RRT路径规划算法 地图 RRT算法原理 路径平滑处理 总结 RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）算法是一种基于采样的路径规划算法，常用于移动机器人路径规划，适合解决高维空间和复杂约束下的路径规划问题。基本思想是以产生随机点的方式通过一个步长向目标点搜索前进，有效躲避障碍物，避免路径陷入局部极小值，收敛速度快。本文通过matlab实现RRT算法，解决二维平面的路
@[toc] 一、词袋模型的引出 最初的Bag of words，也叫做“词袋”，在信息检索中，Bag of words model假定对于一个文本，忽略其词序和语法，句法，将其仅仅看做是一个词集合，或者说是词的一个组合，文本中每个词的出现都是独立的，不依赖于其他词 是否出现.也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立选择的。例如有如下两个文档： 1：Bob like
@[toc] 1. 将初始化的两帧转化为关键帧 // Create KeyFrames 认为单目初始化时候的参考帧和当前帧都是关键帧 KeyFrame* pKFini = new KeyFrame(mInitialFrame,mpAtlas->GetCurrentMap(),mpKeyFrameDB); // 第一帧 KeyFrame* pKFcur = new KeyFra
@[toc] 一、初始化特征匹配 1.1 查找候选特征点： 因为单目初始化的两帧是连续的，且初始化的两帧的速度一般不快，两帧差距不大，因此这里的候选关键帧采用最简单的紧邻搜索。如图所示：假设特征点在Frame1中的位置为A(x,y)。那么Frame2中的候选特征点就在对应坐标的一个半径为r（默认r=100）的圆中查找 /** * @brief 找到在 以x,y为中心,半径为r的圆形内且金字塔层级
0x00 简要介绍 在stdr仿真这个系列教程中，前面已经有八篇文章了。到现在才开始正式的指导大家如何下载前面所有的测试代码，那是因为我希望大家可以自己动手来输入各篇文章中的代码来测试学习。如果我一开始就告诉大家如何下载的话，有可能大家只是下载了代码，直接一运行launch看看效果就不管了。这样就无法真正深刻理解下整个自动导航配置过程，而且也无法认识到stdr软件的好处了。这个stdr系列教程的网
0x00 为何需要定点巡航 现在我们已经可以在已知地图中进行自动导航了，那就可以利用这个功能来解决一些实际生活中的需求了。下面就是我思考的几个实际场景中可能用到定点巡航的功能：在工厂中经常会遇到需要运送物料的要求，一般都是从固定地点将东西运送到固定的指定地点，而且可能会在多点之间不断的运送。如果使用人工的话，效率太低而且人也会累。此时，我们就可以使用现在这个定点巡航功能，可以让移动机器人来充当一个
这篇博客主要是一些调试中踩的坑及验证过的东西，以供大家参考。 1.GTSAM使用篇 调试在原有Lego-loam中Gtsam框架上添加三维里程计的BetweenFactor约束1.1 给初值 gtSAMgraph.add(PriorFactor<Pose3>(0, Pose3(Rot3::RzRyRx(transformTobeMapped[2], transformTobeMapp
0x00 hector_mapping简介 hector_mapping是一种SLAM算法，它可以在没有里程计的情况在未知环境下构建当前环境的地图。跟gmapping不同，gmapping建图时需要有里程计信息才行。同时hector_mapping还可以在有IMU模块的平台上运行，这样就具备了俯仰角/横滚角，可以有效的避免因为雷达的晃动导致的建图失败，提高了系统建图的鲁棒性。当然，如果你是在平坦的
0x00 gmapping简介 gmapping是一种高效的Rao-Blackwellized粒子滤波器，用于根据激光雷达测距数据来生成2D珊格地图。gmapping是OpenSLAM下的GMapping在ROS下的一个再封装移植版本，在ROS下完成SLAM的整个过程中，使用gmapping进行构建地图是第一步也是非常重要的一步，因为完整精确的地图是机器人进行定位和路径规划、自动导航和避障的重要前
1.序言 倒腾一段时间的LIO-SAM，实在是累，是那种没任何收获的感觉。吐槽几点a.输入点云需要按照最新的Velodyne雷达的数据格式（用速腾的累烦）b.里程计的输入还需要三维的，二维轮式的实现起来烦c.IMU预积分和紧耦合对消费级IMU和实际中很难严格时间对齐的开发真的有必要吗d.增加的GPS，神烦坐标系对齐不讲清楚怎么搞？连github issue也没讲…e.个人觉得创新不够，没什么大优点
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