以下大部分内容参考自 ros_by_example_hydro_volume_1.pdf local costmap 是怎么生成的?跟三维点云有什么关系? global costmap在没有全局地图下怎么办? 要实现标题所述功能: 需要配置local costmap和global costmap 在move_base里默认用到的costmap(这一点在论文:ROS Navigation: Concepts and Tutorial 3.6最后一段节有说到,而且说明了怎么配置layered cos

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求--避障.避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息,在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时,按照一定的方法进行有效地避障,最后达到目标点.实现避障与导航的必要条件是环境感知,在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息,包括障碍物的尺寸.形状和位置等信息,因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用.避障使用的传感器主要有超声传感器.视觉传感器.红外传感器.激光传感器等. 目前

源:机器人局部避障的动态窗口法(dynamic window approach) 首先在V_m∩V_d的范围内采样速度: allowable_v = generateWindow(robotV, robotModel) allowable_w = generateWindow(robotW, robotModel) 然后根据能否及时刹车剔除不安全的速度: for each v in allowable_v for each w in allowable_w dist = find_dist(v,

转载请注明:@小五义 http://www.cnblogs.com/xiaowuyi 欢迎加入讨论群 64770604 感谢山东萝卜电子科技公司授权   一.实验器材 1.TPYboard V102板  1块 2.电机驱动模块L298N   1个 3.电机 2块 4.小车底盘 1个 5.超声波模块 1个 6.舵机 1个 7.SG90舵机支架 1个 8.超声波云台支架 1个 二.超声波模块 1.什么是超声波模块 超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的传感器, 它是通过传送一个超声波(远高于人的听

智能循迹避障小车 →视频链接← 抢答器

摘要 通过前面的基础学习,本章进入最为激动的机器人自主导航的学习.在前面的学习铺垫后,终于迎来了最大乐趣的时刻,就是赋予我们的miiboo机器人能自由行走的生命.本章将围绕机器人SLAM建图.导航避障.巡航.监控等内容展开.本章内容: 1.在机器人上使用传感器 2.google-cartographer机器人SLAM建图 3.ros-navigation机器人自主避障导航 4.多目标点导航及任务调度 5.机器人巡航与现场监控 2.google-cartographer机器人SLAM建图 主流的激

转载请注明:@小五义 http://www.cnblogs.com/xiaowuyi 欢迎加入讨论群 64770604   一.实验器材 1.TPYboard V102板  一块 2.电机驱动模块L298N   一个 3.电机 两块 4.小车底盘 5.超声波模块 6.5110屏  一块 二.超声波模块 1.什么是超声波模块 超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的传感器, 它是通过传送一个超声波(远高于人的听觉范围)和提供一个对应于爆裂回声返回到传感器所需时间的输出脉冲来工作的.超声波传感器在非

Dynamic Window Approach(DWA)是重要的局部轨迹规划算法,ROS中使用了DWA算法获得了很好的局部路径规划的效果.具体的教程可参考官方的导航调试资料Navigation Tuning Guide.ROS的DWA(dwa_local_planner)应用到新机器人调试时,有一些技巧需要注意的,这里做一些总结. 1.设置坐标系和话题 需要订阅的话题: 里程计话题:/odom 需要设置的坐标系:包含/map,/odom,/base_footprint 2.参数调试 a.加速度的

标签:  Arduino  乐高  机器人 创客对于成年人来说,多半是科技娱乐,或者是一种是一种向往科技的人生态度,总是希望自己不仅可以看到或者听到科技的资讯,还希望能够亲身制作科技玩意,从而更好地体验科技. 说到科技娱乐,也就是做东西,不需要什么指标,高兴即可,所以做些容易的,也是OK的.这次带来的作品又是Arduino与乐高结合的小车,小车具有简单的避障和寻线功能. 避障传感器是夏普GP2Y0A21红外测距传感器,它是模拟量传感器,该传感器测距范围为10cm~80cm.Arduino模拟量信

37款传感器与模块的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器和模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手试试做实验,不管成功与否,都会记录下来---小小的进步或是搞不定的问题,希望能够抛砖引玉. [Arduino]168种传感器模块系列实验(资料+代码+图形+仿真) 实验四十五:红外避障传感器模块(光电接近开关) 红外对管 是红外线发射管与光敏接收管,或者红外线接收管,或者红外线接收头配合

流程图 硬件 mega2560 // Pin 13 has an LED connected on most Arduino boards. // give it a name: #include<string.h> //变量IO口定义 int a; int a1=-1; int a2=-1; int a3=-1; char a11; char a22; char a33; int out13 = 13; int in12 = 12; int out1 = 11; int out2 = 10;

(转载请注明文章来源,更多教程可自助参考www.tpyboard.com,QQ技术交流群:157816561,公众号:MicroPython玩家汇) 在日常生活中,大家会经常见到各种各样的遥控车,它需要我们人为的操作,控制它的前进.后退和转弯.今天就带大家认识一个不一样的新朋友--“会思考的避障车”.“会思考的避障车”和我们平时的遥控车最主要的区别就是智能化,它可以不需要我们去操控,自己就能行走.同时它还会实时检测前方是否有障碍物,思考自己是否要前进或者转弯.看到这里,是不是已经跃跃欲试了呢.话

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位置,通过导航算法,计算得出安全可靠的机器人速度控制指令.但是,如何在特定的机器人上实现导航功能包的功能,却是一件较为复杂的工程..机器人配置 导航功能包的结构如上图所示,在自己的机器人平台上实现自主导航,简单来说,就是按照上图将需要的功能按照需求完成即可.其中白色的部分是ROS功能包已经完成的部分,不需要我们去实现,灰色的是可选的部分,也由ROS完成,在使用中根据需求使用,需要关注的重点部分是蓝色部分

总体框架: 1,感知一个相机,一个雷达,一个odom(非必须:一个imu)功能:车道线检测,红绿灯检测,障碍物检测 2,决策规划 功能:一次规划,(避障即:二次规划) 3,控制执行 功能:速度控制,角度控制 4,人机交互功能:显示高精度地图,感知数据,定位数据等关键信息. 总结开发过程中遇到的一些问题: 1.usb永久改变权限的方法 参考文章:https://www.cnblogs.com/lvchaoshun/p/5911903.html 创建文件: /etc/udev/rules.d/70-

我们的机器人使用两种导航算法在地图中移动:全局导航(global)和局部导航(local).这些导航算法通过代价地图来处理地图中的各种信息,导航stack使用两种costmaps http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5543386.html存储环境的障碍信息.一个costmap进行全局规划,在整个环境做长期的规划,而另一个是用于局部规划和避障. 全局导航: 在已建立的地图上做一个远距离目标的路径规划. 局部导航: 在正在建立的地图上做近距离目标同时要实时避开障碍物

目标     在turtlebot2上添加Hokuyo激光雷达传感器,使用激光雷达调用gmapping进行建图. 配置情况     电脑使用Ubuntu 14.04版本,ROS为 Indigo,激光雷达为Hokuyo(型号UST-10LX,网口型接口) PS: 如果ROS上没配置好Hokuyo,参照我上一篇博客进行配置 https://blog.csdn.net/weixin_42670641/article/details/81009693 思路:     怎么将激光雷达安装在turtlebo

博客转载自:https://blog.csdn.net/handsome_for_kill/article/details/53130707#t3 ROS导航包的应用 利用ROS Navigation功能包集跑通基于rplidar 的slam 开发环境 Ubuntu14.04+ROS indigo Navigation stack:amcl | base_local_planner | carrot_planner | clear_costmap_recovery | costmap_2d |

1.Gazebo概述 在Gazebo中的模拟效果是非常好的. 它的特性 Dynamics Simulation 直接控制物理引擎参数 Building Editor 无需代码即可在Gazebo中创建机器人模型(只用insert就可以插入各种模型,可以在基于Gazebo的云端中创建机器人模型) Advanced 3DGraphics 提高真实性 Sensors 提供激光雷达,摄像头,RGBD摄像头,IMU等传感器 Robot Models 提供多种机器人模型,包括PR2,iRobot,Create

1.导航框架 在总体框架图中可以看到,move_base提供了ROS导航的配置.运行.交互接口,它主要包括两个部分:      (1) 全局路径规划(global planner):根据给定的目标位置进行总体路径的规划:      (2) 本地实时规划(local planner):根据附近的障碍物进行躲避路线规划. 全局路径规划(global planner) 在ROS的导航中,首先会通过全局路径规划,计算出机器人到目标位置的全局路线.这一功能是navfn这个包实现的.        navf

大部分内容参考自: ros_by_example_hydro_volume_1.pdf 主要是讲如何让先锋机器人在空白地图上运动 上面图是navigation框架图,可以看到move_base处在核心地位 move_base这个包由许多组件组成 详细看: http://wiki.ros.org/move_base?distro=kinetic component apis部分 /map提供全局地图 /tf提供当前全局位姿 “odom”topic提供机器人速度与角速度,这个在DWA(动态窗口法)中