对于机器人感知任务而言,经常需要预判物体的运动,保证机器人在物体与自身接触之前进行规避.比如无人机与障碍物的碰撞,足球机器人判断足球的位置.预判的前提是对当前状态进行准确的估计,比如足球的速度,障碍物靠近的速度.一般认为,测量是存在误差的 —— 眼见未必为实. 1.物体的运动学模型 物体的运动学模型使用状态向量来表达.以2维空间的质点运动为例,物体的运动学模型可以表达为 x = [ px py vx vy ]' .其中 px py 表示物体的位置,vx vy 表示物体的速度.如果能够准确估计物体…

机器人感知是UPNN机器人专项中的最后一门课程,其利用视觉方法来对环境进行感知.与之前提到的机器人视觉不同,机器人感知更侧重于对环境物体的识别与检测.与计算机视觉不同,机器人视觉所识别的物体往往不需要高精度测量,物体也有明显特征.机器人感知最为典型的应用是对环境的感知 —— SLAM,同步定位与地图构建.如果说机器人视觉解决了where am I的问题,那么Robotic Perception 面对的是Who is it. 1.1D Gaussian 感知要解决的是对环境识别的问题,沿着PGM的…

终于完成了Robotic SLAM 所有的内容了.说实话,课程的内容比较一般,但是作业还是挺有挑战性的.最后一章的内容是 Location. Location 是 Mapping 的逆过程.在给定map的情况下,需要求取机器人的位姿. 1.Location 的意义 在机器人导航任务中,location 可以告诉机器人目前位置,以方便闭环控制或者轨迹规划.一般情况下,Location 可以通过GPS,WIFI 等方式完成.GPS的定位精度在3.5米左右,WIFI则大于10米.对于机器人.无人汽车而…

对于移动机器人来说,最吸引人的莫过于SLAM,堪称Moving Robot 皇冠上的明珠.Perception 服务于 SLAM,Motion Plan基于SLAM.SLAM在移动机器人整个问题框架中,起着最为核心的作用.为了专注于Mapping,此章我们假设 Location 是已知的. 1.Metric Map 轨迹规划任务是再Metric Map的基础上完成的.当然,层次最高的是语意图,语意图是未来研究的热点方向.获取Metric Map 的难度最大之处在于:1.传感器噪声(May be…

今天完成了机器人视觉的所有课程以及作业,确实是受益匪浅啊! 最后一个话题是Bundle Adjustment. 机器人视觉学中,最顶尖的方法. 1.基于非线性优化的相机位姿估计 之前已经在拟合一篇中,已经补完了非线性最小二乘拟合问题.Bundle Adjustment,中文是光束平差法,就是利用非线性最小二乘法来求取相机位姿,三维点坐标.在仅给定相机内部矩阵的条件下,对四周物体进行高精度重建.Bundle Adjustment的优化目标依旧是最小重复投影误差. 与利用non-linear mea…

Felix Endres 论文下载 Technische Fakult¨ atAlbert-Ludwigs-Universit¨ at Freiburg Betreuer: Prof. Dr. Wolfram Burgard 简介:In recent years, commercially available mobile robots, that operate in indoor environments, have found their ways into private homes,…

ROSCon 2016视频和幻灯片发布 By Tully Foote on 十月19,2016 7:28 AM 全部PPT下载地址:http://pan.baidu.com/s/1gf2sn2F ROSCon在各方面都创下了历史新高,超过450名与会者,比去年的赞助增加了60%. 感谢大家来和你的支持! 并感谢我们的赞助商的财务支持,使会议成长! 我们很高兴地宣布,我们已经发布了关于该计划的所有会谈的录音. 你可以找到它们链接到: http://roscon.ros.org/2016/#prog…

----ROSCon2012-2017----来源链接:https://roscon.ros.org           近三年ROSCon(2015-2017)都会将会议视频录像和文档公开~以下为机器翻译~ ----2017---- ROSCon将于2017年9月21日至22日在加拿大温哥华举行! 那就是在加拿大温哥华温哥华会议中心的同一地点发生的IROS之前的星期四和星期五.所以如果你打算到IROS旅行,只需要加上几天的旅程,这样你可以加入我们在加拿大温哥华的ROSCon. 注册 ROSCo…

上篇请访问这里做一个能对标阿里云的前端APM工具(上) 样本多样性问题 上一小节中的实施方案是微观的,即单次性的.具体的.但是从宏观上看,我需要保证性能测试是公允的,符合大众预期的.为了达到这种效果,最简单的方式就是保证测试的多样性,让足够多人访问产生足够多的样本来,但这对于一个为个人服务的工具网站来说是不现实的. 于是我打算借助机器的力量,在世界各地建造机器人程序来模拟访问.机器人程序原理非常简单,借助 headless chrome 来模拟用户的访问: const url = 'https:…

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如…