晰的地方影响阅读体验,如果对本文感兴趣,欢迎大家去看我的知乎原帖,同时欢迎留言讨论! Chapter2:Configuration Space 本章将所有机器人都建模为刚体的连杆。 对于机器人来说,首先要关注的是它在哪里?如何描述机器人的位置,很简单,即对机器人上的每个点做出位置描述,由于机器人的连杆是刚性且形状已知,那么仅需几个坐标就可以描述
创建功能包 cd ~/catkin_ws/src catkin_creat_pkg learning_topic roscpp rospy std_msgs geometry_msgs turtlesim 创建发布者代码(C++)如何实现一个发布者*初始化ROS节点*向ROS Master注册节点信息,包括发布的话题名和话题中的消息类型*创建消息数据*按照一定频率循环发布消息 //创建cpp文件
这里是对于代码的讲解视频,大约一个小时,需要的同学可以看看:B站:meeting_01 系列文章【智能车Code review】—曲率计算、最小二乘法拟合【智能车Code review】——坡道图像与控制处理【智能车Code review】——拐点的寻找 智能车复工日记【1】——菜单索引回顾 智能车复工日记【2】——普通PID、变结构PID、微分先行PID、模糊PID、专家PID 智能车复
文章目录 1. 插件的添加 2. SDF参数说明 传感器通用参数: ForceTorque特定参数: 3. 说明 4. 示例sdf文件 1. 插件的添加 在相应的<joint>标签内添加如下代码: <sensor name="force_torque" type="force_torque">
前言 什么是关键点?关键点定义: 关键点也称为兴趣点,它是2D图像、3D点云或曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。 关键点的意义?加快后续识别、追踪等数据的处理速度 具备该意义原因?关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量小很多,它与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子,常用来形成原始数据的紧凑表示,而不失代表性与描述性。 3D Harris 角点检测 角点概念
机器人路径规划之分段三次 Hermite 插值(PCHIP)(上) 在机器人的路径规划中针对离散采样点做插值计算生成平滑的曲线轨迹也是挺重要的一部分,本文主要引出一下目前使用较多也是个人觉得挺好用的一个插值方法——分段三次 Hermite 插值(PCHIP),并附上Python和Matlab的代码实现。 1. 插值 假设我们希望对离散的数据点 (x1, y1), …, (xn, yn) 来近
写在前面 我终于把神经网络的梯度下降公式推导完毕了!先看看为了伟大工程牺牲的草稿纸吧~ 接下来我就分享出我推导的公式以及我总结出来的规律。 梯度下降 神经网络如图所示: 前馈神经网络调整参数的过程可以看成是将误差通过神经网络的连线逐层往回传递从而调整不同层神经元之间的连接系数和神经元的阈值。那么误差是如何回传的呢?那就是通过求微分来实现了,求上层神经元输出对下层神经元输出的微分,再给一定的学习
0. 前言 在了解SLAM的原理、流程后,个人经常实时困惑该如何去从零开始去设计编写一套能够符合我们需求的SLAM框架。作者认为Ceres、Eigen、Sophus、G2O这几个函数库无法避免,尤其是Ceres函数库在激光SLAM和V-SLAM的优化中均有着大量的应用。作者分别从Ceres和Eigen两个函数进行了深入的解析,这一篇文章主要对G2O函数库进行详细的阐述,来方便各位后续的开发。 1.
论文 MUTUAL MEAN-TEACHING: PSEUDO LABEL REFINERY FOR UNSUPERVISED DOMAIN ADAPTATION ON PERSON RE-IDENTIFICATION 解决的问题 通俗说: reid任务在实际的使用中,即使是用大规模的数据集训练好的模型,如果直接部署于一个新的监控系统,由于领域差异会导致效果明显的下降。 无监督领域,行人重识别
Ubuntu18.04+Ros Melodic安装及环境配置+Ros安装常见问题解决方法(亲测安装成功) 近期跟着古月居老师正在学习《Ros入门21讲》以及Ros的基本应用等相关内容,作为步入Ros领域的第一步,Ros系统的安装步骤特别是安装时遇到的各类问题也曾经令许多入门者头大,本篇文章是本人亲自尝试,利用最简单的步骤安装Ubuntu18.04+Ros Melodic,希望对各位有所帮助 安装步
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