# Python ROS 里的里程计使用指南 在机器人领域,里程计(Odometry)是一种关键的定位技术,它可以帮助机器人估算自己的位置信息。在使用ROS(Robot Operating System)进行机器人开发时,Python是常用的编程语言之一。本文将介绍如何在Python ROS中实现里程计的功能,包括代码示例和状态图。 ## 什么是里程计 里程计可以根据机器人的运动计算其相对位
原创 7月前
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gmapping导航建图包里建图需要里程计信息,且导航也需要。 整个移动机器人的控制结构如下图所示,其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接口发送给下位机(嵌入式控制板)。下位机中根据机器人运动学公式进行解算,将机器人速度转换为每个轮子的速度,然后通过CA
转载 2019-07-30 00:07:00
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    由于毕设需要做一个手机计程器安卓应用,花了一个月时间仔细研究终于算是搞定了。    首先总结一下遇到的问题吧    1 由于我参考的是《安卓开发范例大全》这本书,里面有一个手机计程器的例子,不过里面用的是谷歌地图SDK,可能因为谷歌推出中国的原因,其中SDK有一个getlastknownLocation()的方法是永远也获得不了最
采用增量式编码器来实现odometry的计算,首先采用编码器对脉冲进行采样实现左右轮运动状态的获取,然后再利用增量式测程法得到机器人车体当前坐标系的位姿。 增量式测量法是使用从编码器采样到的数据并依据起始位姿来确定机器人当前位姿的一种方法。作为一种增量式航迹推算的方法,每一个新的位姿是基于上一次的位
转载 2019-07-30 00:27:00
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 小米手机靠着它优异的性价比风靡全国,很多人为了玩游戏都会选择小米手机,手机的配置非常适合打游戏,手机性能好只是一方面,功能也十分的强大,很多人用了小米手机2年多也都可能不知道小米手机的一些使用功能,今天小编就教一教大家吧。1.计算器小米计算器可不是普通的计算器哦,功能强大的你无法想象,包含汇率转换,亲戚称呼算,长度面积转换等等,都是一些我们生活中常用的一些工具。其中的亲戚称呼算还是蛮有
IMU与里程计1.里程计(轮式里程计odometry)1.1在ROS当中,里程计是一种利用从移动传感器获得的数据来估计物体位置随时间的变化而改变的方法。1.2而在ROS当中里程计信息可以分为两个部分:一个是位姿(位置和姿态),一个是速度(线速度和角速度)。数据格式:"/odom" nav_msgs/Odometry(描述自由空间中位置、速度的估计值) std_msgs/Header header
一个SLAM系统分为前端和后端,其中前端也称为视觉里程计。视觉里程计根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动,给后端提供较好的初始值。视觉里程计的算法主要分为两个大类:特征点法和直接法。经典SLAM模型中以相机位姿-路标来描述SLAM过程: —路标是三维空间中固定不变的点,可以在特姿下观测到 —在视觉SLAM中,可利用图像特征点作为SLAM中的路标 特征点是图像当中具有代表性的部分,如
一、前言        它的功能就是利用传感器的数据来推算机器人位置随时间的变化,常用的传感器类型有编码器、惯性测量单元和视觉传感器等。理论上里程计数据不存在任何误差。二、里程计模型圆弧模型和直线模型两种。圆弧模型同时考虑了机器人的位移变化和航向角的变化,更加接近机器人的运动轨迹。直线模型是假设机器人在极短时间内航向角
## 如何实现 Android 里的“里程计” 欢迎您踏入 Android 开发的世界!今天我们将学习如何实现一个简单的“里程计”应用。这是一个非常基础但实用的项目,适合初学者。接下来,我们将展示实现这个应用的具体步骤,并逐一讲解每一步所需的代码。 ### 步骤流程 以下是实现里程计的步骤: | 步骤 | 描述 | |------
原创 2024-10-03 05:37:48
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文章目录7 视觉里程计 17.1 特征点法7.2 实践:特征提取和匹配7.3 2D-3D:对极问题7.4实践: 对极约束求解相机运动7.5 三角测量7.6 实践:三角测量7.7 3D-2D: PnP7.7.1 直接线性变化7.7.2 P3P7.7.3 最小化重投影误差求解 PnP7.8 实践: 求解PnP7.8.1 使用EPnP 位姿7.8.2 手写位姿估计7.8.3 使用g2o进行BA优化7.
本节介绍了直接法估计相机位姿的方法。直接法是在SVO、LSD中使用的主要方法。  前言  直接法是视觉里程计另一主要分支,它与特征点法有很大不同。随着SVO、LSD-SLAM等直接法SLAM方案的流行,直接法本身也得到越来越多的关注。特征点法与直接究竟谁更好一些,是近年视觉里程计研究领域一个非常有趣的问题。本讲,我们将介绍直接法的原理,并利用g
转载 2024-05-19 22:05:23
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视觉里程计简介什么是视觉里程计?首先我们看一看维基百科的介绍在机器人和计算机视觉问题中,视觉里程计就是一个通过分析处理相关图像序列来确定机器人的位置和姿态。 In robotics and computer vision, visual odometry is the process of determining the position and orientation of a robot b
前面说过视觉SLAM系统分为前端和后端两个内容,前端也叫做视觉里程计。视觉里程计的主要作用是根据相邻的两张图像的信息粗略的估计出相机运动,给后端一个较好的初始值。视觉里程计的两大算法为:特征点法和直接法。本讲主要是特征点法。1、特征点法视觉里程计最核心的问题是如何根据图像来估计相机运动。图像在计算机中是以矩阵的形式存储的,直接从矩阵的角度来估计图像是比较复杂的。一个简便的做法是:在图像中选取一些有
转动惯量,又称惯性距、惯性矩(俗称惯性力距、惯性力矩,易与力矩混淆),通常以 I 表示,SI 单位为 kg * m2,可说是一个物体对于旋转运动的惯性。对于一个质点,I = mr2,其中 m 是其质量,r 是质点和转轴的垂直距离。转动惯量Moment of Inertia刚体绕轴转动惯性的度量。又称惯性距、惯性矩(俗称惯性力距、惯性力矩)其数值为J=∑ mi*ri^2,式中mi表示刚体的某个质点的
参考文献:[1] Visual Odometry Part I: The First 30 Years and Fundamentals,  Friedrich Fraundorfer and Davide Scaramuzza[2] Visual Odometry Part II: Matching, Robustness, Optimization, and Applications
# SLAM 视觉里程计代码 Python SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是一种在未知环境中同时定位和建图的技术,其中视觉里程计是实现SLAM的重要组成部分之一。在SLAM中,通过使用传感器数据(如视觉、激光等)来估计机器人的位姿并构建地图。 在本文中,我们将介绍如何使用Python编写视觉里程计的代码,实现SLAM的基本功能。 ##
原创 2024-05-16 07:50:55
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一、 实验目的用Python-OpenCV编写一个程序能检测出给定图像中的人脸,并能给人脸添加一些装饰特效,比如给人脸加上戴眼镜或带口罩或戴帽子等装饰物。二、实验要求1. 用OpenCV编写一个程序能检测出给定图像中的人脸,并能给人脸添加一些装饰特效,比如给人脸加上戴眼镜或带口罩或戴帽子等装饰物,要求首先能检测出图像中的人脸,进而给人脸的一些部位添加装饰特效,并要求添加的装饰物位置准确,大小合适。
# 纯激光里程计算法实现指南 ## 引言 在机器人导航领域,里程计是一种常见的技术,用于估计机器人在运动过程中的位置和姿态。纯激光里程计是一种基于激光雷达数据里程计算法,通过分析激光雷达扫描数据,推算出机器人的运动轨迹。本文将指导刚入行的小白如何实现纯激光里程计算法。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A[初始化] --> B[读取激光雷达数据]
原创 2024-01-12 16:56:35
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转载 2019-12-04 15:40:00
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基于 GPS 的里程统计应用实现研究钱春升 石翠仙 靳 兰(河北行政学院,河北 石家庄 050000 )摘 要: GPS 是一种能够使用卫星确立目标对象位置的系统,从 GPS 中可以获取对象连续的坐标轨迹。使用大量的经纬度坐标数据得到轨迹的长度,是许多领域的迫切需求。本文从数学角度推导出一种能够计算两地球坐标点之间物理距离的方法,并利用程序说明了具体实现方法。关键词: GPS
转载 2023-12-03 18:29:36
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