博客参考 http://wiki.ros.org/map_server 和 https://www.ncnynl.com/archives/201708/1897.html 1. 安装map_server sudo apt-get install ros-kinetic-map-server 2. 具体使用说明 map_server使得地图的数据变成 ros 的service 可以被调用.其中以两种方式存储.一个是yaml文件,他存储了数据的元数据.一个是image file   他编码了地图的

A. 标准层 ​ Static Map Layer:为了做全局规划,机器人需要一个超越其传感器的地图,以了解墙壁和其他静态障碍物的位置. 静态地图可以先用SLAM算法生成,也可以从架构图中创建. 当层接收到地图时,updateBounds方法将需要返回覆盖整个地图的边界框. 然而,在随后的迭代中,由于它是静态的,所以绑定框的大小不会增加. 在实践中,静态地图一直是全局代价图的底层,因此它将其值直接复制到主成本图中,因为在其之前没有其他层将被写入主节点. (如果机器人在使用生成的地图导航时运行SL

项目要用到八叉树库 Octomap 来构建地图,这里记录下安装.可视化,并启用带颜色的 Octomap 的过程. 一.Apt 安装 Octomap 库 如果你不需要修改源码,可以直接安装编译好的 octomap 库,记得把 ROS 版本「kinetic」替换成你用的: sudo apt-get install ros-kinetic-octomap* 上面这一行命令等价于安装以下的 octomap 组件: sudo apt-get install ros-kinetic-octomap ros-

构建语义地图时,最开始用的是 octomap_server,后面换成了 semantic_slam: octomap_generator,不过还是整理下之前的学习笔记. 一.增量构建八叉树地图步骤 为了能够让 octomap_server 建图包实现增量式的地图构建,需要以下 2 个步骤: 1.1 配置 launch 启动参数 这 3 个参数是建图必备: 地图分辨率 resolution:用来初始化地图对象 全局坐标系 frame_id:构建的全局地图的坐标系 输入点云话题 /cloud_in:

为了在每帧点云中滤除噪声点,选择了半径滤波器,也用高斯滤波器测试过,但是没有半径效果好,这里记录下在 octomap_server 中增加半径滤波器的步骤,并在 launch 中配置滤波器参数. 一.半径滤波器基本原理 放一张汇报用的 PPT 截图: 原理很简单就是判断一个点云周围(半径 R)有没有足够多(K)的邻居点,如果没有就删除这个点,否则就保留. 二.基本用法 我一般学习技术喜欢到官网看最原始的教程:Removing outliers using a Conditional or Rad

源自:https://github.com/ethz-asl/grid_map Grid Map Overview This is a C++ library with ROS interface to manage two-dimensional grid maps with multiple data layers. It is designed for mobile robotic mapping to store data such as elevation, variance, col

http://wiki.ros.org/map_server 概述 map_server提供map_server ROS节点,它提供地图数据作为一个ROS服务器.也提供map_saver命令行功能,能动态生成保存到文件中的地图. 地图格式 包中通过工具操作的地图是以成堆的文件存储的.YAML文件描述地图的元数据,并命名image文件.Image文件编码占用数据. Image 格式 Image 以对应单元的颜色描述世界中每个单元的占用状态.白色单元格表示自由,黑色单元格表示占用,两种颜色之间的单元

V-rep中显示激光扫描点  在VREP自带的场景中找到practicalPathPlanningDemo.ttt文件,删除场景中多余的物体只保留静态的地图.然后在Model browser→components→sensors中找到SICK TiM310 Fast激光雷达,拖入场景中: 打开脚本参数修改器,可以修改雷达扫描范围(默认为270°),是否显示雷达扫描线(true),以及最大探测距离(默认为4m)这三个参数.地图大小为5m×5m,我们将雷达最大探测距离改为2m 将激光雷达放到地图中任

读者可以参读http://wiki.ros.org/costmap_2d   costmap_2d: 无论是激光雷达还是如kinect 或xtion pro深度相机作为传感器跑出的2D或3D SLAM地图,都不能直接用于实际的导航,必须将地图转化为costmap(代价地图),ROS的costmap通常采用grid(网格)形式.以前一直没有搞明白每个栅格的概率是如何算出来的,原因是之前一直忽略了内存的存储结构,栅格地图一个栅格占1个字节,也就是八位,可以存0-255中数据,也就是每个cell co

ros中建地图方式有两种: 首先1.首先下载hector_slam包到你工作空间的src下 命令: cd ~/catkin/src git clone https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam.git cd .. catkin_make 在~/catkin_ws/src/hector_slam/hector_slam_launch/launch/新建一个demo.launch <?xml version="1.0"?&

ros中建地图方式有两种: 首先1.首先下载hector_slam包到你工作空间的src下 命令: cd ~/catkin/src git clone https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam.git cd .. catkin_make 在~/catkin_ws/src/hector_slam/hector_slam_launch/launch/新建一个demo.launch <?xml version="1.0"?&

ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (玖) 第九章 导航功能包集进阶 navigation 书中,大部分出现hydro的地方,直接替换为indigo或jade或kinetic,即可在对应版本中使用. 第8-9章,主要介绍仿真,仿真机器人与实际原理上其实差别不大,细节配置上有些不同,除了书中的示例, 这里主要还推荐turtlebot_gazebo仿真,源码非常详细具体. 第241-243页: 介绍机器人配置情况,参数配置多以.yaml文件格式. 第244-246页: 配置全局和局部代价地图

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

1.总体框架 goal global planner-------global_costmap<——map server amcl local planner---------local_costmap<——sensor control 2.模块分析 1.amcl是一种机器人在2D中移动的概率定位系统. 它实现了自适应(或KLD采样)蒙特卡罗定位方法(如Dieter Fox所述),该方法使用粒子滤波器来针对已知地图跟踪机器人的位姿. 2.base_local_planner使用Trajecto

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

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.概述 ROS的二维导航功能包.简单来说.就是依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. 可是,怎样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project..机器人配置 导航功能包的结构如上图所看到的.在自己的机器人平台上实现自主导航,简单来说.就是依照上图将须要的功能依照需求完毕就可以.当中白色的部分是ROS功能包已经完毕的部分,不须要我们去实现,灰色的是可选的部分.也由ROS完毕,在使用中依据需求使用,须要关注的

ROS机器人程序设计(原书第2版) 补充资料 教学大纲 针对该书稍后会补充教学大纲.教案.多媒体课件以及练习题等. <ROS机器人程序设计>课程简介 课程编号:XXXXXX 课程名称:ROS机器人程序设计 学分/学时:3/48 开课学期:第 2学期 课程类型:专业选修 课程性质:选修 先修课程:Linux基础.单片机.C++.Python等 适用专业:自动化专业-机器人方向 课程性质:选修 考核方式:考查 考核形式:实验测试.平时成绩.专题研究报告 建议教材:ROS机器人程序设计(原书第2版)

ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (捌) 第八章 导航功能包集入门 navigation 书中,大部分出现hydro的地方,直接替换为indigo或jade或kinetic,即可在对应版本中使用. 本章三个非常重要概念:TF,SLAM,AMCL.务必掌握. 补充内容:http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/50299417 第216页: 简介本章要点. 第217页: 导航综合功能包组成架构等. 补充如下: 目录 配置并使用导航功能

导航与定位是机器人研究中的重要部分.         一般机器人在陌生的环境下需要使用激光传感器(或者深度传感器转换成激光数据),先进行地图建模,然后在根据建立的地图进行导航.定位.在ROS中也有很多完善的包可以直接使用.         在ROS中,进行导航需要使用到的三个包是:       (1) move_base:根据参照的消息进行路径规划,使移动机器人到达指定的位置:       (2) gmapping:根据激光数据(或者深度数据模拟的激光数据)建立地图:       (3) amc