前言       临近毕业,整理一下之前做的东西.这篇博客来自于博主在2016年3月份投的一篇会议论文(论文主要介绍了一个基于手机摄像头和IMU的简单VIO系统,用于AR的Tracking部分,本博文是其中的数据采集部分).      本文的目的是将pc和手机连于同一局域网下,然后手机实时把相机和imu的数据打包成ros的消息格式,pc订阅这些消息,进行进一步的处理.      稍微好的安卓手机都会配备IMU(注意:很多手机只有单纯的三轴加速度计,并没有三轴的陀螺仪).博主用的是华为荣耀7,配备

下面使用SYD Dynamics的9轴AHRS(Attitude and heading reference system),来发布sensor_msgs/Imu类型的消息. 将传感器用USB转串口接到Ubuntu系统上,可以用如下命令查看串口信息: ls -l /dev/tty* 查询出串口名为“/dev/ttyUSB0”.根据官方给的传感器程序源文件和boost::asio库来实现串口发送request指令,并读取传感器返回的四元数信息.之后将其发送到/IMU_data的话题上: // St

当使用摄像头遇到如下问题:[usb_cam-1] process has died [pid 12288, exit code 127, cmd /opt/ros/indigo/lib/usb_cam/usb_cam_node __name:=usb_cam __log:=/home/sanstyle/.ros/log/783945ac-c7e3-11e6-bddb-4437e6444bf6/usb_cam-1.log].log file: /home/sanstyle/.ros/log/783

使用rqt_image_view命令,查看摄像头是否正常输出图像

可能有很多人想在ROS下学习视觉,先用摄像头获取图像,再用opencv做相应算法处理,可是ROS下图像的采集可不像平常的read一下那么简单,需要借助外部package的使用.而摄像头即可以用笔记本自带的摄像头,也可以用外部的kinect,当然还可以是外部接入的usb接口的摄像头.前两者照着<ROS by Example 1>的 第10章来学习,安装一下相应的package很容易上手.但是Lz在用ROS操作外部接入的摄像头时遇到了一些问题,用书中的uvc_cam package读入不了图像,L

使用哪种ROS / Gazebo版本的组合 介绍 本文档提供了有关将不同版本的ROS与不同版本的Gazebo结合使用的选项的概述.建议在安装Gazebo ROS包装之前阅读它.重要!简单的分析,快速和正确的决定如果您计划使用特定版本的ROS,并且没有理由使用特定版本的Gazebo,那么您应该继续安装gazebo_ros_pkgs教程,该教程解释了如何安装ROS完全支持的gazebo版本.警告:请注意,使用与从ROS存储库提供的官方版本不同的Gazebo版本可能会导致冲突或其他与ROS包的集成问题

激光雷达工作时会先在当前位置发出激光并接收反射光束,解析得到距离信息,而后激光发射器会转过一个角度分辨率对应的角度再次重复这个过程.限于物理及机械方面的限制,激光雷达通常会有一部分“盲区”.使用激光雷达返回的数据通常可以描绘出一幅极坐标图,极点位于雷达扫描中心,0-360°整周圆由扫描区域及盲区组成.在扫描区域中激光雷达在每个角度分辨率对应位置解析出的距离值会被依次连接起来,这样,通过极坐标表示就能非常直观地看到周围物体的轮廓,激光雷达扫描范围示意图可以参见下图. 激光雷达通常有四个性能衡量指标

通过ROS打开摄像头 查看话题信息和消息 图像数据: 默认调用笔记本自带摄像头,如需调用外接摄像头,需要将其中video0改成video1.

上一节介绍了里程计Odometry传感数据的订阅和发布. 本节会介绍陀螺仪Imu数据的发布和订阅.陀螺仪在cartographer中主要用于前端位置预估和后端优化. 目录 1:sensor_msgs/Imu消息类型 2:发布Imu消息 3:订阅Imu消息 1:sensor_msgs/Imu消息类型 在终端查看消息数据结构: rosmsg show sensor_msgs/Imu Odometry消息类型数据结构如下: Header header geometry_msgs/Quaternion

1.Gazebo概述 在Gazebo中的模拟效果是非常好的. 它的特性 Dynamics Simulation 直接控制物理引擎参数 Building Editor 无需代码即可在Gazebo中创建机器人模型(只用insert就可以插入各种模型,可以在基于Gazebo的云端中创建机器人模型) Advanced 3DGraphics 提高真实性 Sensors 提供激光雷达,摄像头,RGBD摄像头,IMU等传感器 Robot Models 提供多种机器人模型,包括PR2,iRobot,Create

1.下载代码   https://github.com/raulmur/ORB_SLAM/    (同时也可以看看作者的牛叉论文,我是打算先用代码,再回头看论文) 2.打开后如下 就好像是用一件新产品一样,我们首先要看一下说明书“README.md”, README.md介绍了很多关于这个工程的东西,比如作者,发表的论文,研究的人员,代码的下载以及更新 那么我们首先从有用的信息开始操作:(备注:以下内容都是我的个人理解,都是别人的东西,我拿来学习而已) 3.解决依赖项 3.1 Boost   :

简介:论文提出一种新的视觉里程计算法,其直接利用带噪声的IMU数据和视觉特征位置来优化相机位姿.不同于对IMU和视觉数据运行分离的滤波器,这种算法将它们纳入联合的非线性优化框架中.视觉特征的透视重投影代价函数以及从IMU和位姿轨迹得到的加速度和角速度运动代价函数被联合优化. 一.算法的整体框架 文中提出的在线VIO算法,其限制优化窗口只包括最近的观测和参数.随着窗口尺寸的变化,估计精度和计算成本之间的权衡就会出现.这种算法属于利用优化框架的基于关键帧的方法,与之前方法相反的是,不边缘化之前的状态

https://blog.csdn.net/qq_33445835/article/details/80143598  目前想做一个关于2D转3D的项目,由于国内资料比较少而且大部分都是基于国外的研究资料优化而来,所以想翻译翻译国外的论文,强化自己的理解,同时方便他人,英文水平有限,尽量做到“信达雅”的信,争取下达,如有错误,希望大家指正.文末提供论文原文PDF下载.以下为正文. 快速2D到3D转换 摘要 从现有2D图像到3D的转换已经被证明了是商业上可行的,并且满足了日益增长的对高质量立体影像

加速度计(Accelerometer) VREP的模型浏览器components→sensors中可以找到加速度计的模型,用于测量物体沿着世界坐标系三个坐标轴的加速度值. VREP中没有直接测量加速度的函数,可以间接地通过测量已知质量物体上的力来计算加速度.加速度计的结构如下图所示,其中动态物体Accelerometer_mass的质量为1g,通过函数读取力传感器测量的力的大小,可以计算出物体Accelerometer_mass的加速度. 加速度计Accelerometer的脚本代码如下: --

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全球最便宜智能手机只要15美元 随着手机进入智能时代,这些年智能手机的发展可谓迅猛,苹果三星这样的手机厂商成为最大的受益者同时,低门槛也让越来越多的人开始意识到,全民智能时代确实要来了. 为了能让第三世界国家的人民更快速的扔掉自己手里的非智能手机,众手机厂商打起了价格战.日前加拿大平板厂商 Datawind和印度运营商Reliance Communications日前宣布合作并将于2015年年底在印度推出世界上最便宜的智能手机,售价仅为999卢比,约合15美金. 据悉,这款手机将搭载Linux系

全球领先的高性能视频接口产品供应商Pleora科技公司近日宣布推出可将Camera Link®摄像头转化为USB3Vision™摄像头的首个产品iPORT CL-U3外置抓帧器,树立了另一个行业里程碑.借助iPORT CL-U3外置抓帧器,设计师可以像处理即插即用USB3.0产品一样的运用Camera Link摄像头,从而降低成本费用,提高产品的可用性及降低视觉系统的复杂性. 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/262159.htm Pleora 科技公司

从getUserMedia()到RTCPeerConnection(),自认为难度陡增.我想一方面是之前在Linux平台上学习ROS调用摄像头时,对底层的外设接口调用.摄像头参数都有学习理解:另一方面是,我们在大三下学期才开始计算机网络的课程学习,对网络通信的理解尚处于未能达到闭环的自闭状态(自闭--"全程自学完成知识闭环") 面对ICE.SDP.NAT gateways.STUN.TURN等词汇异常懵逼(解释可以参考这篇introduction)所以写文如下,增进自己的理解,也为同样

上一节介绍了路标Landmark数据的订阅和发布,各类数据的发布和订阅基本阐述完毕. 本节会介绍cartographer的主要配置参数,研究这些参数的使用和对算法的影响. 目录 1,map_builder.lua 2,pose_graph.lua 3,trajectory_builder.lua 4,trajectory_builder_2d.lua 首先还是得回到Ros运行demo(第二节)的launch脚本上. launch脚本中可以看到demo所用的配置文件是[backpack_2d.lu

要编译ORB_SLAM2的ROS例程首先需要安装ROS,以及在ROS下安装usb_cam驱动并调用,最后搭建ORB_SLAM2. 1.ROS的安装 我的电脑安装的是ubuntu16.04系统,所以我安装的是2016年的发行版本ROS_Kinetic,一般的话ROS的版本是一年一更新,和ubuntu的系统更新保持同步.如果你的系统是ubuntu14.04,你可以安装2014年的发行版本ROS_Indigo. ROS_Kinetic在ubuntu16.04上的安装可以参考我的博客:点击链接地址 2.