01 2018 档案
摘要：本人学习的版本为2017.10更新的版本。 前言： 作者对状态估计相关问题的兴趣来自于机器人运动领域，尤其是在空间探索方面。在机器人运动领域，有很多相关的研究探索，比如概率机器人一书。随着计算资源变得昂贵、新的新技术传感器比如数字相机、激光测距仪的出现，机器人成为了状态估计领域新研发的重点。 特别是
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摘要：做slam的人有几本书必看！ 因为从事机器人方面的工作，近来感觉基础方面不足，因此对于理论知识进行巩固补充，需要阅读这几本书，同时在阅读过程中，记录下阅读笔记，也方便其它人学习。 第一本是 《State Estimation for Robotics》 第二本是《Probablistic Robot
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摘要：参考资料：http://blog.exbot.net/archives/1686 参考资料：http://www.ncnynl.com/archives/201609/860.html 什么是tf变换？ 为什么用tf变换，不可以自己计算吗？ 我们在移动机器人中使用坐标，往往是有其自身的参考系的，比如
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摘要：1、获取激光数据并处理 如果是第一个激光数据，则初始化粒子，每一个粒子维护一副地图map，机器人的位姿pose，上个时刻的位姿previous，权重weight，权重总和weightSum。 定义的粒子结构体： struct Particle_{ Point2D pose; double weigh
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摘要：从很多博客上看了关于gmapping的源码详解，至今不是很详细，有些部分不是很理解，决定综合一下，自己对着远吗看一遍，同时把笔记记录下来。 参考来源：http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/5634128.html 以及github源码 接下来先看gridslamproce
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摘要：本文来自Coursera（Robotics：Estimation and Learning） 主要讲：机器人世界使用的几种地图 占据栅格地图的表示方法与更新方法 利用激光传感器数据构建占据栅格地图 1、机器人地图分类 尺度地图：坐标、经度纬度等 拓扑地图：用于路径规划 语义地图：用于人机交互 2、栅
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摘要：google cartographer的论文Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM 刚刚研究完gmapping，现在来看看谷歌开源的cartographer，在看源码之前先研究一下它的论文； （所有的都是在看完后根据自己理解写的，如有疑问、疏漏、错误等可留言）
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摘要：参考：http://blog.csdn.net/zxqhbd/article/details/69389019 因为从事机器人行业，涉及到多种传感器的应用场景，涉及的传感器有激光雷达、单目多目摄像头、超声波传感器、IMU等，针对这一问题，产生了一个新兴领域，多传感器数据融合技术，这是近年来发展起来的
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摘要：图（Graph）是由定点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V，E)，其中，G表示一个图，V表示图中顶点的集合，E是图G中边的集合。 注意：线性表中的数据元素叫元素，树中将数据元素叫做节点，在图中数据元素，我们称之为顶点（Vertex）。 线性表妹有元素叫做空表，树没有节点叫做空树
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摘要：树：是n个节点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中： 有且仅有一个根（Root）节点 当n>1时，其余节点可分为m（m>0）个互不相交的有限集T1，...，Tn，其中每一个集合本身又是一颗树，并称之为根的子树（SubTree）。 注意：定义中就写明了：根节点只有一个；子树不相交； 1、节点
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摘要：串（string）：由零个或者多个字符组成的有限序列，又名字符串。 一些概念：串无元素为空串，长度为零；串中任意个数连续字符组成的子序列称为该串的子串，包含子串的串称为主串。 1、串的比较 串的比较是通过组成串字符之间的编码进行的，字符的编码指的是字符在对应字符集中的序号。 计算机中常用的字符是使用
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摘要：栈是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。 队列是只允许在另一端进行插入操作、而在另一端进行删除操作的线性表。 总结起来一句话形容： 栈：先进后出，后进先出（Last In First Out）。 允许插入和删除的端称之为栈顶（top），另一端称之为栈底（bottom），没元素的为空栈。简称LIF
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摘要：线性表List：零个或者多个数据元素的有限序列。 特点：是一个序列，有顺序 线性表是有限的 线性表中，一个元素的前面一个元素称之为直接前驱元素，后面的元素称之为直接后继元素。 线性表元素的个数为线性表的长度，没有则是空表。 1、线性表的抽象数据类型。 ADT 线性表 线性表的数据对象集合为{a1，a
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摘要：算法：是指解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，每一条指令表示一个或者多个操作。 1、数据结构与算法的关系 数据结构的课程中，就算谈到了算法，也是为了帮助更好地理解数据结构，并不会细谈算法的方方面面。 2、两种算法的比较 1至100的累积和： 电脑可以循环算出 或者按照等差数列
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摘要：定义：数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科。 1.4基本概念以及术语 什么是数据？ 可操作的对象，比如：整型、实型等，还包括字符及声音、图像、视频等非数值类型。 什么是数据元素？ 组成数据的、有一定意义的剧本单位，在计算机中通常作为整体处理
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摘要：SLAM主要分为两个部分：前端、后端。 前端也就是视觉里程计（VO），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成两类：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。 http://www
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摘要：耳熟能详的局部避障动态窗口法（Dynamic Window Approach） 概述：机器人局比避障规划方法有很多，ROS中主要采用的是动态窗口法（和原来的论文中的dwa方法不一样）。动态窗口法主要是在速度（v，w）空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹后，对这
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摘要：参考出处：https://www.cnblogs.com/assemble8086/archive/2011/10/02/2198308.html https://www.cnblogs.com/cxq0017/p/6076856.html 一、关于typename与class 事实上class在C
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摘要：srr stt srt str 相互影响 问题：在gmapping中存在上面四个因素值，是关于几种的误差影响，这里做一下分析； 未完待续...
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摘要：一、介绍 SLAM所使用的工具，包含所使用的库，采用的操作系统，实现所使用的语言，SLAM理论基础，多视图几何优化等，SLAM目标，SLAM的实现等。 二、导图 http://download.csdn.net/download/yogcoming/10115395 下载下来的图尽然上传不了，我把网
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摘要：本篇的主旨是对gmapping的源码结构进行说明！ 参考资料来源： http://blog.csdn.net/David_Han008/article/details/71524141?locationNum=16&fps=1 http://blog.csdn.net/roadseek_zw/art
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摘要：在做gmapping当中，有考虑里程计的信息，因此学习了一下里程计相关的运行模型，尤其是概率运动模型。 相关资料参考自网址：https://www.mrpt.org/tutorials/programming/odometry-and-motion-models/probabilistic_moti
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