本文主要介绍ROS中Navigation导航框架中MPC局部路径规划器mpc_local_planner的使用方法,并对源码进行解读,梳理其规划流程等,具体包含MPC模型预测控制算法简介、mpc_local_planner使用方法、mpc_local_planner源码解读与规划流程梳理三部分内容。 - 一、MPC模型预测控制算法简介 -
0. 简介 强化学习在自动驾驶中的应用已经日渐普及,虽然由于一些伦理问题,目前真正的使用这种强化学习的还不是很多,但是目前已经有很多应用在自动驾驶中的强化学习的工作,但是我们发现这类方法基本都是将卷积编码器与策略网络一起训练,然而,这种范式将导致环境表示与下游任务不一致,从而可能导致次优的性能。而《RLAD: Reinforcement Learning from Pixels for Auton
0. 简介 我们刚刚了解过DLIO的整个流程,我们发现相比于Point-LIO而言,这个方法更适合我们去学习理解,同时官方给出的结果来看DLIO的结果明显好于现在的主流方法,当然指的一提的是,这个DLIO是必须需要六轴IMU的,所以如果没有IMU的画,那只有DLO可以使用了。 1. OdomNode—DLIO构造函数 OdomNode是一个ROS节点的构造函数,主要用于初始化节点的参数、订阅和发
INS学习01——VINS_Fusion官方教程翻译解读 我爱编程皮肤好好 已于 2022-12-05 17:32:59 修改 1616收藏 21分类专栏: 相机SLAM 文章标签: 学习版权 相机SLAM专栏收录该内容4 篇文章3 订阅订阅专栏1.简介VINS_Fusion 是一个基于优化的多传感器融合定位算法,由港科大开源,在VINS_Mono基础上改进。融合传感器包括:IMU,双目相
0. 简介 之前我们讲过通过体素化分割,并通过判断这个栅格内的点云数目是否大于阈值。从而来鉴别出噪点。而我们学过最近邻搜索后,我们可以来学习一下更加先进的方法—-半径搜索噪声滤除(Radius Search Noise Filtering)。这是点云处理中一种常见的算法,其基本思想是对每一个点周围的点进行半径搜索,如果搜索到的点数小于设定的阈值,那么就认为该点是噪声点,将其删除。 1. CUDA与
0.简介在学习视觉SLAM过程中,先后用了VINS_mono,VINS_Fusion,Omni_swarm,因为是第一次做视觉相关定位,所以大部分库都是第一次装,中间还从虚拟机换到双系统,意识到记录的重要行性,所以在此记录安装相关依赖库的教程。环境: Ubuntu18.04 eigenceres3.Opencvcv_bridgeVINS_Mono/Fusion测试 1.Eigen在安装Eige
1 安装部署在之前测试了FastLio并在样机上进行了部署华北舵狗王:四足机器人雷达-视觉导航4:测试FAST-LIO-LC,这边测试另外一个雷达惯性里程计项目DLO文。其提出了一种轻量前端激光雷达里程计解决方案,用于在计算能力受限的机器人平台上,具有快速和精确的定位能力,我们的直接激光雷达里程计(DLO)方法包括几个关键的算法上的创新,这些创新优先考虑计算效率,并使用稠密的、预处理最少的点云实时
1 前沿目前四足机器人主要的应用场景聚焦在室内环境作业,典型任务如巡检与搜索,针对传统机器人再完成建图启动路径规划算法后可以通过Rviz下发Nav Goal从而实现机器人的自主导航和在线建图,但是在很多时候特别是真实环境中仅能下达一次或者几次任务更多的时候机器人需要自主机动和搜索,这样的情况主要发生在通讯质量不好和高级任务模式下,典型的代表就是由Dapar组织的SubT比赛,其需要机器人自己完成2
1.3D激光雷达系列主要内容结合个人毕业设计和日后发展方向,开始学习3D激光雷达的相关感知算法,预计SLAM(定位和建图)开始,本篇给出简单的框架和绪论,后边会按照图优化/滤波原理、传感器基础、数据预处理、主流激光雷达SLAM定位算法框架等顺序继续更。2.3D激光SLAM思维导图
FAST LIO是目前较为通用的雷达与IMU紧耦合导航定位算法,对于四足机器人来说高精度的导航有利于局部高程图的构建并实现自主越障和落足点选择,高精度的里程计也为自主导航提供了可靠的反馈数据,原始的FastLIO不具有回环功能的,这里运行的是由ETH RSL实验室修改的版本,其实现回环检测因此可以更加利于室内狭窄区域内的自主机动:代码 依赖: Ubuntu 18.04 and ROS Me
1. 本文简介本文依照港科大开源的代码和论文文章主要内容:对无人机集群实现协同定位。参与融合的定位因子有以下4点 1.全向鱼眼相机的VIO定位:VINS-Fisheye2.基于地图定位:视觉特征点协同建图3.基于UWB协同定位:节点间测距4.视觉检测定位 2.论文框架 3.算法安装与环境配置 3.1 创建工作空间 备注:3.2中安装插件cv_bridge中也创建过,不要重复创建,
0. 简介 我们知道激光雷达作为自动驾驶中最为精准的传感器,它可以在绝大多数场景下提供较为精准的定位信息,同时也有很多工作用激光做重定位工作。而《 CVTNet: A Cross-View Transformer Network for Place Recognition Using LiDAR Data》 这个工作就是基于激光雷达的地点识别(LPR)来完成在没有GPS的环境中识别以前行驶过的地点
1.本篇思维导图 2. 3D激光雷达传感器分类 3. 机械激光雷达 直观视频感受:Velodyne优点:360°视野,精度高,工作稳定,成像快缺点:成本较高,不符合自动驾驶车规,生命周期短,主要厂商:Velydone、禾赛、速腾原理:激光雷达通过测量激光信号的时间差和相位差来确定距离,对于每个点来说,原理如图所示 机械式激光雷达可实现360°扫描,一般有4/16/32/
四足机器人导航可以采用多种方案,对于小型室内机器人更多的会采用2D雷达运行SLAM算法实现地图的构建,典型的地图算法包括HectorMap、Gmapping,由Google推出的 Cartographer SLAM是目前公认效果较好的2D 建图和定位算法。其可以融合雷达、IMU和机器人里程计,采用图优化因此相比前两个SLAM算法具有更好的建图效果,目前室内扫地机器人或轮式底盘都会采用该方案。 对
0. 简介 对于激光SLAM来说,现在越来越多的算法不仅仅局限于点线等简答特征的场景了,文章《PLC-LiSLAM: LiDAR SLAM With Planes, Lines,and Cylinders》说到,平面、线段与圆柱体广泛存在于人造环境中。为此作者提出了一个使用这些landmark的激光雷达SLAM系统。目前已有工作做了类似于BA的平面adjustment(即.PA),但是这类工作在缺
0. 简介 上一节中我们讲了pcl::VoxelGrid数据中的降采样,至此为止最简单的三个部分就已经讲解完毕了,下面我们来更进阶一点,这一讲主要来看一下噪声滤除这部分的操作。噪声滤除是点云处理中的一项重要任务,可以提高点云的质量和准确性。在噪声滤除过程中,通常需要根据点云密度来估计合适的邻域半径,并在邻域内对点进行平滑处理,以消除噪声点。 1. CUDA与Thrust CUDA是一种并行计
1.本篇大纲 2.前端里程计综述解决的问题:由原始点云信息求解得到两个关键帧之间的相对位姿约束输入:原始点云信息输出:两个时刻之间的位姿关系 P = [R T] (4x4)主流流程: 点云预处理(提取特征)→建立Loss模型→最优化模型求解→得到P矩阵 3.直接匹配的ICP系列1)思路:对原始点云进行采样→寻找最近关联点建立Loss模型→求解R,T2)主要方法框图:3)模型推导 4.直接匹配
简介 上一篇跑了一下VINS_Fusion自带的demo,用的是几个常用的开源数据集,这篇文章主要是将VINS_Fusion用在自己的实验室设备上,在进行前期参数标定、config文件修改、精度验证过程中对算法有更深次理解,也方便后期开展代码阅读。 2.相机参数标定2.1相机型号realsense_d435i是一个很常用的相机,主要包含话题如下 1.imu话题
0. 简介 在一些比较空旷,且没有参照的场地中,我们很难利用车道线或者稠密的激光点云地图来完成定位,而本文《Monocular Simultaneous Localization and Mapping using Ground Textures》仅使用向下朝向的单目相机拍摄的地面纹理图像,就能实现令人印象深刻的定位性能。这提供了一种可靠的导航方法,能抵抗特征稀疏环境和具有挑战性的光照条件。然而
前言 usb_cam功能包简介为了丰富机器人与外界的交互方式,已经增加了与机器人的语音交互方式,不仅使机器人能够说话发声,还能听懂我们说的话,但是如果只有语音交互的话机器人就是一个盲人,无法看到这个色彩斑斓的大千世界,因此我们就需要为机器人增加视觉识别功能。现在市面上最常见的还是USB摄像头,物美价廉,要想使USB摄像头在ROS下正常工作,我们就需要一个软件包来支持,现在ROS下最常用的usb摄
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