目录1. ID定位2. className定位3.xpath定位4.层级定位1. 元素定位
xpath定位在web自动化中是最常见的，而且也是最有效的，使用xpath定位避免了找不到元素导致报错的问题，但是在app中使用xpath定位是一件很low的事情。为什么这么说呢？因为在过来人的经历中只要遇见使用xpath定位元素他的反应就会比较慢，自动化的目的是为了提
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2023-11-28 21:56:54
40阅读
local_costmap_params.yaml：减小inflation_radius（膨胀半径）使机器人行走的路径可以更贴近障碍物。在RVIZ中：点击 2D P
本实验箱以大载重的全向麦轮车为载体，基于ROS系统作为开发平台，使用双驱和四驱两种不同的结构作为机器人本体，最终通过地面二维码实现导航机器人的精确方向和距离控制...
原创
2021-07-09 09:58:54
804阅读
可以直接在launch文件中，通过amcl配置起始位姿。
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容介
原创
2022-12-25 20:54:16
565阅读
前言这篇文章我开始和大家一起探讨机器人SLAM建图与自主导航 ，在前面的内容中，我们介绍了差速轮式机器人的概念及应用，谈到了使用Gazebo平台搭建仿真环境的教程，主要是利用gmapping slam算法，生成一张二维的仿真环境地图 。我们也会在这篇文章中继续介绍并使用这片二维的仿真环境地图，用于我们的演示。教程SLAM算法的引入（1）SLAM：Simultaneous Localization
前言这篇文章我开始和大家一起探讨机器人SLAM建图与自主导航 ，在前面的内容中，我们介绍了差速轮式机器人的概念及应用，谈到了使用Gazebo平台搭建仿真环境的教程，主要是利用gmapping slam算法，生成一张二维的仿真环境地图 。我们也会在这篇文章中继续介绍并使用这片二维的仿真环境地图，用于我们的演示。教程SLAM算法的引入（1）SLAM：Simultaneous Localization
这篇文章我开始和大家一起探讨机器人SLAM建图与自主导航 ，在前面的内容中，我们介绍了差速轮式
前言 这篇文章我开始和大家一起探讨机器人SLAM建图与自主导航 ，在前面的内容中，我们介绍了差速轮式机器人的概念及应用，谈到了使用Gazebo平台搭建仿真环境的教程，主要是利用gmapping sla
前言这篇文章我开始和大家一起探讨机器人SLAM建图与自主导航 ，在前面的内容中，我们介绍了差速轮式机器人的概念及应用，谈到了使用Gazebo平台搭建仿真环境的教程，主要是利用gmapping slam算法，生成一张二维的仿真环境地图 。我们也会在这篇文章中继续介绍并使用这片二维的仿真环境地图，用于我们的演示。教程SLAM算法的引入（1）SLAM：Simultaneous Localization
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-12-26 16:09:51
287阅读
REF：基于 SLAM 技术的路径规划及避障研究。
·导语目前国内外都在致力于针对无人机的GNSS拒止条件下的定位导航研究。其中视觉导航（Vision-Based Navigation，VBN）因抗干扰能力强、功耗低、成本低、体积小、设备结构简单、被动式、定位精度高等优点得到了广泛关注。近几年随着AI在计算机视觉领域的爆发，不仅突破了之前很多难以解决的视觉难题，更极大提升了对图像认知的水平，因此VBN迅速成为导航领域的研究热点。但是目前的技术还存在
点击上方 "程序员小乐"关注,星标或置顶一起成长每天凌晨00点00分,第一时间与你相约每日英文You’ll never realize how strong ...
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2021-05-28 22:27:31
381阅读
《动手学ROS2》10.9使用FishBot进行自主导航本系列教程作者：小鱼公众号：鱼香ROSQQ交流群：139707339教学视频地址：小鱼的B站完整文档地址：
原创
2022-06-06 07:48:26
2015阅读
Turtlebot3-burger入门教程#foxy版#-自主导航
原创
2023-02-25 00:24:23
169阅读
机器人自主导航与路径规划技术是当今科技热点，广泛应用于工业生产、物流配送及日常生活服务。传感器（如激光雷达、摄像头）、定位技术（如GPS、IPS）和地图构建为机器人提供环境感知能力。路径规划涉及搜索算法（如DFS、BFS、A*）和优化算法，确保机器人在复杂环境中高效、准确地完成任务。实时规划则使机器人能动态调整路径，适应环境变化。这些技术的不断进步正推动机器人在各领域的广泛应用，提升效率与便利性。
