Churlaaaaaaa:9.gmapping建图拓展篇:ase_exploration包| 源码梳理(五) 上一讲梳理了ExplorationPlanner文件夹下的sensor文件夹下的所有头文件,这一讲我们梳理trajectory文件夹下的所有头文件。 ExplorationPlanner ExplorationPlanner的头文件总览 从上面的截图可以看出,ExplorationPl
8.gmapping建图拓展篇:ase_exploration包| 源码梳理(四) 上一讲梳理了ExplorationPlanner文件夹下的planner文件夹下的所有头文件,这一讲我们梳理sensor文件夹下的所有头文件。 ExplorationPlanner ExplorationPlanner的头文件总览 从上面的截图可以看出,ExplorationPlanner分为这几部分:grid
7.gmapping建图拓展篇:ase_exploration包| 源码梳理(三) 上一讲梳理了ExplorationPlanner文件夹下的kinematics文件夹下的所有头文件,这一讲我们梳理planner文件夹下的所有头文件。 ExplorationPlanner ExplorationPlanner的头文件总览 从上面的截图可以看出,ExplorationPlanner分为这几部分:
6.gmapping建图拓展篇:ase_exploration包| 源码梳理(二) 上一讲梳理了ExplorationPlanner文件夹下的grid文件夹下的所有头文件,这一讲我们梳理kinematics文件夹下的所有头文件。 ExplorationPlanner ExplorationPlanner的头文件总览 从上面的截图可以看出,ExplorationPlanner分为这几部分:gri
Churlaaaaaaa:5.gmapping建图拓展篇:ase_exploration包| 源码梳理(一) 上一讲,梳理了这个包的ExplorationPlannerROS文件夹下的头文件部分,这一讲开始梳理 ExplorationPlanner文件夹。 ExplorationPlanner ExplorationPlanner的头文件总览 从上面的截图可以看出,ExplorationPla
1 人赞同了该文章 Churlaaaaaaa:4.gmapping建图拓展篇:ase_exploration包 初探0 赞同 · 0 评论文章 上一讲讨论了输出输出以及相关参数含义,这一讲,先梳理这个包的头文件。 头文件夹分为两大块:ExplorationPlannerROS文件夹和 ExplorationPlanner文件夹。 先从ROS集成的文件夹:ExplorationPlann
ase_exploration探索建图包(基于强化学习+gmapping建图+探索算法+有需要就调用(frontier_exploration包)) 1.从README.md了解输入输出以及其实现的功能 这个包的readme.md说明里写的很清楚,ase_exploration的输入是:various costmaps ;输出是:new exploration targets for the ro
什么是Monte Carlo Localization呢,中文名叫蒙特卡罗定位,权威阐述见《概率机器人》第8章,移动机器人定位:栅格与蒙特卡罗。 代码引用另一位作者的:https://github.com/udacity/RoboND-MCL-Lab/blob/master/solution.cpp 注意运行该solution.cpp时格式如下: g++ solution.cpp -o app
谁能想到呢,我接触slam也就11个月,而slam算法工程师在职也就是11个月。 在这个不眠夜,也是一个刚交完这周周总结与下周计划的文档的晚上,我辗转反侧难以入睡,心情激动又倾诉欲爆棚。 先谈谈个人的感想: 我的slam技能成长树是跟我的工作紧密联结在一起,感谢我国防科大博士出身的老板不余遗力地相信我,培养我;也感谢我湘潭大学硕士出身的部长每天放养我学这学那;感谢我那可气又拿他没办法的中南大学硕士
Ⅰ.如何在ROS里愉快地玩耍 gmapping a.作者Ubuntu18.04环境下示例 参考【1】turtlebot3 gazebo仿真-基于ros melodic ;用的是ros的navigation 包; 【2】(15条消息) gazebo模型下载以及配置_sunshine-CSDN博客_gazebo模型下载 ;gazebo模型下载,用来给turtlebot3一个运动的场所; 参考【
这篇文章的理论核心是阐述展开:《概率机器人》的一句话,“FastSLAM本身就是一种R-B滤波。”以及阐述展开《概率机器人》第13章 FastSLAM 算法所言,"本章基于栅格的FastSLAM算法归功于Hahnel等(2003b),他们将改进的建议分布思想与R-B滤波相结合,并将其应用到基于栅格的地图。" 所以,理论涉及粒子滤波,RBPF粒子滤波,占据栅格地图构建,FastSLAM,建议分布
看到gmapping,肯定会想,这已经是很老套的建图方式了,到ros wiki上git clone 一个gmapping包,配个turtlebot3,就能在ubuntu 18.04下的gazebo环境上吭哧吭哧跑起来了;再对比一下cartographer,调调参数,大概率我们对gmapping的认知就到此结束了。 这怎么能行呢?一点也不符合格物致知的科学定律。 看看这个:【1】OpenSLAM.o
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