注意: 再学习本系列教程时,应该已经安装过ROS了并且需要有一些ROS的基本知识 ubuntu版本:20.04ros版本:noetic 课程回顾 ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(一)Kitti资料介绍和可视化ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(二)发布图片ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(三)发布点云数据ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(四)画出
点云处理算法整理(超详细教程) 目录 一. 线性回归_最小二乘法、梯度下降法 二. 线性回归_最小二乘法、RANSAC算法 三. 最近点迭代_ICP算法 四. 常见三角网格划分_voronoi图和Delaunay三角剖分 五. PCL曲面聚类分割算法优缺点分析 六. 区域增长算法、欧几里得聚类算法 七. PCL AABB和OBB包围盒算法 一. 线性回归_最小二乘法、梯度下降法 https://w
该初始化函数下有以下语句: 一、init_control_circle(); --- 初始化PIT1和 PIT2: PIT1:用于控制速度采集周期,没开中断,PID需要控制速度的采集时间是均匀的才行。 PIT2:用于图像采集周期。 二、enable_pit_int(PIT1);enable_pit_int(PIT2); --- 使能PIT1和PIT2:
一、激光雷达简介 通过持续不断的发射激光束,激光束遇到障碍物会产生反射,部分反射会被激光雷达(Lidar)传感器再次接收到,通过测量激光束发送和返回传感器的耗时(Round Trip Time)可以获得周围物体距离激光雷达的距离。除了距离(Distance)之外,激光雷达(Lidar)还返回反射值强度(Intensity),不同的障碍物材质反射的激光束的强度(Intensity)不同。 激光雷达的
机器人平台搭建(四)——为机器人装配激光雷达 目录总述1、rplidar功能包2、PC端驱动rplidar 总述 移动机器人在环境中获取障碍物的具体位置、房间的内部轮廓等信息都是非常必要的,这些信息是机器人创建地图、进行导航的基本数据,使用激光雷达作为这种场景应用下的传感器。激光雷达可用于测量机器人和其他物体之间的距离。 1、rplidar功能包 针对激光雷达,ROS中有相应的驱动功能包——rpl
创建功能包 cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg learning_parameter roscpp rospy std_srvs 参数命令行使用rospram *列出当前所有参数 rosparam list *显示某个参数值 rosparam get param_key *设置某个参数值 rosparam set param_key param_valu
目录 1. 下载库文件 2. 导入.zip文件 3. 批量解压至libraries文件夹 4. 运行示例代码Modbus rtu 库管理器可以很方便的添加第三方库,但其中只提供了一些常用的库资源,如果需要添加更多的库资源或者自定义的库,那就需要用户自己准备找到或编写库。大部分开发者都喜欢将他们编写的Arduino库放到开源社区上分享。 Github 是全球最大git服务提供商,也是最大的开源社区
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网卡网络的连接方式须设为网络地址的转换(NAT)
0. 前言 在了解SLAM的原理、流程后,个人经常实时困惑该如何去从零开始去设计编写一套能够符合我们需求的SLAM框架。作者认为Ceres、Eigen、Sophus、G2O这几个函数库无法避免,而作者在此之前已经对Ceres、Eigen、G2O做了详细的介绍,目前仍剩下Sophus还未进行详写,所以这篇文章作为这个系列的最后一篇文章,主要对Sophus函数库进行详细的阐述,来方便各位后续的开发。
设计一个可驱动的机器人面部既复杂又耗时,但日本的Hiroshi Ishiguro实验室提出了一个系统,可以使用多种材料 3D 打印机一次性生产机器人头部(包括皮肤和机械部件)。只需在后面推一个执行器包,就可以“开始进行一个阴间表情包的诞生”。 具有31个自由度的机器人头部,核心理念在于快速迭代过程中无需同时进行大量执行器调整。 (a) (b) 图1 机器人使用多材料 3-D 打印机一次性打
注意: 再学习本系列教程时,应该已经安装过ROS了并且需要有一些ROS的基本知识 ubuntu版本:20.04ros版本:noetic 课程回顾 ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(一)Kitti资料介绍和可视化ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(二)发布图片ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(三)发布点云数据 前言 上一节内容我们发布了点云数据,但是我们在看点云
nav_core中提供了局部路径规划接口。teb_local_planner是一个基于优化的局部轨迹规划器。 支持差分模型,car-like模型 一、初步认识 参数enable_homotopy_class_planning表明,是否输出多条轨迹。也就是配置中的HCPlanning 我们来启动查看下效果: roslaunch teb_local_planner test_optim_node.l
定义srv文件 //在文件夹learning_service中新建一个命名为srv的文件夹,存放消息类文件,方便管理 //创建.srv文件 touch Person.srv //打开该文件,输入以下信息后保存 string name uint8 sex uint8 age uint8 unknown = 0 uint8 male = 1 uint8 female = 2 --- string r
【导读】 在这一系列的V-REP自学笔记中,我们定了一个小目标,完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程,控制机器人从A点抓取物品,然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上,这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者,可以在文末找到往期文章地址。 V-REP自学笔记是一个系列教程,发补在专栏:AI与机器人。
编译过程中出现如下错误:beginner_tutorials/CMakeFiles/listener.dir/build.make:62: recipe for target ‘beginner_tutorials/CMakeFiles/listener.dir/src/listener.cpp.o’ failedmake[2]: *** [beginner_tutorials/CMakeFile
原文链接为:https://mp.weixin.qq.com/s/hCAzGJDSZFsFHoC5hTVsjA 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦! 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦!
没有什么可以阻止这架无人机 使用鞘翅(一种受甲虫启发的翅膀)来自动矫正 原文作者 Michelle Hampson 图1 带有鞘翅的无人机 当生活把你击倒时,你必须重新站起来。当吸收了这句鸡汤字面意义的甲虫被打翻时,他们会利用坚韧的外部翅膀,即所谓的elytra(最近在游戏《Minecraft》中很有名),在短短的几秒钟内完成自动矫正。 图2 甲虫被打翻在桌子上 受到甲虫的启发,科研人员发明了
近日,由于疫情影响,中国机器人操作系统(ROS)暑期学校将取消线下活动,全程在线上进行,由古月学院和哔哩哔哩(id:古月居GYH)线上直播。8月11日和8月12日这两天的课程也会在深蓝学院同步直播。 2021 ROS暑期学校举办时间:8月7日-8月14日,线上直播时间为8月7日-8月13日,每日分享讲座的主题如下。 报名方式 报名方式如下: 1、扫描下方小
注意: 再学习本系列教程时,应该已经安装过ROS了并且需要有一些ROS的基本知识 ubuntu版本:20.04ros版本:noetic 课程回顾 ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(一)Kitti资料介绍和可视化ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(二)发布图片 1.数据分析 在kitti数据集中给出了velodyne扫描并且已经修正的激光雷达数据。可以在2011_09_26
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