之前写的文章分析了全向小车运动原理和基本构型,今天尝试把它部署到 Ros 上。 基本原理 参考系的定义需要根据 Ros by Example chapter 7 做一些修改: 定义三轮车的三个轮子分别是 A、B、C, 速度分别是a、b、c; 定义半径 Radius 是中点到轮子的距离; 定义 a,b 为前轮,c 为后轮。 控制程序 Ros 中的
什么是麦克纳姆轮 在竞赛机器人和特殊工种机器人中,全向移动经常是一个必需的功能。「全向移动」意味着可以在平面内做出任意方向平移同时自转的动作。为了实现全向移动,一般机器人会使用「全向轮」(Omni Wheel)或「麦克纳姆轮」(Mecanum Wheel)这两种特殊轮子。 全向轮与麦克纳姆轮的共同点在于他们都由两大部分组成:轮毂和辊子(roller)。轮毂是整个轮子的主体支架,辊子
英文原文链接:http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/#mathybits 注:这恐怕是全网有关卡尔曼滤波最简单易懂的解释,如果你认真的读完本文,你将对卡尔曼滤波有一个更加清晰的认识,并且可以手推卡尔曼滤波。原文作者使用了漂亮的图片和颜色来阐明它的原理(读起来并不会因公式多而感到枯燥),所以请勇敢地读下去! 目录
基本概念: 1、状态方程: 某一时刻的状态用Xt表示,它是一个列向量,表征了当前位置Pt和当前速度Vt;上一时刻位置Pt-1和上一时刻速度Vt-1,由于卡尔曼滤波器是时域下的线性滤波器,故可以对状态矢量Xt进行改写: 状态预测公式: ,x^ 表示预测值或推测值,非实际值 状态转移矩阵Ft, 表示如何从上一时刻的状态来推测当前时刻的状态:
70年代末,随着计算机的应用和传感技术的发展,移动机器人研究又出现了新的高潮。 特别是在80年代中期,设计和制造机器人的浪潮席卷全世界。一大批世界著名的公司 开始研制移动机器人平台,这些移动机器人主要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台,从而促进了移动机器人学多种研究方向的出现。 移动机器人目前已经遍布军事、工业、民用等各大领域,并还在不断的发展中,目前移
1. 简介 在移动机器人建图和导航过程中,提供相对准确的里程计信息非常关键,是后续很多工作的基础,因此需要对其进行测试保证没有严重的错误或偏差。实际中最可能发生错 误的地方在于机器人运动学公式有误,或者正负号不对,或者定义的坐标系之间方向不一致等。 整个移动机器人的控制结构如下图所示,其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接
目录 一、编码器简介 二、编码器工作原理 三、编码器分类 (1)增量式编码器 (2)绝对式编码器 四、编码器测量方案 一、采用单片机外部中断计数来实现计算 二、采用单片机的输入捕获,跟第一种方法类似 三、采用专用编码器接口 一、编码器简介 编码器是一种广泛使用的位置式传感器,它能够检测细微的运动,其输出为数字信号。编码器中应用最为广泛的就是光电编码器,可以用来进行角度的
路径规划算法总结 目录 1 自主机器人近距离操作运动规划体系 ········1.1 单个自主机器人的规划体系 ········1.2 多自主机器人协同规划体系 2 路径规划研究 ········2.1 图搜索法 ················2.1.1 可视图法 ················2.1.2 Dijkstra算法 ················2.1.3 A*
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