导航实现：SLAM建图先安装相关的ROS功能包:安装gmapping包(用于构建地图):sudoaptinstallros--gmapping安装地图服务包(用于保存与读取地图):sudoaptinstallros--map-server安装navigation包(用于定位以及路径规划):sudoaptinstallros--navigation 新建功能包，并导入依赖:gmappingmap_serveramclmove_base，其中gampping用于构建地图，map_server用于保存与读取地图，amcl用于定位，move_base用于路径规划（1）编写gmapping相关的lau
在使用vim插件YouCompleteMe完成C++代码时，我偶然发现了一个问题。使用嵌套模板类会阻止完成正常工作。考虑以下示例来重现该行为:#includetemplateclassfoo{public:voidInit();private:structbar{intfoobar;};barone_bar;std::vector::bar>some_bars;};templatevoidfoo::Init(){one_bar.foobar=0;//completionasexpectedsome_bars.at(0).foobar=0;//nocompletionneitherfor
在使用vim插件YouCompleteMe完成C++代码时，我偶然发现了一个问题。使用嵌套模板类会阻止完成正常工作。考虑以下示例来重现该行为:#includetemplateclassfoo{public:voidInit();private:structbar{intfoobar;};barone_bar;std::vector::bar>some_bars;};templatevoidfoo::Init(){one_bar.foobar=0;//completionasexpectedsome_bars.at(0).foobar=0;//nocompletionneitherfor
SLAM是Simultaneouslocalizationandmapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。小车可以运行ros中激光雷达功能包，在PC端的rviz中可以查看；在启动底盘、键盘控制后可以控制小车移动；根据SLAM算法对实验室的环境进行建图；可以保存、读取地图，在PC端控制小车从A点到B点实现路径规划并自动避障。本文以冰达机器人小车为例，在实际使用过程中遇到了一些问题，总结出的较为
SLAM是Simultaneouslocalizationandmapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。小车可以运行ros中激光雷达功能包，在PC端的rviz中可以查看；在启动底盘、键盘控制后可以控制小车移动；根据SLAM算法对实验室的环境进行建图；可以保存、读取地图，在PC端控制小车从A点到B点实现路径规划并自动避障。本文以冰达机器人小车为例，在实际使用过程中遇到了一些问题，总结出的较为
我最近开始使用jruby。在正常的ruby的irb中，由于.editrc文件，我得到了vireadline支持.editrc文件绑定(bind)-v但是jruby似乎没有使用那个文件，也没有从.inuptrc文件中获取vireadline。有没有办法在jirb中获得vireadline支持？ 最佳答案 JRuby不使用libedit或readline，因此不会读取这些文件。另外，JRuby不支持vi编辑模式。irb(main):001:0>Readline.vi_editing_mode?NotImplementedError:
本文主要分享cartographer的安装，并基于上一篇博客中《机器人开发实践》的编译源码仿真机器人，实现仿真建图。在本系列博客下一篇将继续分享实际项目中RoboSense16线雷达基于cartographer的建图历程。一.cartographer的安装安装过程可参考该博客二.cartographer的仿真建图进入cartographer安装的工作空间，激活环境。cd~/catkin_cartographer/sourceinstall_isolated/setup.bash创建文件cartographer_demo_rplidar.launchcd~/catkin_cartographer
本文主要分享cartographer的安装，并基于上一篇博客中《机器人开发实践》的编译源码仿真机器人，实现仿真建图。在本系列博客下一篇将继续分享实际项目中RoboSense16线雷达基于cartographer的建图历程。一.cartographer的安装安装过程可参考该博客二.cartographer的仿真建图进入cartographer安装的工作空间，激活环境。cd~/catkin_cartographer/sourceinstall_isolated/setup.bash创建文件cartographer_demo_rplidar.launchcd~/catkin_cartographer
一、激光SLAM简介基于激光雷达的同时定位与地图构建技术（simultaneouslocalizationandmapping，SLAM）以其准确测量障碍点的角度与距离、无须预先布置场景、可融合多传感器、在光线较差环境工作、能够生成便于导航的环境地图等优势，成为目前定位方案中不可或缺的新技术。激光SLAM任务是搭载激光雷达的主体于运动中估计自身的位姿，同时建立周围的环境地图。而准确的定位需要精确的地图，精确的地图则来自于准确的定位，定位侧重自身位姿估计，建图侧重外部环境重建。SLAM系统一般分为五个模块：传感器数据、视觉里程计、后端、建图及回环检测。传感器数据：主要用于采集实际环境中的各类型原
一、激光SLAM简介基于激光雷达的同时定位与地图构建技术（simultaneouslocalizationandmapping，SLAM）以其准确测量障碍点的角度与距离、无须预先布置场景、可融合多传感器、在光线较差环境工作、能够生成便于导航的环境地图等优势，成为目前定位方案中不可或缺的新技术。激光SLAM任务是搭载激光雷达的主体于运动中估计自身的位姿，同时建立周围的环境地图。而准确的定位需要精确的地图，精确的地图则来自于准确的定位，定位侧重自身位姿估计，建图侧重外部环境重建。SLAM系统一般分为五个模块：传感器数据、视觉里程计、后端、建图及回环检测。传感器数据：主要用于采集实际环境中的各类型原
