这一篇文章的主要内容是将前几篇文章所讲内容做一个集合，实现在ROS环境下的多机器人导航加编队的仿真。

本文将在ROS系统的基础上，在gazebo中实现多机器人的仿真，并在rviz中实现其中任一机器人的自主导航功能。

上一回，我们讲完了A*的工作原理，与Dijkstar相比A*确实有一定程度上的优化，但是我们最后也提到了，即便如此A*和Dijkstar一样，依旧还是在逐一遍历地图中的每一个栅格，…

基于PX4无人机ROS下仿真开发，包括环境搭建以及slam,planning,image_process等demo的实现。

书接上回，上一次我们讲完了Dijkstra，如果小伙伴们有印象的话，肯定还记得在上一篇的文末，我们提到了Dijkstra的致命缺点：处理大地图时效率低下。那么今天我们就来看看Dij…

在运动规划的研究场景里很多已经存在的经典算法，在运动规划的入门阶段绕不过去的五种基础算法分别有：Dijkstra、Astar（A*）、PRM（概率路线图法Probabilistic…

       ROS使用tf来决定机器人的位置和静态地图中的传感器数据，但是tf中没有机器人的速度信息，所以导航功能包要…

      在导航过程中，传感器的信息至关重要，这些传感器可以是激光雷达、摄像机、声纳、红外线、碰撞开关，但是归根结底，导航功能包…

1、概述         ROS的二维导航功能包，简单来说，就是根据输入的里程计等传感器的信息流和机器人的全局…

        在理解了move_base的基础上，我们开始机器人的定位与导航。gmaping包是用来生成地图的，需要使用实际的机器人获取激光或者深度数据，所以我们先在已有的地图上…

        在上一篇的博客中，我们一起学习了ROS定位于导航的总体框架，这一篇我们主要研究其中最重要的move_base包。            在总体框架图中可以看到，mo…

        导航与定位是机器人研究中的重要部分。 一般机器人在陌生的环境下需要使用激光传感器（或者深度传感器转换成激光数据），先进行地图建模，然后在根据建立的地图进行导航、定位…