问题描述: ROS 移动机器人建图后,用Navigation导航包执行 起始位置到 目标位置的路径规划和导航行走的过程中。 机器人导航初始化的时候,刚加载地图,如何让移动机器人执行 全局定位 global localization,把max Nparticles的粒子数量均匀撒在整张地图上? 首先 在navigation的launch文件 amcl.launch 或者类似的文件中增加或修改以下
看完第二节,区看后面的代码 1. 写在前面的屁话。 最近的科研任务需要对HOG算法进行魔改,很自然的就需要来看一看算法,看一看代码了。一开始网上down了一些代码,发现效果很差。分析了一下原因,发现他们都是根据作者论文直接复现的。然后没办法,把matlab中的代码调出来看了一下,果然,事情没有那么简单。 里面分别用了高斯滤波,三线性插值这两个骚操作,简直666. 讲道理
参考: 在 Python 中使用机器学习进行人体姿势估计姿态检测是计算机视觉领域的一个活跃研究领域。https://mp.weixin.qq.com/s/D_sTpTp_pkLeO2nrcjgpaA 什么是姿态估计? 姿态估计是一种跟踪人或物体运动的计算机视觉技术。这通常通过查找给定对象的关键点位置来执行。基于这些关键点,我们可以比较各种动作和姿势并得出见解
对于移动机器人,定位技术是保证移动机器人轨迹/运动作业的前提技术,特别是跟踪作业的基础。与自动驾驶车辆定位不同,小型移动机器人所需要的定位精度。根据作业环境,小型移动机器人定位技术可以视为室内定位系统(Indoor Location System, ILS)。小型移动机器人定位技术不同于机械加工领域的定位技术,从关键词上可以明显区别,“Location/Localization”与“Posit
问题描述: ROS 移动机器人建图后,用Navigation导航包执行 起始位置到 目标位置的路径规划和导航行走的过程中。 机器人导航初始化的时候,刚加载地图,如何让移动机器人执行 全局定位 global localization,把max Nparticles的粒子数量均匀撒在整张地图上? 首先 在navigation的launch文件 amcl.launch 或者类似的文件中增加或
前提基础,先看一下 贝叶斯滤波 和 蒙特卡洛方法 一、什么是粒子滤波? 这里有个基于粒子滤波的物体跟踪 案例说明: 参考:基于粒子滤波的物体跟踪 - yangyangcv - 博客园 如果还是看不懂, 知乎上有个 通俗地解释粒子滤波器 的案例说明,感觉工程师做过实际项目有经验的说的要通透一点。 参考:通俗地解释粒子滤波器 - 知乎 先定义一
本文作为学习激光SLAM尤其是2D激光SLAM的学习笔记,理清楚很多问题的前因后果,历史发展事件等, 读史使人明智。 假设已经知道了激光SLAM的代表方案:ROS wiki官方集成了的2D激光slam方案, 基于滤波的gmapping (2007年)和基于图优化的cartographer(Google团队 2016年)的基本历史,之后的发展参阅文章 和 3D激光slam LOAM等方案。
移动机器人路径规划—很多种算法,如果有计算机学科基础的话,可以参考数据结构中的深度优先算法或者广度优先算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/51112799 https://zhuanlan.zhihu.com/p/51372134 路径规划算法实时之前,默认有一张类似2D地图,可用矩阵或者数据结构中的二维数组表示。最简单的两种数值状态即可,0和1值可以分别
转自:https://new.qq.com/omn/20200816/20200816A0I8KP00.html 1 机器人导航 大家都知道,机器人分不同形式,有操作的机器臂,还有移动机器人,所有移动机器人都需要进行导航,包括防爆机器人、双足机器人、四足机器人、清洁机器人、UVA、自动驾驶机器人等等,所有的移动机器人都必须有一个自主导航的功能。 我今天的报告围绕
注释1:玩机器人技术和研究,假设已经知道ROS,以下大部分仿真环境几乎都可以与ROS交互 非儿童机器人编程环境scratch等。 注释2:之前只知道gazebo,没想到还有这么多仿真软件和工具,可以做很多很炫的东西。无知很可怕; 另一方面,国内的B站大部分资源和视频(科技方面)都是从YouTube copy过来的,不少软件和作品的演示视频引入过来
参考网址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247520667&idx=3&sn=47ee6791565669593f2a227b5b9ba5d4&chksm=ec1c7c62db6bf574fe397cad9065cf7117370fa1938e0e34952dc6351bd0df90d1
一、学习心得记录(不一定对):转载了很多博主的网站,若侵权,告知必删 1. 激光slam 和视觉slam 实际在实现的时候完全是两码事,可能根本思想差不多,特别是非线性优化方面,但是实现方案差距较大,需要转变思维。 2. 2D激光slam和3D激光slam 的实现方案还是有些区别,3D目前主要用在室外无人车或者送快递机器人等; 2D主要用在室内环境,家用扫地机器人 、工厂货仓环境、室内(建筑物
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