在理解了move_base的基础上,我们开始机器人的定位与导航.gmaping包是用来生成地图的,需要使用实际的机器人获取激光或者深度数据,所以我们先在已有的地图上进行导航与定位的仿真. amcl是移动机器人二维环境下的概率定位系统.它实现了自适应(或kld采样)的蒙特卡罗定位方法,其中针对已有的地图使用粒子滤波器跟踪一个机器人的姿态. 一.测试         首先运行机器人节点: roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch         然后运

1.引言: 机器人的研究越来越多的得到关注和投入,随着计算机技术和人工智能的发展,智能自主移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点.移动机器人的定位和地图创建是自主移动机器人领域的热点研究问题.对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法.然而在很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定位,而且事先获取机器人工作环境的地图很困难,甚至是不可能的.这时机器人需要在自身位置不确定的条件下,在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航.这就

1.总体框架 goal global planner-------global_costmap<——map server amcl local planner---------local_costmap<——sensor control 2.模块分析 1.amcl是一种机器人在2D中移动的概率定位系统. 它实现了自适应(或KLD采样)蒙特卡罗定位方法(如Dieter Fox所述),该方法使用粒子滤波器来针对已知地图跟踪机器人的位姿. 2.base_local_planner使用Trajecto

为什么选择ROS: 1.ROS是开放源码的,在该平台上可以找到非常很多免费开源的代码包,并且这些例程还带wiki说明文档: 2.机器人领域最新的算法直接支持ROS,简单几个步骤就能运行: 3.ROS工具库非常强大,编译简单.容易实现可视化.调试工具多. ROS的出现大大降低了机器人开发的门槛,但对大学里的一般学生而言,难度还是较大,主要体现在跨领域要求上.大学里和机器人相关的专业:机械.电子.软件等,均只专一行,而机器人却是这几个领域的集大成者. 机器人相关的基础知识有: 1.Linux,一般使

有位师兄收集了很多slam的学习资料, 做的很赞, 放到了github上, 地址:https://github.com/liulinbo/slam.git ruben update 0823 2016   01StableMatching.pdf 添加部分资料 2 years ago   1502.00956v2.pdf update by ruben 04/08/2016 a year ago   2013.2-第二届虚拟仪器大赛特等奖-结构化环境地图创建机器人.mp4 update by r

System overview move_base 源码 API nav_core BaseGlobalPlanner BaseLocalPlanner RecoveryBehavior Recovery behavior clear_costmap_recovery rotate_recovery costmap_2d costmap layer Map type code Tips System overview move_base 主要有以下两部分 Planner nav_core::Ba

1.导航框架 在总体框架图中可以看到,move_base提供了ROS导航的配置.运行.交互接口,它主要包括两个部分:      (1) 全局路径规划(global planner):根据给定的目标位置进行总体路径的规划:      (2) 本地实时规划(local planner):根据附近的障碍物进行躲避路线规划. 全局路径规划(global planner) 在ROS的导航中,首先会通过全局路径规划,计算出机器人到目标位置的全局路线.这一功能是navfn这个包实现的.        navf

 git clone https://github.com/pirobot/rbx1.git 1.打开一个终端 cd ~/catkin_ws/ catkin_make source ./devel/setup.bash cd src roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch 2.新打开一个终端 cd ~/catkin_ws/ catkin_make source ./devel/setup.bash cd src roslaunch rbx1_na

本文作者 任旭倩,公众号:计算机视觉life,编辑成员 欧洲 英国伦敦大学帝国理工学院 Dyson 机器人实验室 http://www.imperial.ac.uk/dyson-robotics-lab 简介: 伦敦帝国理工学院戴森机器人实验室成立于2014年,由Andrew Davison.教授领导.是戴森公司和帝国理工学院领导机器人视觉小组Andrew Davison教授的合作实验室,Andrew Davison是视觉SLAM领域的先驱,戴森提供大量的资金和支持,以建立一个机器人专家团队,他

启动仿真环境及各种节点(amcl,move_base,map_server)后,在rviz中设定机器人的目标位置,后台日志报错 [ INFO] [1571974242.864525935, 40.511000000]: Got new plan[ERROR] [1571974242.964186066, 40.612000000]: Extrapolation Error: Lookup would require extrapolation into the future.  Requeste

wiki是最好的学习资料,以下直接参考了wiki官网.另外po出官网网址,建议英语较好的朋友之接看原版 http://wiki.ros.org/fake_localization 概述 fake_localization包提供一个单一的节点fake_localization,相当于AMCL定位的ROS API接口.在仿真过程中,此节点最常用,以一种提供完美定位且方便实用的算法. 具体来说,fake_localization通过AMCL算法将里程数据转换为pose点和particle cloud点

导航与定位是机器人研究中的重要部分.         一般机器人在陌生的环境下需要使用激光传感器(或者深度传感器转换成激光数据),先进行地图建模,然后在根据建立的地图进行导航.定位.在ROS中也有很多完善的包可以直接使用.         在ROS中,进行导航需要使用到的三个包是:       (1) move_base:根据参照的消息进行路径规划,使移动机器人到达指定的位置:       (2) gmapping:根据激光数据(或者深度数据模拟的激光数据)建立地图:       (3) amc

我们的机器人使用两种导航算法在地图中移动:全局导航(global)和局部导航(local).这些导航算法通过代价地图来处理地图中的各种信息,导航stack使用两种costmaps http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5543386.html存储环境的障碍信息.一个costmap进行全局规划,在整个环境做长期的规划,而另一个是用于局部规划和避障. 全局导航: 在已建立的地图上做一个远距离目标的路径规划. 局部导航: 在正在建立的地图上做近距离目标同时要实时避开障碍物

Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

安装功能包: 1.安装导航定位包navigation $ sudo apt-get install ros-indigo-navigation 2.由于导航包在/cmd_val下发布的移动数据加速度会过于不友好,所以我们需要对速度做平滑处理,其实就是控制加速,一般通过滤波即可实现,在此我们采用turtlebot的平滑包即可安装平滑包yocs_velocity_smoother,具体的平滑算法和输入切换请自己阅读源码 : $ sudo apt-get install ros-indigo-yocs

MathWorks从MATLAB 2015a开始推出与ROS集成的Robotics System Toolbox(机器人系统工具箱),它为自主移动机器人的研发提供现成的算法和硬件接口. 粒子滤波基本流程 A particle filter is a recursive, Bayesian state estimator that uses discrete particles to approximate the posterior distribution of the estimated s

利用ROS进行机器人开发,我想大多数企业是想借助ROS实现机器人的导航.定位与路径规划,它的出现大大降低了机器人领域的开发门槛,开发者无需向前人一样走众多弯路,掌握多种知识才能开始实现机器人设计的梦想,他们可以利用ROS的基础框架配合选定的功能包快速实现系统原型,从而让开发人员将重心集中于核心算法研究上,当然用户也可以单独选用某些功能包,将其集成在已有的产品中,实现特定功能.那么机器人定位导航除了借助ROS实现,还有其他方案吗?在公布另一种自主定位导航方案前,我们先来了解下ROS机器人操作系统的

1 执行过程 1.运行仿真机器人fake_turtlebot.launch:加载机器人模型——启动机器人仿真器——发布机器人状态 2.运行amcl节点fake_amcl.launch:加载地图节点map_server——加载move_base节点——加载fake_localization节点(AMCL) 3.运行rviz 2 机器人仿真 //fake_turtlebot.launch <launch> <param name="/use_sim_time" value

博客转载自:https://www.leiphone.com/news/201609/10QD7yp7JFV9H9Ni.html 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者科技剪刀手,思岚科技技术顾问. 随着这两年国内机器人的升温,自主定位导航技术作为机器人智能化的第一步正不断引起行业内的重视.为了实现这一功能,不少厂家选择采用机器人操作系统ROS(Robot Operation System),今天我们就聊一聊ROS系统. 什么是ROS? ROS系统起源于2007年,斯坦福大学人工智能实验室与机器人

amcl是一种机器人在2D中移动的概率定位系统. 它实现了自适应(或KLD采样)蒙特卡罗定位方法(如Dieter Fox所述),该方法使用粒子滤波器来针对已知地图跟踪机器人的位姿. 参考: https://www.ncnynl.com/archives/201708/1911.html