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激光SLAM

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ROS导航实现:SLAM建图(slam_gmapping)与保存(map_server)

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

基于ROS的SLAM建图、自动导航、避障(冰达机器人)

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

基于ROS的SLAM建图、自动导航、避障(冰达机器人)

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

ROS入门——slam之cartographer仿真建图,存图,加载地图

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

ROS入门——slam之cartographer仿真建图,存图,加载地图

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

激光SLAM框架总结

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

激光SLAM框架总结

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

【历史上的今天】3 月 22 日:iPod 之父出生;奔腾处理器正式出货;激光的第一项专利

整理|王启隆透过「历史上的今天」,从过去看未来,从现在亦可以改变未来。今天是2023年3月22日,在1924年的今天,英国第一家航空公司宣告成立。这家公司名为帝国航空公司,公司创办伊始,只有13架飞机,在当时伦敦唯一的克罗伊登机场起飞和降落。虽然早期乘坐飞机十分昂贵,但最初开辟的伦敦-巴黎航线总是非常受欢迎。飞机的航程起初很短,但不久就有了专门制造的飞行距离长得多的飞机。回顾科技历史上的3月22日,这一天都发生过哪些关键事件?1960年3月22日:ArthurSchawlow和CharlesTownes获得了第一项激光专利图源:维基百科美国物理学家亚瑟·伦纳德·肖洛(ArthurLeonard

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视觉SLAM总结——SuperPoint / SuperGlue

视觉SLAM总结——SuperPoint/SuperGlue视觉SLAM总结——SuperPoint/SuperGlue1.SuperPoint1.1网络结构1.2损失函数1.3自监督训练过程2.SuperGlue2.1Sinkhorn算法2.2网络结构2.3损失函数和网络训练视觉SLAM总结——SuperPoint/SuperGlue在我刚开始接触SLAM算法的时候听到过一个大佬讲:“SLAM其实最重要的是前端,如果特征匹配做得足够鲁棒,后端就可以变得非常简单”,当时自己总结过一篇传统视觉特征的博客视觉SLAM总结——视觉特征子综述,由于当时对深度学习了解不够,因此并没有涵盖基于深度学习的视