今天这篇是近期工作的一个思考，有待完善。 同时非常偏商业，技术干得再好不也还是得考虑吃饭问题撒。。。总体不是太务虚 首先从个人立场来说，我并不是一个L4自动驾驶的拥护者，但是对无人驾驶(尤其是特定行业的)我很认同。 现在总体机器人状态估计领域，具备以下的一些基本情况： 1.复杂场景感知端极重，一般都以一个或多个线扫雷达，结合强算力平台与一大堆的视觉传感器完成。先不讨论成本，这一系列基础设计
2022 9.26 bionic 1.fim8.1.1 安装 自取一波 链接：https://pan.baidu.com/s/1S5DB6nO86bg_FyPhvxLb8Q 提取码：mc33 1.1 安装命令 cd fmt-8.1.1/ mkdir build cd build cmake .. make sudo make install 2 Sophus库安装
Webots controller编程指南 文章目录 Webots controller编程指南 1. controller程序设计流程 1.1 controller与场景树节点 1.2 进程角度分析 1.3 仿真时间步长与控制器程序更新延时步长 2. 例解控制器编程 2.1 Hello world 实例 2.2 传感器读取实例 2.3 执行器的使用
转一些obj文件格式的说明，顺带把需要用的东西做了标注！ ========================================================================= OBJ文件是一种文本文件，可以直接用写字板打开进行查看和编辑修改。1、OBJ文件的特点OBJ3.0文件格式支持直线(Line)、多边形(Polygon)、表面(Surface)和自由形态
文章目录 前言 1. 自主避障在自动驾驶系统架构中的位置 2. 自主避障算法分类 2.1 人工势场法（APF） 2.1.1引力势场的构建 2.1.2斥力势场的构建 2.1.3人工势场法的改进 2.2 TEB（Timed-Eastic-Band, 定时弹性带） 2.3 栅
文章目录 前言 介绍 1. 路径规划在自动驾驶系统架构中的位置 2. 全局路径规划的分类 2.1 基础图搜索算法 2.1.1 Dijkstra算法 2.1.2 双向搜索算法 2.1.3 Floyd算法 2.2 启发式算法 2.2.1 A*算法
简介：无人驾驶虚拟仿真环境中，道路障碍物默认有3种，路障、小鸭子（模拟行人）和小车，其中路障是静止状态，小鸭子和小车可以是静止状态，也可以是运动状态。障碍物色彩复杂多变、在道路中的位置随机且动态变化，普通的图像处理手段不再适用于障碍物的检测，在这里我们利用机器学习的手段来进行障碍物的检测。 目录 1、模型训练环境部署 2、制作训练数据集 3、模型训练 4、模型验证 5、模型导
前言：最近在做点云的工作，通过资料及其他网页，总结一些比较常用且实用的操作，留给自己查看，同时也希望能给别人带来方便。 １. 两片点云cloudA、cloudB，若在cloudB中找到cloudA的数据点，则从cloudB中删除该点。 #include <pcl/point_cloud.h> //点类型定义头文件 #include <pcl/kdtree
首先在Ros工程目录src下，创建新的功能包。使用命令 catkin_create_pkg px4_launch 注意此处不需要添加任何依赖了。然后建立一个launch文件夹，如下图所示 2. 改写launch文件即可，如下面所示。 <launch> <arg name="world_path" default="$(find simula
目录 1. RRT算法背景 1.1 RRT算法核心思想 1.2 RRT算法优缺点 2. 经典RRT算法 2.1 RRT算法流程 2.2 RRT伪代码 3. 基于目标概率采样 4. RRT_算法 4.1 RRT与RRT_的区别 4.2 RRT_算法详解 4.2.1 RRT_算法总体伪代码 4.2.2 重新选择父节点 4.2.3 重新布线 4.2.4 RRT_算法Choose Paren
写在前面的话： 一定要确保mavros安装成功。我在安装mavros的时候采用的是官网默认的安装方式，期间一定有Error出现，没有成功，导致后面需要补充安装一些东西。验证是否安装成功，可以在本地运行roslaunch mavros px4.launch 注： 默认的mavros源码是安装在catkin_ws文件夹下，可以 首先采用 catkin clean 清除源码工程，然后采用cat
跟风尝试下最近火热的Yolo，实现方法参考ROS下基于YOLO的px4无人机目标检测 PX4+mavros为常规配置，只需要添加对应的gazebo插件 在PX4固件中找到 Firmware/launch/mavros_posix_sitl.launch，修改其中的飞机模型，添加iris_stereo_camera，使得iris模型携带了一台双目相机，ROS中topic为： /stereo/c
标题先给出极速下载地址和方法： 提示：gitee上的代码我已经取消同步到github了（同步到2020-4-2日），代码方便大家下载，学习，交流。但是请不要修改上传**（NO git push!)**。 码云地址：https://gitee.com/gchasing/ardupilot.git 点击这里链接过去 使用方法：在terminal中，直接 git clone https
在官方程序上（PX4 wiki上为offboard起飞到2m高度） 进行更改，实现首先起飞到固定点（x=1,y=2,z=5), 然后按照给定角度飞行。 补充：最终实现效果链接为 gazebo_mavros_PX4 大倾角测试 PX4_gazebo_mavros 自旋翻测试 PX4_ROS_gazebo多机仿真（画圆） 说明：新建世界模型world，首先从gazebo中添加想要的元
配置：Vmware14 虚拟机， Ubuntu18.04 LTS 版本。台式机Win10系统，8G内存，i7-6700四核 整个配置过程基本按照官网操作。虚拟机配置如图 进入ubuntu18.04之后，首先配置网络，然后依次输入下列指令即可1、apt-get update -yapt-get upgrade -y2、sudo apt install git3、git clone https
Webots安装 文章目录 Webots安装 1. Webots简介 2. Webots安装 2.1 系统要求 2.2 验证显卡驱动 2.3 安装 3. Webots仿真 3.1 world文件 3.2 Controller文件 3.3 Supervisor Controller 4. 启动方式 1. Webots简介 webots是一个开源3D移动机器人
简介：在上一节中，我们完成了障碍物检测模型训练以及python部署，在这一节中，我们将障碍物识别部署到ROS系统中。 新建功能包 $ catkin_create_pkg objects_detect rospy std_msgs sensor_msgs 新建配置文件 $ mkdir -p objects_detect/config/objects_detect_node $ t
匈牙利算法学习笔记 1. 前言 1.1 二分图 1.2 二分图匹配 2. 匈牙利算法(Hungarian Algorithm) 2.1 基础概念 2.2 实现步骤 参考链接：1. 14-4：匈牙利算法 Hungarian Algorithm 1. 前言 1.1 二分图 二分图通常针对无向图问题。假设G=(V,E)是一个无向图，
四旋翼无人机飞行 无人机从起点出发飞向目标点，途径随机生成的障碍物源码：https://pan.baidu.com/s/1WgEJuvlQmXrNfNmNolwbGg? 基于控制避障函数(CBF)的四旋翼飞行控制 采用航点飞行，利用给定航点规划轨迹，从起点出发，沿着轨迹飞行，同时躲避轨迹上的障碍物源码： https://pan.baidu.com/s/1u4VasALLQ20
0. 编译PX4固件 参考仿真平台基础配置教程（中文详细教程） 仿真平台基础配置 · 语雀 (yuque.com)https://www.yuque.com/xtdrone/manual_cn/basic_config 按照教程，成功编译后运行launch 一. 安装Ceres依赖：1、软件包下载：安装及下载地址： Installation — Ceres Solverhttp:
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