实验室电脑环境ubuntu14.04和ROS indigo已经装好. 1. 构建工作空间[非常重要的一步] mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/ catkin_makesource devel/setup.bashecho "source devel/setup.bash" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc 将source ~/catkin_ws/devel/setup.bash加入到~/.bashrc中去

发信人: leecty (Terry), 信区: ParttimeJobPost标 题: 创业公司招SLAM 算法工程师发信站: 水木社区 (Thu Jun 16 19:18:24 2016), 站内 我们是一家年轻的初创公司,核心团队来自清华大学和中科院.依托强大的视觉SLAM算法,我们深入投身到机器人,虚拟现实,增强现实等前沿产业. 招聘:视觉SLAM 算法工程师 (可以兼职/实习) 要求:1. 熟悉SVO,SFM,ORB SLAM,LSD SLAM,PTSAM等算法,或至少熟悉用过其中任一

本篇带你认识SLAM,形成客观的认识和体系 一.通过行业招聘初步了解SLAM 发信人: leecty (Terry), 信区: ParttimeJobPost标 题: 创业公司招SLAM 算法工程师发信站: 水木社区 (Thu Jun 16 19:18:24 2016), 站内 我们是一家年轻的初创公司,核心团队来自清华大学和中科院.依托强大的视觉SLAM算法,我们深入投身到机器人,虚拟现实,增强现实等前沿产业. 招聘:视觉SLAM 算法工程师 (可以兼职/实习) 要求:1. 熟悉SVO,SFM

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

SLAM技术已经蓬勃发展起来,这里综述性地介绍下SLAM的主体知识.SLAM的主体技术不多,难点在于细节.来源是:技术分享.ppt 前世 人类惆怅近千年的问题不是:我是谁,我要做什么,我要去哪里!而是:定位.定向.测速.授时! 定位是说物体在地球上的方位,定向是物体前进的方向,测速是物体的运行速度,授时是运动经历的时长.而定位和定向就是我们要讨论的话题. 古代智慧的中国人们提出了夜观天象,基于遥远恒星的方位推断自身所处的位置,进而演变出一门博大精深的学科“牵星术”. 直到1964年,美国人彻底打

ORB SLAM 可以去Github上自己搜索现成的SLAM程序包 在此基础上做优化 视觉SLAM的分类方法:按摄像头的多少分为单目和双目,按是否使用概率方法分为概率法和图法 链接 学习SLAM重要的是掌握几种常见的SLAM方法,ORB SLAM等,当然前提是你已经学会C++和一些SLAM相关的开源类库(OpenCV.OpenGL.PCL等),最少你也要了解各个库是做什么用的,这样你才能调试程序,编写程序,SLAM从业人员最主要的就是编写程序调试程序了,这是占据最大的时间,所以这是必须从业者具备

ORB SLAM2源码讲解(吴博) https://www.youtube.com/watch?v=2GVE7FTW7AU 泡泡机器人视频整理: http://space.bilibili.com/38737757#/video orb-slam的简单讲解-冯兵: https://www.bilibili.com/video/av7102994/ Direct方法的原理与实现 https://www.youtube.com/watch?v=hMyq7Hcr7RU ORB SLAM 2 源码详解

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文列举了当前优秀SLAM方案,点出了SLAM学习者的困境,最后打算搞点大事 请把此文转发给你认识的SLAM大神,愿你头发浓密,心想事成 当前优秀SLAM方案一览 研究SLAM的小伙伴入门的时候都经历过痛苦阶段,这是因为SLAM是个系统工程,算法比较难实现.但好在有不少优秀的开源代码可以借鉴,这里列举一些目前比较流行的开源SLAM方案(分类方式不一定科学,凑合看哈): 纯视觉SLAM开源方案: 稀疏地图 ORB SLAM v2 (单目.

http://www.robotics.sei.ecnu.edu.cn/ROS2017/ ---- 往年暑期学校活动:2015年,2016年 报名开始时间7月2日晚10点:暑期学校报名,机器人挑战赛报名 致谢: 华东师范大学研究生院      计算机科学与软件工程学院 机器人挑战赛得到: 上海硅步科学仪器有限公司的赞助 组委会: 机器人操作系统(ROS)教育基金会      爱啃萝卜机器人(深圳)有限公司      易科Exobot机器人实验室      ROS星火计划 QQ群:46709396

1.导入项目 准备工作 1, first we should make sure the compile with build.sh under ORB_SLAM2-master is OK. 2, then if we want to build debug version, we need to duplicate the build.sh to build_debug.sh and change the "-DCMAKE-BUILD_TYPE=Release"  to "

/*********************************************************************************************************** .....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

摘要 运动底盘是移动机器人的重要组成部分,不像激光雷达.IMU.麦克风.音响.摄像头这些通用部件可以直接买到,很难买到通用的底盘.一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的:另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案,是很多机器人公司的核心技术,一般不会随便公开.出于强烈的求知欲与学习热情,我想自己DIY一整套两轮差分底盘,并且将完整的设计过程公开出去供大家学习.说干就干,本章节主要内容: 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发

原文链接:什么是ORB 关于Orb特征的获取:参考 最新版的OpenCV中新增加的ORB特征的使用 ORB是是ORiented Brief 的简称,对Brief的特定性质进行了改进. ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski,ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,

对于使用MD版本编译的ORB_SLAM,会用到MPI版本的Boost,需要自己编译,比较麻烦. 因此使用MT版本进行生成,暂时无法完成. 工程配置 发现添加库文件使用了:从父级或项目默认继承,默认包含了libboost_mpi-vc110-mt-1_57.lib 去掉使用即可 编译成功...

1.移动机器人底盘 移动底盘有多大 长宽高:35*35*40cm 移动底盘有多重 17kg 底盘最大载重是多少 40kg 底盘最大速度是多少 1.2m/s 底盘的电池是多大 24V/7.8A 锂离子电池 底盘能够续航多久 8小时(负载5kg,运行速度1m/s) 底盘是由哪些部分组成 驱动电机   控制板 编码器  锂电池 分线盘 轮子 底盘是如何进行二次开发的 通过RS232总线或CAN总线可以和运动控制板连接 2.STM32F429IGT6 芯片内核  ARM Cortex-M4内核 有多少个

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

Kinect视觉SLAM技术介绍 http://www.open-open.com/news/view/ce76e2 本文介绍SLAM的历史.理论以及实现的方式,且主要介绍基于视觉(Kinect)的实现方式. orb-salm 视觉SLAM实战(一):RGB-D SLAM V2 http://www.tuicool.com/articles/MZFZfy 写在前面 首先打个广告.SLAM研究者交流QQ群:254787961.欢迎各路大神和小白前来交流. 看了前面三篇博文之后,是不是有同学要问:博

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:解洪文 导语 随着最近几年机器人.无人机.无人驾驶.VR/AR的火爆,SLAM技术也为大家熟知,被认为是这些领域的关键技术之一.本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍,分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点,并对SLAM的未来进行展望. 1. SLAM技术 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位与地图构建,最早在机器人领域提出,它指的是:机器人从未知环境的未知地

写在前面 首先打个广告.SLAM研究者交流QQ群:254787961.欢迎各路大神和小白前来交流. 看了前面三篇博文之后,是不是有同学要问:博主你扯了那么多有用没用的东西,能不能再给力一点,拿出一个我们能实际上手玩玩的东西啊?没错,接下来我们就带着大家,实际地跑一下视觉SLAM里的那些经典程序,给大家一个直观的印象——因此博文就叫"视觉SLAM实战"啦.这些程序包括: RGBD SLAM V2 SVO KinectFusion Orb-SLAM 如果你有什么建议,可以发我的邮件或来群里

http://geek.csdn.net/news/detail/202128 作者:高翔,张涛,刘毅,颜沁睿. 编者按:本文节选自图书<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>,系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,又包括计算机视觉的算法实现.此外,还提供了大量的实例代码供读者学习研究,从而更深入地掌握这些内容. 当前的开源方案 本文将带着读者去看看现有的SLAM方案能做到怎样的程度.特别地,我们重点关注那些提供开源实现的方案.在SLAM研究领域

无论在室内.野外.空中还是水下,SLAM是机器人进入未知环境遇到的第一个问题.本期给大家介绍SLAM的基础知识:传感器与视觉SLAM框架 近来年,智能机器人技术在世界范围内得到了大力发展.人们致力于把机器人用于实际场景:从室内的移动机器人,到野外的自动驾驶汽车.空中的无人机.水下环境的探测机器人等等,均得到了广泛的关注. 在大多数场合中,我们研究机器人会碰到一个基础性的困难,那就是定位和建图,也就是所谓的SLAM技术.没有准确的定位与地图,扫地机就无法在房间自主地移动,只能随机乱碰:家用机器人就