多模态ROS机器人教育开发平台
ROS的开源功能包ar_track_alvar不仅可以识别二维码,还可以生成二维码,非常的方便且实用。 使用LIMO移动机器人识别二维码的效果如下图所示: 从上图可以看出,不仅能够获取二维码的位置信息,还可以获取二维码的坐标信息(可以知道角度),这样我们就可以利用二维码来修正移动机器人在行驶过程中的误差了。
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在对目标识别与跟踪的实现中,一般采取的是RGB感兴趣区域提取,即通过设定目标物的RGB范围并对其进行提取。但是摄像头拍摄照片的RGB值会随光照等原因所影响,所以固定场景的话效果会比较好。由于设定的是一个范围,所以有可能会把一些环境中的物体认定为目标物。 使用LIMO机器人做目标识别的效果:
在已有地图的条件下进行自主导航,需要注意机器人建图起始位置和导航起始位置,如果两起始位置不相同,需要在rviz中对导航起始位置进行修改与调整。 调整后的位置应与建立好的地图对应上,因为路径规划算法在规划路径时参考的是建立好的地图。 下面在rviz中看看使用LIMO移动机器人实现的自主导航吧:
由于轮式机器人的模式比较多,所以更加应该注意在不同的场景下运动模式的选择。例如想要模拟真实汽车的开发,可以选择阿克曼运动模式;想要对复杂地形进行机器人开发的话可以选择履带模式。如果不太清楚如何选择哪种模式的话,可以参考相关文章,再根据各种模态的优缺点进行对比,选出最合适的运动模式。各种模态介绍和优缺点分析可以参考这篇文章:https://www.guyuehome.com/35485 举个栗子,使
由于LIMO机器人的速度较快,所以我们在进行SLAM的时候,需要控制其速度不要过快,尤其是在转弯的时候。不然容易出现打滑的情况,导致构建出来的地图不能使用。 就如以下视频所示。 SLAM没有出现打滑情况如下面这个视频所示。
多地形通过性和多场景的适应性一直是无人驾驶、机器人等场景化所需要突破的难题。通过多模态运动融合,提高跨维度运动的柔性适应能力是一种理想的解决方式,这决定了机器人和移动平台未来应用场景开拓的深度和广度。 为探索多场景交互学习的可行方案,领先的移动机器人底盘和软硬件系统提供商松灵机器人,借助多年的机器人硬件结构创新经验和软件算法开发优势,为科研教育用户开创了全球首款集四种运动模态和高性能传感器系统于一
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