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 hect
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2016-08-26 17:41:00
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【创造生动有趣的动画，Matplotlib库大显身手】，希望对你有帮助哦～全文共2153字，预计学习时长4分钟或更长用Matplotlib模拟雨动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时，与静态图相比，动画更能说明问题。因为，从动画中，我们可以看到特定参数是如何随时间而变化的。上图是模拟雨的图像。此图由Matplotlib绘图库绘制而
Hector-SLAM 作为激光SLAM算法，主要适用于那些需要快速反应且计算资源有限的场景，比如室内机器人（如扫地机器人、仓储
1>启动已有的机器人仿真环境。roslaunch mbot_gazebo view_mbot_with_laser_gazebo_suyunzzz_world.launch该launch文件如下<launch> <!-- 设置launch文件的参数 --> <arg name="world_name" value="$(find...
原创
2023-03-04 00:28:23
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Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(三) 补充 hector_slam记录一下rplidar传感器在ROS(indigo)配置使用等。Indigo集成的rplidar基本功能驱动等。参考文档http://wiki.ros.org/rplidar需要下载的包和版本号hydro与indigohttps://githu
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2015-11-21 08:35:00
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Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(三) 补充 hector_slam记录一下rplidar传感器在ROS(indigo)配置使用等。Indigo集成的rplidar基本功能驱动等。参考文档http://wiki.ros.org/rplidar需要下载的包和版本号hydro与indigohttps
原创
2021-08-16 13:28:21
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Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(三) 补充 hector_slam记录一下rplidar传感器在ROS(indigo)配置使用等。Indigo集成的rplidar基本功能驱动等。参考文档http://wiki.ros.org/rplida
原创
2022-04-02 15:13:18
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写了markdown 上传，公式都乱码，无果，截图上传吧目录1. hector 原理解析 1.4 多重分辨率地图2.代码框架2.1 回调函数2.2 更新3. 扫描匹配3.1 多分辨率匹配3.2 matchData_23.3 scan_match_33.4 迭代计算函数3.5 hession 矩阵H 求解3.6 双线性插值计算得分与梯度4. 地图更新4.1多分辨率地图4.2用激光数据和位姿
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2024-08-29 14:01:51
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目录 1.原理详解 2.算法解析1.原理详解Hector整体算法很直接，就是将激光点与已有的地图“对齐”，即扫描匹配。扫描匹配就是使用当前帧与已经有的地图数据构建误差函数，使用高斯牛顿法得到最优解和偏差量。其工作是实现激光点到栅格地图的转换，t时刻所有的激光点都能变换到栅格地图中，也就意味着匹配成功。 具体流程为：首先初始时刻激光自身的坐标系与栅格地图坐标系重合
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2024-05-10 16:16:14
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1.hector jar包下载 如果不想自己编译，那么可以直接从这个地址下载jar包：https://github.com/hector-client/hector/downloads（也可以下载源码自己编译，后续测试成功后加上来）2.在eclipse中新建一个空的java工程，导入下载打的jar包3.下载一个例子工程：https://github.com/zznate/hector-examples 把例子代码导入2的工程中，在Cofigure build path中选择source -->> add folder-->>选择src/java/main作为包的起始目录 Read More
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2013-05-01 12:05:00
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SLAM的定义及用途：如它的名字所告诉我们的：即同时定位（Localization）与建图（Mapping）。应用场景一般多见于机器人导航，场景识别等任务。SLAM的主要过程：跟踪运动中的相机，估算出其在每个时刻的位置和姿态（用一个包含旋转和平移信息的变量来表示：矩阵或者向量），并将相机在不同时刻获取的图像帧融合重建成完整的三维地图。传统的SLAM可分为视觉前端和优化后端两大模块。视觉前端：视觉前
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2022-09-30 11:37:51
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经典视觉SLAM框架整个视觉SLAM流程包括以下步骤：1. 传感器信息读取。在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。2. 视觉里程计（Visual Odometry，VO）。视觉里程计的任务是估算相邻图图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称为前段。3. 后端优化（Optimization）。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息，
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2023-10-20 17:09:00
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SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。在1990年，[1]首次提出使用EKF（扩展卡尔曼滤波器）来逐步估计机器人姿态的后验分布以及地标点的位置。实际上，机器人从未知环境的未知位置开始，通过反复观测运动过程中的环境特征来定位自身的位置和姿态，然后根据自身的
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2022-10-05 13:39:07
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Maven依赖 <dependency> <grou
原创
2023-07-13 18:55:54
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%-------------------------------------------------------------------------% FILE: slam.m% AUTH: L
原创
2022-10-10 15:52:14
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介绍Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。下图为slam主流框架：传感器感知在视觉SLAM中主要为传感信息的读取和
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2023-02-05 09:57:31
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SLAM(Simultaneous Location and Mapping,同时定位与地图构建），它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。经典视觉SLAM框架视觉里程计（Visual Odometry,VO):估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。后端优化（Optimization):接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿，以
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2023-06-20 09:59:45
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