合集-SLAM

摘要:ROS & Robot Linux学习和ROS安装(1) ROS安装(2) ROS开发与常用命令 CMake和Linux编程:find_package的使用 [ROS]激光驱动安装 [ROS]1 小乌龟 [ROS]2 尝试编译OrbSLAM [ROS]3 Linux编程练习 rplidar & he 阅读全文
posted @ 2018-03-03 09:26 太一吾鱼水 阅读(1302) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位。 SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。 SL 阅读全文
posted @ 2015-08-06 12:48 太一吾鱼水 阅读(5820) 评论(2) 推荐(1) 编辑
摘要:SLAM算法分为三类:Kalman滤波、概率滤波、图优化 Kalman滤波方法包括EKF、EIF;概率滤波包括RBPF,FastSLAM是RBPF滤波器最为成功的实例, 也是应用最为广泛的SLAM方法; SLAM分为Full SLAM和Online SLAM 常见的二维激光SLAM算法 1、GMap 阅读全文
posted @ 2015-08-21 17:01 太一吾鱼水 阅读(17277) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:主要参考http://blog.csdn.net/dourenyin/article/details/480554411.编译g2o的过程中,先是出现Eigen3依赖项的问题,要求Eigen3最低版本是3.1.0,而我的ROS上的版本是3.0.5.于是下载了一个3.2.7的包进行编译并安装。执行ma... 阅读全文
posted @ 2016-01-18 18:59 太一吾鱼水 阅读(1011) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:对于一个新新新手,Linux,ROS都要学习。安装ROS真的很讨厌了,于是采用易科机器人实验室的ubuntu12.04-amd64-ros-exbot-h2-140520版本。 测试一下小乌龟节点、主题什么的。 新建一个终端,输入roscore rosrun turtles 阅读全文
posted @ 2016-01-18 09:12 太一吾鱼水 阅读(3098) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2015-11-05 16:29 太一吾鱼水 阅读(340) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述子。这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子。[1] 该方法于1999年由David Lowe[2] 首先发表于计算机视觉国际会议(I 阅读全文
posted @ 2015-09-16 19:30 太一吾鱼水 阅读(1174) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:Nguyen, V., et al. (2007)."A comparison of line extraction algorithms using 2D range data for indoor mobile robotics." Autonomous Robots 23(2): 97-111 阅读全文
posted @ 2016-07-16 11:03 太一吾鱼水 阅读(5614) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:目前可以从很多地方得到RBPF的代码,主要看的是Cyrill Stachniss的代码,据此进行理解。 Author:Giorgio Grisetti; Cyrill Stachniss http://openslam.org/ https://github.com/Allopart/rbpf-gm 阅读全文
posted @ 2016-07-01 19:36 太一吾鱼水 阅读(30045) 评论(8) 推荐(2) 编辑
摘要:Dependencies: QGLViewer2.6.3 Win7 64bit VS2010 直接使用QGLViewer文件夹下的Pro文件在VS2010中可以编译成64位的Dll。 用外面的libQGLViewer-2.6.3.pro在VS中生成的项目文件应该是针对32位的。老是报错误,说我的系统 阅读全文
posted @ 2016-06-29 14:34 太一吾鱼水 阅读(645) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:数据集 数据集 New College Dataset :: Main / DownloadsAutonomous Space Robotics Lab: Devon Island Rover Navigation DatasetRadishRobotic 3D Scan RepositoryThe 阅读全文
posted @ 2016-06-23 11:11 太一吾鱼水 阅读(4434) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.Beam Model Beam Model我将它叫做测量光束模型。个人理解,它是一种完全的物理模型,只针对激光发出的测量光束建模。将一次测量误差分解为四个误差。 phhit,测量本身产生的误差,符合高斯分布。 phxx,由于存在运动物体产生的误差。 ... 2.Likehoo 阅读全文
posted @ 2016-06-15 10:21 太一吾鱼水 阅读(9653) 评论(5) 推荐(1) 编辑
摘要:g2o使用的一个备忘 位姿已知,闭环的帧已知,进行图优化。 1 #include "stdafx.h" 2 #include <vector> 3 #include "PointXYZ.h" 4 #include "Annicp.h" 5 #include <Eigen/Dense> 6 #incl 阅读全文
posted @ 2016-04-21 15:45 太一吾鱼水 阅读(2774) 评论(2) 推荐(1) 编辑
摘要:slam_gmapping节点 1)slam_gmapping 节点在sensor_msgs/LaserScan消息内获取数据并建立地图 map(nav_msgs/OccupancyGrid)。该地图可以通过ROS主题或服务来获取。 2)订阅的主题 (1) tf(tf / tfMessage)与坐标 阅读全文
posted @ 2016-01-24 18:58 太一吾鱼水 阅读(1754) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一起做RGB-SLAM(2)实验第二讲 从图像到点云http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/4652478.html 1 exbot@ubuntu:~cdCodeLearn2exbot@ubuntu: /CodeLearn cd Depth2PointCl... 阅读全文
posted @ 2016-01-20 16:45 太一吾鱼水 阅读(2104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:参考文档:https://www.cnblogs.com/liu-fa/p/5779206.html#undefined 系统环境:Window7 64bit+VMware11 ubuntu-gnome-16.04.2-desktop-amd64.iso 系统问题: 1.主机和虚拟机共享剪贴板 安装 阅读全文
posted @ 2017-12-19 22:46 太一吾鱼水 阅读(7943) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:《概率机器人》一书用两章介绍了几种定位方法,一种是基于马尔科夫决策,另外一章是栅格和蒙特卡罗方法。 1.马尔科夫定位 2.EKF定位 3.栅格定位 4.MCL蒙特卡罗定位 这里主要学习一下蒙特卡罗定位。机器人定位问题可以描述为:如何确定机器人在关联的已知环境地图中的位姿pose。抛开SLAM,定位问 阅读全文
posted @ 2017-05-02 09:40 太一吾鱼水 阅读(1675) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:传感器观测模型,主要针对激光测距传感器进行说明。 1.Beam Model 测量光束模型 激光测量光束模型是对激光测量过程的近似物理描述,激光测距仪沿激光发出的光束测量周围物体的距离。该模型将一条沿光束进行的测量p(zt|xt,m)表达为四种概率密度的混合。认为存在四种类型的测量误差 阅读全文
posted @ 2017-04-21 11:09 太一吾鱼水 阅读(2500) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:尝试进行Kinect2.0相机进行标定 1. Color镜头标定 (urgb,vrgb,1)=Wrgb(x,y,z) 2. 红外镜头标定 (uir,vir,1)=Wir(x,y,z) 根据上面两个式子可以推导出两个图像像素之间的对应关系。先将RGB图像 阅读全文
posted @ 2017-04-10 19:54 太一吾鱼水 阅读(5161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:星球大战里面有2个非常出色的机器人一个是3PO,一个是R2。我的机器人呢就叫小豆包啦,代号FR2,不许侵犯它的署名哦。 常见的机器人运动模型包括:速度计运动模型,里程计运动模型和惯导运动模型。概率运动模型是对机器人运动的一种概率描述。 里程计是比较常见的一种类型。严格来说,里程计是一种传感器测量信息 阅读全文
posted @ 2017-04-03 09:16 太一吾鱼水 阅读(5337) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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