robot_pose_ekf是ROS Navigation stack中的一个包,通过扩展卡尔曼滤波器对imu.里程计odom.视觉里程计vo的数据进行融合,来估计平面移动机器人的真实位置姿态,输出odom_combined消息.robot_pose_ekf只适用于平面上的轮式移动机器人,因此odom信息中的z,pitch和roll分量可以被忽略.IMU可以提供车体坐标系相对于世界坐标系的姿态(RPY角),其中Roll和Pitch是绝对角度,因为有重力方向作为参考,而偏航角Yaw则是一个相对角度…

相关资料: 传感器的坐标与读数:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/05/19/3086781.html 传感器介绍及指南针原理:http://www.2cto.com/kf/201111/110233.html 获取安卓设备的方向:http://www.cnblogs.com/bpasser/archive/2011/10/17/2214517.html 方位传感器:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48d49130…

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口发送给下位机(嵌入式控制板).下位机中根据机器人运动学公式进行解算,将机器人速度转换为每个轮子的速度,然后通过CAN总线(或其它总线接口)将每…

源代码有点长,放文末链接里了. 服务描述及代码现在的服务是:请求时携带要前进的距离,然后底盘前进相应距离.代码如下,改动很小: #!/usr/bin/env python import rospyfrom geometry_msgs.msg import Twist, Pointfrom math import copysign, sqrt, powimport tffrom carry.srv import MoveTowards class CalibrateLinear(): def __…

2017拜拜啦,怎么过元旦呢?当然是果断呆实验室过... 应该是大二的时候首次听说kalman,一直到今天早上,我一看到其5条"黄金公式",就会找各种理由放弃,看不懂呀...但是研究lidar定位需要以此为基础,故立志掌握,然后集中精力看了一天,我发现我居然看懂了...作为白巧克力的忠实粉,所以果断先攻读Ta关于kalman的两篇blog,照着第一篇blog的公式推导,虽然没全部推出来,但是对5条公式的来源大致了解了,然后跑了第二篇blog的matlab实例,对照5条公式,感觉明白了什…

2017拜拜啦,怎么过元旦呢?当然是果断呆实验室过... 应该是大二的时候首次听说kalman,一直到今天早上,我一看到其5条“黄金公式”,就会找各种理由放弃,看不懂呀...但是研究lidar定位需要以此为基础,故立志掌握,然后集中精力看了一天,我发现我居然看懂了...作为白巧克力的忠实粉,所以果断先攻读Ta关于kalman的两篇blog,照着第一篇blog的公式推导,虽然没全部推出来,但是对5条公式的来源大致了解了,然后跑了第二篇blog的matlab实例,对照5条公式,感觉明白了什么...然…

(Source:https://blog.sicara.com/image-registration-sift-deep-learning-3c794d794b7a)  图像配准方法概述 图像配准广泛用于遥感,医学图像,计算机视觉等.通常,它的应用根据图像获取方式主要分为四组: 不同视角(多视角分析)——从不同视角获取同一场景图像.其目的是为了获得更大的2D视图或者扫描场景的3D表示.应用示例:遥感-被检区域图像的拼接.计算机视觉-形状恢复(立体形状). 不同时间(多时分析)——从不同时间获取同…

1. 证据理论的发展历程 Dempster在1967年的文献<多值映射导致的上下文概率>中提出上.下概率的概念,并在一系列关于上下概率的文献中进行了拓展和应用,其后又在文献<贝叶斯推理的一般化>中进一步探讨了不满足可加性的概率问题以及统计推理的一般化问题. Shafer在Dempster研究的基础上提出了证据理论,把Dempster合成规则推广到更为一般的情况,并与1976年出版<证据的数学理论>,这一著作的出版标志着证据理论真正的诞生,为了纪念两位学者对证据理论所做的…

From Wikipedia, the free encyclopedia 来自维基百科,免费的百科Sensor fusion is combining of sensory data or data derived from disparate sources such that the resulting information has less uncertainty than would be possible when these sources were used individua…

导读 高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块.其中,云上定位主要解决Wifi指纹库.AGPS定位.轨迹挖掘和聚类等问题:端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题.近年来,随着定位业务的发展,用户对在城市峡谷(高楼.高架等)的定位精度提出了更高的要求. 特别是车机端定位,由于定位设备安装在车上,一方面,它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题,另一方面,各个传感器之间相互固连,有利于高精度的算法设计.这两点为车机端进一步提高导航精度的提供了可能. 城市峡谷一直是车机端定位的痛点.原因是…