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

第五章节 BJROBOT SLAM 构建地图   建地图前说明:请确保你的小车已经校正好 IMU.角速度.线速度,虚拟机配置好 ROS 网络的前提进行,否则会造成构建地图无边界.虚拟机端无法正常收到小车主控端发布的话题数据等异常情况!!   1.把小车平放在你想要构建地图的区域内地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动 roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot

建地图前说明:请确保你的小车已经校正好 IMU.角速度.线速度,虚拟机配置好 ROS 网络的前提进行,否则会造成构建地图无边界.虚拟机端无法正常收到小车主控端发布的话题数据等异常情况!! 1.把小车平放在你想要构建地图的区域内地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动 roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot karto_slam.launch. 3.在虚拟机端

花了几个小时把js的google计算地图面积的算法改成了c# 的. class Program { static void Main(string[] args) { // a = new qq.maps.LatLng(39.93, 116.44004334); //b = new qq.maps.LatLng(39.93, 116.35421264); //c = new qq.maps.LatLng(39.896775, 116.35421264); //d = new qq.maps.La

建地图前说明:请确保你的小车已经校正好 IMU.角速度.线速度,虚拟机配置好 ROS 网络的前提进行,否则会造成构建地图无边界.虚拟机端无法正常收到小车主控端发布的话题数据等异常情况!! 1.把小车平放在你想要构建地图的区域内地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动 roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端,再打开一个终端,ssh 过去小车主控端启动, roslaunch znjrobot rplidar.launch 3.在虚拟

本文使用的方法不是从内部修改ORBSLAM2源码以获取稠密点云,而是先从ZED2 sdk获取以摄像头坐标系为描述的三维点云/作为点云地图的一个子集,然后融合IMU与ORB_SLAM2进行实时定位,通过点云滤波,点云融合建图.   以上是在室内实验的demo,由于是纯双目,没有深度传感器,在白墙和地板上有些失真,下次等移动平台到了我会去室外实验.   一.获取实时坐标和点云图   使用ORBSLAM2获取当前姿态,同时ZED2 利用其IMU数据对速度加速度积分得出另一个姿态,考虑到ORBSLAM2

1.把小车平放在地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot hector_slam.launch. 3.在虚拟机端打开一个终端,启动 rviz:rosrun rviz rviz. 4.全屏化后点击 File,点击 Open Config, 5.找到路径下~/catkin_ws/src/znjrobot_project/zn

地图与地理定位 定位在大部分项目中都需要实现,如何实现主要有如下的几种方法 H5定位 在HTML5中navigator有很强大的功能,其中就有定位的方法 navigator.geolocation.getCurrentPosition(function showPosition(position){ lat=position.coords.latitude; lon=position.coords.longitude; console.log(lat,lon) },function(err){

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"?&

1.把小车平放在地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot bringup.launch 2.在虚拟机端再打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot auto_slam.launch 3.在虚拟机端打开一个终端,启动 rviz:rosrun rviz rviz. 4.全屏化后点击 File,点击 Open Config, 5.找到路径下~/catkin_ws/src/znjrobot_project/znjro

博客转载自:https://www.leiphone.com/news/201612/FRzmoEI8Iud6CmT2.html 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者SLAMTEC(思岚科技公号slamtec-sh)技术顾问,专注SLAM及相关传感器研发应用. SLAM主要解决机器人的实时定位与自动建图问题,那么,在实际应用时,SLAM究竟是如何实现的呢?在实现过程中有哪些难点?这是一个完整的SLAM和导航系统的主要架构图: 其中,SLAM核心过程包括3个步骤,第一步称为预处理. 我们知道,激光

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

问题介绍: slam构建地图,先进行降采样,再进行可视化或存储.然而经过降采样后,代码没有报错的情况下,点云数据散成一团.将代码和点云数据展示如下, pcl::VoxelGrid<Lidar::PointType> voxel_filter; voxel_filter.setLeafSize(0.02, 0.02, 0.02); Lidar::PointCloudPtr mapPointCloud(new Lidar::PointCloudType); //滤波器输入变量 //... //往输

原创博客:转载请表明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ ROS提供了非常强大的图形化模拟环境 RViz,这个 RViz 能做的事情非常多.今天我们学习一下如何使用 RViz 对机器人在路径探索过程中对地图动态观测.我们将学习重放已经采集的数据来模拟机器人输入,从而将精力放到SLAM和地图的建立以及RViz的使用上.下面是效果图: 基本概念 ROS 对机器人导航提供了非常强大的支持,这可以让我们在不了解细节和海量复杂无比的科学计算的情况下就可以对机器人的导航

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:

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

1. 首记 相信许多刚开始玩无人驾驶的人都用过Autoware,对runtime manager都比较熟悉,虽然可以通过各种渠道了解到有些设置,甚至有些设置的app下参数的含义,但是,在真车的使用过程中,不是每个人能将这些配置,以及配置下的参数设置正确.我最近刚刚参加Udacity.PIX以及Autoware三方发起的培训活动,培训针对Autoware最基本的“可以让车跑起来”这件事的最基本设置(包括设置勾选与参数设置)做了详细的讲解,对于Autoware的初学者真的有很大帮助,通过这次培训,我

鲁棒性问题:数据关联是影响系统鲁棒性的主要原因 特征提取.线特征 短期内的数据关联是最容易处理的,新的研究方向包括特征提取.线特征等. 回环检测 对于前端的环闭合检测,检测当前测量中的特征并试图将它们与所有先前检测到的特征匹配的暴力方法并不切实际.通过词袋模型可以量化特征空间并进行有效的搜索来避免这种难题.词袋模型可以设计成层级字典树,可以在大范围数据集中有效查找.基于词袋模型的技术在处理单任务闭环回路检测中表现出非常可靠的性能.然而,这些方法无法处理剧烈的图像变化,因为视觉单词无法匹配.这导致

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/