上一节介绍了陀螺仪Imu传感数据的订阅和发布. 本节会介绍路标Landmark数据的发布和订阅.Landmark在cartographer中作为定位的修正补充,避免定位丢失. 这里着重解释一下Landmark,它与Scan,Odom,Imu数据不同,并不是直接的传感数据.它是地图上的特征点,通常是易被识别的物体. 在cartographer中,通常是用反光柱或者二维码做landmark,实际上反光柱用的更多,因为反光柱同样可以使用激光雷达识别,不需要添加多的传感器. 对于用反光板构建landma

上一节介绍了激光雷达Scan传感数据的订阅和发布. 本节会介绍里程计Odom数据的发布和订阅.里程计在cartographer中主要用于前端位置预估和后端优化. 官方文档: http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup/Odom 目录 1:nav_msgs/Odometry消息类型 2:发布Odometry消息 3:订阅Odometry消息 1:nav_msgs/Odometry消息类型 在终端查看消息数据结构: rosmsg show

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

摘要 运动底盘是移动机器人的重要组成部分,不像激光雷达.IMU.麦克风.音响.摄像头这些通用部件可以直接买到,很难买到通用的底盘.一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的:另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案,是很多机器人公司的核心技术,一般不会随便公开.出于强烈的求知欲与学习热情,我想自己DIY一整套两轮差分底盘,并且将完整的设计过程公开出去供大家学习.说干就干,本章节主要内容: 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发

在移动机器人建图和导航过程中,提供相对准确的里程计信息非常关键,是后续很多工作的基础,因此需要对其进行测试保证没有严重的错误或偏差.实际中最可能发生错误的地方在于机器人运动学公式有误,或者正负号不对,或者定义的坐标系之间方向不一致等. 整个移动机器人的控制结构如下图所示,其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接口发送给下位机(嵌入式控制板).下位机中根据机器人运动学公式进行解算,将机器人速度转换为每个轮子的速度,然后通过CAN总线(或其它总线接口)将每

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程. 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系:接着描述了成像过程中的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标)的变换关系. 小孔成像模型 相机可以抽象为最简单的形式:一个小孔和一个成像平面,小孔位于成像平面和真实的三维场景之间,任何来自真实世界的光只有通过小孔才能到达成像平面.因此,在成像平面和通过小孔看到的

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

首先分析include头文件下的slamBase.h文件 # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> #include <map> using namespace std; // Eigen #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> // OpenCV #include <opencv2/co

从现在开始下面两篇文章来介绍SLAM中的视觉里程计(Visual Odometry).这个是我们正式进入SLAM工程的第一步,而之前介绍的更多的是一些基础理论.视觉里程计完成的事情是视觉里程计VO的目标是根据拍摄的图像估计相机的位姿.目前主要有两个方法,我们这一篇介绍的是特征点法. 首先,我们之前提到了路标.SLAM中是根据路标的位置变化来估计自身的运动的.路标是三维空间中固定不变的点,应该有这么几个特征: 数量充足,以实现良好的定位 具有较好的区分性,以实现数据关联而图像的特征点可以比较好的满

依赖GeoserverElasticSearchElasticGeo部署部署ElasticGeo使用创建ES数据源并发布发布 依赖 Geoserver 环境搭建参考: ElasticSearch 环境搭建参考: ElasticGeo 用于在Geoserver中发布Elasticsearch的数据,支持CQL查询及过滤 https://github.com/ngageoint/elasticgeo/blob/master/gs-web-elasticsearch/doc/index.rst 部署

前言: 距离上一个版本V3.3版本的文章发布,已经是1年10个月前的事了. 其实版本一直在更新,但也没什么大的功能更新,总体比较稳定,所以也不怎么写文介绍了. 至于工作上的事,之前有半年时间跑去学英语.考驾照.到健身房请私教,远离了一下代码的世界,现在又回归了. 最近上班了,新的公司需要招.NET系.产品经理,有兴趣的可以左侧扣我(我部门要人,地点广州). 另外:阿里最近收购了一家公司,也需要Java系的高手和测试人员,有兴起的也可以扣我(我朋友的部门要人,地点广州). 嗯,闲话少说,看看工具的

[问题描述]: ArcGIS Server 发布(高程数据)服务,无 LERC格式选项,而官方帮助中发布流程提示需要选择LERC格式. [解决办法]: 需求:发布高程数据,ArcGIS Server版本10.3.1问题,在服务编辑器中,选择缓存--高级,设置压缩格式时(Title Format),没有LERC的选项.帮助地址:http://server.arcgis.com/zh-cn/server/latest/publish-services/linux/publish-elevation-

1. svo 源码:https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo 国内对齐文章源码的研究: (1)冯斌: 对其代码重写 https://github.com/yueying/OpenMVO 对原理的一步步分析http://fengbing.net/ (2)白巧克力: 对文章的具体分析:http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/51083398 2. svo+msf 文章:见我的分享http://pan.baidu.c

在之前的博文OpenCV,计算两幅图像的单应矩阵,介绍调用OpenCV中的函数,通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\),然后调用射影变换函数,将一幅图像变换到另一幅图像的视角中.当时只是知道通过单应矩阵,能够将图像1中的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2中对应的位置上\((u_2,v_2)\),而没有深究其中的变换关系. 单应(Homography)是射影几何中的概念,又称为射影变换.它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上,并且把直线映射为直线

舵轮AGV可以通过调整两个舵轮的角度及速度,可以使小车在不转动车头的情况下实现变道,转向等动作,甚至可以实现沿任意点为半径的转弯运动,有很强的灵活性. 因此在AGV行业,这种驱动方式应用很广,但是目前能做好控制的厂家并不多.国内比较好的厂家主要有沈阳新松机器人.苏州华晓精密.上海同普,还有部分新创企业,苏州极客嘉智能科技有限公司,做的也很好. 该种AGV,一般包含两个舵轮,通常布置在AGV车体中心前后.或AGV车体对角分布.如图: 本文将以在车体中心前后分布方式的AGV为例,进行分析. 大家都知

Monocular Visual-Inertial Odometry:https://www.qualcomm.com/invention/research 单目视觉-惯性里程计 INDOOR POSITIONING BY VISUAL-INERTIAL ODOMETRY:Link vio(visual inertial odometry) in mobile phone in github: inertial navigation system:惯性导航系统 开源软件 手机惯导系统 Visua

转载:http://blog.csdn.net/mingzai624. 这是GeoServer官方网站提供的一份Shapefile测试数据 nyc_roads.zip ,包含了部分纽约的道路信息,我们本次就使用此Shapefile来进行部署和发布. 如果用户没有对GeoServer的文件系统进行更改的话,那复制解压上面文件完成后的文件目录应该是:geoserver/data_dir/data/nyc_roads,然后就是四个所需的Shapefile格式文件. 新建一个工作区 部署地图数据第一个步

原文:使用ArcGIS Server发布我们的数据 引言 上一篇我们已经安装好了ArcGIS体系的服务软件,这一篇将介绍如何把我们自己的数据通过ArcGIS Server发布出去,并且能够通过Web页面进行显示和编辑. 发布数据服务 在进行WebGIS开发中,地图显示的内容可以分成两类:一类是底图,或者是矢量的世界地图.中国地图.某个地区的底图:另一类就是业务图,对于用于遥感数据发布的WebGIS应用就是遥感影像的边框图层,对于电力作业的就是杆塔.线路图层,对于水利作业的就是河流.居民地图层.

视觉里程计(Visual Odometry, VO),通过使用相机提供的连续帧图像信息(以及局部地图,先不考虑)来估计相邻帧的相机运动,将这些相对运行转换为以第一帧为参考的位姿信息,就得到了相机载体(假设统一的刚体)的里程信息. 初始化实例 在实例化跟踪器的时候会实例化一个初始化实例,有一些比较重要的参数需要注意下,看代码注释以及初始值,参数值也可以在yaml文件中自定义. // src/openvslam/module/initializer.h:83 //! max number of it

gmapping导航建图包里建图需要里程计信息,且导航也需要. 整个移动机器人的控制结构如下图所示,其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接口发送给下位机(嵌入式控制板).下位机中根据机器人运动学公式进行解算,将机器人速度转换为每个轮子的速度,然后通过CAN总线(或其它总线接口)将每个轮子的转速发送给电机驱动板控制电机转动.电机驱动板对电机转速进行闭环控制(PID控制),并统计单位时间内接收到的编码器脉冲数,计算出轮子转速. 参考: https://b

参考博文::https://blog.csdn.net/david_han008/article/details/53560736 https://blog.csdn.net/n66040927/article/details/79163496?utm_source=blogxgwz3 ICP是指,利用点云的匹配关系,来求解相机的三维运动. PNP是利用已知的三维结构与图像的对应关系,来求解相机的三维运动. 对极几何,利用对极几何的约束,恢复出图像之间的相机的三维运动. 视觉里程计,分成特征提取