第四代自动泊车从APA到AVP技术 前言 自动泊车是指汽车自动泊车入位不需要人工控制,系统能够自动帮你将车辆停入车位,在倒车入库中可谓是驾驶者的一项利器.当我们找到一个理想的停车地点,只需轻轻启动按钮.坐定.放松,其他一切即可自动完成.自动泊车技术同样适用于主动避撞系统,并最终实现汽车的自动驾驶. 不同的自动泊车系统采用不同的方法来检测汽车周围的物体. 有些在汽车前后保险杠四周装上了感应器,它们既可以充当发送器,也可以充当接收器.这些感应器会发送信号,当信号碰到车身周边的障碍物时会反射回来. 然

Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

接上一篇:1.rplidar测试 方式一:测试使用rplidar A2跑一下手持的hector slam,参考文章:用hector mapping构建地图 但是roslaunch exbotxi_bringup 2dsensor.launch 和 roslaunch exbotxi_nav hector_mapping_demo.launch 这两个文件都没有搜索到.需要更新exbot_xi开发包.https://github.com/yuanboshe/exbot_xi/tree/hydro/

在Google开源SLAM软件cartographer中,相对<SLAM for dummies>使用了更为复杂.性能更好的Scan匹配与UKF算法,这里简单介绍下cartographer中使用的UKF算法. (一)滤波器参数设定 constexpr static FloatType kAlpha = 1e-3; constexpr static FloatType kKappa = 0.; constexpr static FloatType kBeta = 2.; constexpr st

SLAM综述性特别是原理讲述比较浅显易懂的的资料比较少,相对比较知名的是<SLAM for Dummies>,但中文资料相对较少,这里就简单概述一下<SLAM for Dummies>的核心内容. (一) SLAM for Dummies中SLAM的基本模块 SLAM的基本组成包括:地标(Landmark)抽取.数据关联.系统状态变量估计.基于观测值得系统状态变量更新,以及地标更新.SLAM for Dummies主要描述了2D场景下的地图构建与机器人定位,这里的状态变量主要是指机

以前是专门做室内定位技术研究的,先后学习和分析了多种基于电磁的室内定位技术,如WiFi指纹定位(先后出现过RSSI.CTF.CIR多种指纹特征).WiFi ToF定位.低功耗蓝牙BLE以及iBeacon定位,调研和测试过超宽带(UWB)定位技术.地磁指纹定位等技术.后面有时间会准备一个适用场景和性能指标的详细对比分析. 室内定位技术通常以定位区域的精准结构及地图已知为前提,随着机器人相关技术的发展和应用场景的逐步拓展,同步定位与地图构建SLAM技术日益重要,近两个月学习和测试了下SLAM相关的技

作者总结了SLAM前端和后端的区别 While SLAM frontends are used to estimate robot movement online in real-time, the backend is used to perform optimization of the pose graph given constraints between poses that have been generated before using the frontend. 前端 用来在线实

做了个SLAM的小视频,有兴趣的朋友可以看下 https://youtu.be/z5wDzMZF10Q 1)Library depended 一个完整的SLAM系统包括,数据流获取,数据读取,特征提取,特征匹配,POSE恢复,回环检测,全局优化,数据可视化,系统界面等,基于此列出SLAM系统所需依赖的库,同时会发布各个库的编译方式以及对各个库联合编译时出现的问题提出解决方案. Eigen Eigen库有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法 Eigen 3.0, Download

/*********************************************************************************************************** .....从前,一种叫WALL-E的小机器人被送往地球清除垃圾,但WALL-E并不适合地球的环境,大批量地来也大批量地坏,最后只剩下WALL Tang还在日复一日的按照程序收拾废品.就这么过了几百年,仅存的WALL Tang还在垃圾堆里淘到不少人造宝贝,它也开始有了自我意识,懂得什

这几天按照高博的博客做了一起做RGB-D SLAM (1)和(2) ,,其中大部分步骤都没问题 开发环境是ubuntu14.04+indigo 有几个问题就是: (1)我的电脑不能加载PPA,原因是:用了公司的网络代理,,拿回家用家的网络就可以了 (2)编译opencv的时候也挺快的,大概20分钟左右吧,,,看来我的电脑配置还是挺好的 (3)我的opencv和pcl 默任安装位置在  usr/include   中,和高博的不一样.... (4)cmake  的时候总是说找不到cmakelist

在写这个随笔时,北京的外面正在下2016的第一场雪.夜深人尽之时总会考虑一下自己的未来在何方. 长这么大了,我发现我这人始终不能坚定不移的朝着一个方向努力,总是朝三暮四,对学习更是朝令夕改,这造成了我虽然花费了很多的时间学习,什么都知道一点但什么又都不精通.同事也说,这是当今做技术的人员最害怕的一件事,为此,我也陷入了深深的纠结之中.都快毕业了,还没确定自己想要在哪个城市发展.真的是该改改我这个毛病了,否则将一事无成. 今天我做了一个不会改的决定,那就是下决心从SLAM开始,不钻研嵌入式底层了.

Karto_slam算法是一个Graph based SLAM算法.包括前端和后端.关于代码要分成两块内容来看. 一类是OpenKarto项目,是最初的开源代码,包括算法的核心内容: https://github.com/skasperski/OpenKarto.git  之后作者应该将该项目商业化了:https://www.kartorobotics.com/ 作者是这样说的: “When I worked at SRI, we developed a 2D SLAM mapping syst

数据集 New College Dataset :: Main / Downloads Autonomous Space Robotics Lab: Devon Island Rover Navigation Dataset Radish Robotic 3D Scan Repository The Rawseeds Project www.semantic3d.net laserregistration:laserregistration – ASL Datasets Computer Vis

OpenSLAM http://openslam.org/ Most main stream open source slam resource can be found on OpenSLAM, which is a set of packages. ORB-SLAM2 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git In its github page, information are complete including the paper referen

想用rplidar跑一下hector slam,在网上发现了几个教程写的都不错,但是亲测发现都有点不足,综合了一下,进行补充. 1. 安装ros 和 创建工作空间 http://blog.csdn.net/u013453604/article/details/49386953 2. rplidar  : https://hollyqood.wordpress.com/2015/12/01/ros-slam-2-hector-slam-2d%E5%9C%B0%E5%9C%96%E5%BB%BA%E

前言 理解李群与李代数,是理解许多SLAM中关键问题的基础.本讲我们继续介绍李群李代数的相关知识,重点放在李群李代数的微积分上,这对解决姿态估计问题具有重要意义. 回顾 为了描述三维空间里的运动,我们使用3$\times $3的旋转矩阵$\mathbf{R}$来描述一个刚体的旋转,并且,用4$\times$4的变换矩阵来描述六自由度的旋转+平移.这两种矩阵在传统的欧氏空间$\mathbb{R}^{3 \times 3}$和$\mathbb{R}^{4 \times 4}$中,不存在加法运算,只有

这是我在知乎上问题写的答案,修改了一下排版,转到博客里.   原问题: 能否简单并且易懂地介绍一下多个基于滤波方法的SLAM算法原理? 目前SLAM后端都开始用优化的方法来做,题主想要了解一下之前基于滤波的方法,希望有大神能够总结一下各个原理(EKF,UKF,PF,FastSLAM),感激不尽.   作者:半闲居士链接:https://www.zhihu.com/question/46916554/answer/103411007来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载

本节目标 我们要实现一个基本的文件IO,用于读取TUM数据集中的图像.顺带的,还要做一个参数文件的读取. 设计参数文件读取的类:ParameterReader 首先,我们来做一个参数读取的类.该类读取一个记录各种参数文本文件,例如数据集所在目录等.程序其他部分要用到参数时,可以从此类获得.这样,以后调参数时只需调整参数文件,而不用重新编译整个程序,可以节省调试时间. 这种事情有点像在造轮子.但是既然咱们自己做slam本身就是在造轮子,那就索性造个痛快吧! 参数文件一般是用yaml或xml来写的.

小萝卜:师兄!过年啦!是不是很无聊啊!普通人的生活就是赚钱花钱,实在是很没意思啊! 师兄:是啊…… 小萝卜:他们都不懂搞科研和码代码的乐趣呀! 师兄:可不是嘛…… 小萝卜:所以今年过年,我们再做一个SLAM吧!之前写的那个太烂了啦,我都不好意思说是我做的了! 师兄:嗯那可真是对不住你啊…… 小萝卜:没事!你再写一个好一点的,我就原谅你了!写完再请我吃饭吧! 师兄:啊,好的…… 小萝卜:师兄你别这么没精神啊!加油咯! 前言 在经过了一番激烈的思想斗争之后呢,师兄厌倦了年假的无聊生活,开始写<一起做

前言 本周博客我们给大家介绍一下SiftGPU.由于特征匹配是SLAM中非常耗时间的一步,许多人都想把它的时间降至最短,因此目前ORB成了非常受欢迎的特征.而老牌SIFT,则一直给人一种“很严谨很精确,但计算非常慢”的印象.在一个普通的PC上,计算一个640$\times$480的图中的SIFT大约需要几百毫秒左右.如果特征都要算300ms,加上别的ICP什么的,一个SLAM就只能做成两帧左右的速度了,这是很令人失望的.而ORB,FAST之类的特征,由于计算速度较快,在SLAM这种实时性要求较高