gmapping导航建图包里建图需要里程计信息,且导航也需要. 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)将每个轮子的转速发送给电机驱动板控制电机转动.电机驱动板对电机转速进行闭环控制(PID控制),并统计单位时间内接收到的编码器脉冲数,计算出轮子转速. 参考: https://b

采用增量式编码器来实现odometry的计算,首先采用编码器对脉冲进行采样实现左右轮运动状态的获取,然后再利用增量式测程法得到机器人车体当前坐标系的位姿. 增量式测量法是使用从编码器采样到的数据并依据起始位姿来确定机器人当前位姿的一种方法.作为一种增量式航迹推算的方法,每一个新的位姿是基于上一次的位姿得到的,所以每次错误发送都会造成些许误差,这样下来,随着机器人运动的时间越长,误差被累计得越大.但是机器人在完成同时定位与地图构建和自主导航任务时,可由算法根据实时测距生成的地图匹配可自动修正部分里

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

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

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

首先分析include头文件下的slamBase.h文件 # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> #include <map> using namespace std; // Eigen #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> // OpenCV #include <opencv2/co

舵轮AGV可以通过调整两个舵轮的角度及速度,可以使小车在不转动车头的情况下实现变道,转向等动作,甚至可以实现沿任意点为半径的转弯运动,有很强的灵活性. 因此在AGV行业,这种驱动方式应用很广,但是目前能做好控制的厂家并不多.国内比较好的厂家主要有沈阳新松机器人.苏州华晓精密.上海同普,还有部分新创企业,苏州极客嘉智能科技有限公司,做的也很好. 该种AGV,一般包含两个舵轮,通常布置在AGV车体中心前后.或AGV车体对角分布.如图: 本文将以在车体中心前后分布方式的AGV为例,进行分析. 大家都知

上一节介绍了激光雷达Scan传感数据的订阅和发布. 本节会介绍里程计Odom数据的发布和订阅.里程计在cartographer中主要用于前端位置预估和后端优化. 官方文档: http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup/Odom 目录 1:nav_msgs/Odometry消息类型 2:发布Odometry消息 3:订阅Odometry消息 1:nav_msgs/Odometry消息类型 在终端查看消息数据结构: rosmsg show

转自高德地图LBS Android SHA1与Package获取方式 获取应用包名 打开Android 应用工程的 AndroidManifest.xml配置文件,package 属性所对应的内容为应用包名. 如下图所示,红框中的内容: 获取 Sha1 值 开发模式(debug)和发布模式(release)下的 sha1 值是不同的,发布 apk时 需要根据发布apk对应的keystore重新配置Key,获取发布模式下的sha1的方法请参考方法二. 下面介绍两种获取 Sha1 值的方法.方法一(

JQ关于浏览器宽高的获取方式 alert($(window).height()); //浏览器时下窗口可视区域高度alert($(document).height()); //浏览器时下窗口文档的高度alert($(document.body).height());//浏览器时下窗口文档body的高度alert($(document.body).outerHeight(true));//浏览器时下窗口文档body的总高度 包括border padding marginalert($(window

1. svo 源码:https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo 国内对齐文章源码的研究: (1)冯斌: 对其代码重写 https://github.com/yueying/OpenMVO 对原理的一步步分析http://fengbing.net/ (2)白巧克力: 对文章的具体分析:http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/51083398 2. svo+msf 文章:见我的分享http://pan.baidu.c

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程. 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系:接着描述了成像过程中的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标)的变换关系. 小孔成像模型 相机可以抽象为最简单的形式:一个小孔和一个成像平面,小孔位于成像平面和真实的三维场景之间,任何来自真实世界的光只有通过小孔才能到达成像平面.因此,在成像平面和通过小孔看到的

在之前的博文OpenCV,计算两幅图像的单应矩阵,介绍调用OpenCV中的函数,通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\),然后调用射影变换函数,将一幅图像变换到另一幅图像的视角中.当时只是知道通过单应矩阵,能够将图像1中的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2中对应的位置上\((u_2,v_2)\),而没有深究其中的变换关系. 单应(Homography)是射影几何中的概念,又称为射影变换.它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上,并且把直线映射为直线

1.首先需要先了解两个知识点: Unity内置的文件路径获取方式.windows的Directory.GetFiles文件获取方式:   1>Unity内置的文件路径获取方式,一下是官方解释:https://docs.unity3d.com/ScriptReference/AssetDatabase.FindAssets.html 以下是自己对AssetDatabase类中一些方法的简单测试: using System.Collections; using System.Collections.

1[短链接]:BasicGet(String queue, Boolean autoAck) 通过request的方式独自去获取消息,断开式,一次次获取,如果返回null,则说明队列中没有消息. 隐患:每次获取消息都会创建channel. 优点:最安全的获取方式且性能不算太差. 2[长链接]: 1).EventingBasicConsumer[订阅式] 使用这种方式消息会全部打入当前消费者中,不管是否启用确认机制. 隐患:①根据消息的长短多少将影响当前消费者的占用资源. ②如果当前消费者挂掉,那

ROS新动态获取网址汇总 1 planet ROS http://planet.ros.org/ 2 ROS news http://www.ros.org/news/ 3 ROS-Industrial news http://rosindustrial.org/news/

Monocular Visual-Inertial Odometry:https://www.qualcomm.com/invention/research 单目视觉-惯性里程计 INDOOR POSITIONING BY VISUAL-INERTIAL ODOMETRY:Link vio(visual inertial odometry) in mobile phone in github: inertial navigation system:惯性导航系统 开源软件 手机惯导系统 Visua

1.什么是反射技术? 动态获取指定类以及类中的内容(成员),并运行其内容. 应用程序已经运行,无法在其中进行new对象的建立,就无法使用对象.这时可以根据配置文件的类全名去找对应的字节码文件,并加载进内存,并创建该类对象实例.这就需要使用反射技术完成.反射技术最重要的就是Class字节码对象.其次有Constructor.Method.Field等类. 其实,反射机制的非常重要的一个类就是Class字节码对象,获取方式有三种: class Parent { protected String na

VC MFC SDI/MDI框架各部分指针获取方式   整理总结一下,希望能帮助到别人.   获得CWinApp 获得CMainFrame 获得CChildFrame 获得CDocument 获得CView 在CWinApp中   AfxGetMainWnd() m_pMainWnd AfxGetMainWnd()->MDIGetActive() AfxGetMainWnd()->GetActiveFrame() SDI:AfxGetMainWnd()->GetActiveView()-