概览直接使用像素坐标的缺陷摄像头标定根据小孔成像原理得到需要的转角角度测量验证 概览在识别到目标后,有一个很重要的问题:我们的最终目的是瞄准、跟踪、打击,怎样利用识别到目标后得到的目标在图像中的像素坐标来确定在真实世界中目标的位置呢?更清楚点说就是我识别得到的是图像中点的坐标,而我要输出告诉下位机的是它应该旋转或者移动到的目的地。 直接使用像素坐标的缺陷在RoboMaster视觉辅助瞄准中我们需要
注:本篇博文全部源码下载地址为:Git Repo。 1. 下载到本地后解压到当前文件夹然后运行:catkin_make 编译。 2. 源码是在 Ubuntu14.04 + Indigo 环境下编写。 一、概述 本系列博文的第一篇,我们完成了双臂机器人 Rob 的建模工作;第二篇博文则详细介绍 MoveIt 模块的配置工具 Setup Assistant Tool 的使用,并配置了一个简单的
项目实战——基于计算机视觉的物体位姿定位及机械臂矫正(四) 程序整合 接着(三)里面的任务一,我把程序整合了一下,凑活着拿着我的这两个垃圾相机还有我拿书上的图当标定板。先看程序再看效果吧。好了,闲话少叙,书归正传,附上代码: /******************************* * @Function get_depth_information * @Works 对两
关键名词:The nonholonomic constraints of WMR 非完整约束WMR机器人 双轮式移动机器人是结构最简单的移动式机器人结构,是学术研究中最为广泛使用的研究对象之一。 根据运动约束关系,双轮移动机器人是一种非完整约束机器人。 本文主要以近十年来的移动机器人防滑控制为关键词进行文献检索,以轮式移动机器人运动控制器框架作为主要的研究目标,总结了几类运动控制器框架及其所设计的
0. 前言 之前使用ROS主要是做移动机器人,认为自己的ROS已经用的很熟练了,但是接触机械臂后,发现 Moveit 使用起来没有那么方便,在学长的建议下,开始使用 Coppeliasim。 Coppeliasim 就是曾经大名鼎鼎的 V-rep,提供了 Lua、C++、Python、ROS1、ROS2 等 API接口,十分方便,而且仿真速度很快,模型渲染的也不错,相比于 Gazebo 中的 U
前言 好久不见,甚是想念。大家好,我是小沐。 这次的文章给大家带来的是上一次文章给大家提到过的一个备份软件Timeshift,实在不好意思,更新晚了,可能有小伙伴等久了。 当然让小沐决定快点更新这篇文章的动力是为了那些学ROS的“小马虎蛋”们(小沐是不会承认是我自己的!!),毕竟辛苦装好的环境,辛苦找的二次元“老婆”的壁纸(小沐都懂)一下子就因为崩掉的环境没了,简直就是噩梦!(小沐学弟:幸好我有备
XLPT-AMR: Cross-Lingual Pre-Training via Multi-Task Learning for Zero-Shot AMR Parsing and Text Generation 注:以下英翻中均为我自己理解之后的翻译,如有不恰当之处欢迎在评论区指出 名词缩写 AMR: Abstract Meaning Representation 抽象语义表示MTL: mult
Huang A S, Olson E, Moore D C. LCM: Lightweight communications and marshalling[C]//2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2010: 4057-4062. LCM(Lightweight Co
gazebo+ORB-SLAM仿真教程 介绍仿真环境搭建ORBSLAM2安装与配置运行仿真环境: 介绍 开发环境:本博文实现了ORB-SLAM在gazebo环境下的仿真,环境为:ubuntu 16.04 + ROS + gazebo 7.0 + ORB-slam2预备知识:ROS,gazebo,ORB-SLAM的相关知识参考链接:运行效果:https://www.bilibili.com/vide
项目实战——基于计算机视觉的物体位姿定位及机械臂矫正(三)拖了很久,一直没写,今天终于抽时间写了。orz… 立体校正、标定、对应原理就不多说了,网上有很多资料,可以参考《learning opencv3》的第19章:投影与三维视觉。或者参考下面的链接,这个讲的也不错: https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/55211036 程序+最详细注
前言 在学习PID中发现有许许多多的优化,例如抗饱和,变速积分,积分分离等,在实际工程开发中又如何去选取,如何根据问题去选择相关的优化算法。 该文只是记录开发过程中的一些问题和想法,如果有错误的地方请多多指正。 应用场景 硬件:大疆GM6020电机、STM32F4 需求:1. 速度环—实现手动控制;2.位置环—达到指定位置,电机启停自锁。 算法:增量式PID;基于PID的各种优化方法。 PID算法
首先感谢古月居的暑期课,我受益匪浅。我想给暑期学校反馈几个小问题。就是整个过程中出现的几个理论上的小错误。本来想窝着不说的,但是感觉还是应该回馈给暑期学校一些东西。 1. 有一天的作业出现了“RL能不能用来做机器人仿真”的问题。我当时在群里反应已经有点激动了。这个问题是直播的时候有同学的提问,然后题目设置是按照当时老师的回答给的。我先给结论:1)答案错了,应该是不能。2)题出的有问题。 首先,问这
目录 1.ROS命令概述 2.ROS shell命令 3.roscd:移动ROS目录 4.rosls:ROS文件列表 5.rosed:ROS编辑命令 回到顶部 1.ROS命令概述 ROS可以通过在shell环境中输入命令来进行文件系统的使用、源代码编辑、构建、调试和功能包管理等。为了正确使用ROS,除了基本的Linux命令之外,还需要熟悉ROS专用命令。为了熟练掌握ROS的各种命
声明:以下内容参考了其他博主的文章,在自行理解的基础上加以修改并整合,以便大家学习,若有不便之处望告知,侵权则删除。 gazebo是一款免费的机器人仿真软件,其提供高保真度的物理模拟,一整套传感器模型,以及对用户和程序非常友好的交互方式。能够在复杂的室内和室外环境中准确高效地模拟机器人工作的功能,通常与ROS联合使用,为开发者提供了优异的仿真环境。 gazebo支持urdf/sdf格式文件,后文会
前言 好久不见,甚是想念,大家好,我是小沐。相信今年的暑期学校大家都看了,大家是不是都收获满满呀!小沐是真的收获到了很多有用的知识,不得不感叹今年的干货给的真足,不知道大家有没有关注到最后由天之博特举办的F1TENTH无人车挑战赛,因为小沐自己就是做无人驾驶这方面的,所以这个无人车仿真赛对小沐吸引力无疑是巨大的,虽然最后小沐没有参加比赛,但是小沐也是跟着参赛者体验了一把F1TENTH无人车挑战赛的
写在前面: 上一篇文字内容比较多,主要侧重于算法本身以及公式实现,这一篇可以适当人话一点,主要是自己的理解和图示说明这个算法的原理。 一、LineMod算法介绍 LineMod算法是由Hinterstoisser等人在2011年提出的旨在解决杂乱场景下少纹理三维物体的实时监测与6D位姿估计定位问题。 针对传统方法搜索空间方式效率低、较难产生判别描述子并且低鲁棒性的弊端,采用模板
此处自定义global_planner,local_planner流程一样但继承nav_core::BaseLocalPlanner 继承nav_core::BaseGlobalPlanner编写插件 需重写initialize,makePlan,footprintCost 读入参数的命名空间为/move_base/RobotGlobalPlanner/,通过move_base加载参数时默认
注:本篇博文全部源码下载地址为:Git Repo。 1. 下载到本地后解压到当前文件夹然后运行:catkin_make 编译。 2. 源码是在 Ubuntu14.04 + Indigo 环境下编写。 一、MoveIt包的配置 经过上一篇文章(传送门)的介绍,我们成功的对双臂机器人 rob 进行了 ROS 系统建模,并在 Rviz 可视化工具中进行了验证。本篇博客主要介绍如何借助 ROS
概览下面是一些资料链接,篇篇经典!装甲板识别test_sentry.cpp分析一下装甲板识别函数 int ArmorDetector::detect() 概览 装甲板识别是RoboMaster视觉识别中比较成熟的了,到现在有很多战队开源了他们的算法。 基本上的思路都是一样的:利用装甲板灯条发光的特性将摄像头曝光值调低屏蔽环境光干扰,二值化处理图像得到只含灯条的二值图,根据装甲板灯条的几何特征来设置
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