- 博客(13)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 路径规划参数解析（一）——move_base参数解析
ROS系统的路径规划由move_base统筹，在move_base中集成了代价地图模块costmap_2d，全局规划器（此处使用global_planner/GlobalPlanner）和局部规划器（dwa_local_planner/DWAPlannerROS），其中costmap_2d分别衍生了全局代价地图和局部代价地图，此外还有恢复模块recovery_behaviors,采用默认值即可。因此move_base需要设置五个部分的参数自身参数 全局代价地图参数 局部代价地图参数 .
2020-05-21 15:16:54
11061
原创 Gmapping参数设置与相关源码分析，及真实DIY全向轮小车建图实验展示
阅读gmapping参设说明文档发现在表达上存在歧义，为了设置更好的建图参数，构建适合用于导航的栅格地图，对存在歧义的参数结合gmapping源码进行解析。
2020-05-15 17:41:52
2052
1
原创 rikirobot的IMU数据融合优化——解决导航中静止状态下的姿态漂移
在差速和全向轮小车movebase导航中，静止一段时间后出现角度上的漂移，导致地图与激光数据的不匹配。经分析此部分误差是由于里程计的定位信息误差导致的，里程计提供了整个定位与导航的位姿变换信息。PART1 误差分析里程计的定位信息来自两个传感器的融合编码器 IMU的加速度和陀螺仪以及磁力计传感器经过测试编码器的误差可以忽略，查看IMU校准后的数据，加速度的校准误差很大，在六轴融合求解四元数的过程中，必然带来较大的角度误差，校准后的加速度如下图所示通过观察校准后的静..
2020-05-14 16:11:22
2479
4
原创 IMU自动校准框架IMUCalibration-Gesture测试,结果与rikirobot校正进行对比分析
本文分两个部分介绍IMU自动校准框架IMUCalibration-Gesture的测试。第一部分是IMUCalibration-Gesture的校准，第二部分则是校准结果与rikirobot的对比。校准分三个阶段，IMU硬件配置，IMUCalibration-Gesture数据采样，校准参数及结果展示。part1 MPU9250的IMUCalibration-Gesture校准1.1 MPU9250硬件参数设置源码中MPU9250的原始数据采样的加速度和陀螺仪量程分别为16g，200.
2020-05-08 17:57:03
1968
14
原创 IMU自动校准论文与代码实现A Robust and Easy to Implement Method for IMU Calibration without External Equipments
PART1 摘要低成本的惯性测量单元会受到系统误差的影响，系统误差由标度因子和轴偏差造成，这会降低位置和姿态估计的精度。 本文提出了一种无需任何外部设备的，鲁棒性强，易于实现的IMU校准方法。 该程序基于多放置方案，再估计传感器偏差的同时，为加速度和陀螺仪三轴的尺度和偏差系数。我们的方法只需要用手移动传感器，并将其放置在一组不同的静态位置（姿态）。 论文描述了一个鲁棒的快速校准协议，...
2020-04-27 15:41:59
3691
3
原创 robot_localization多传感器定位-IMU数据的校准与融合
robot_localization多传感器融合中的IMU数据获取分四个部分来说明，分别是数据类型、IMU校准及融合理论、rikirobot源码解析以及优化第一部分:数据类型robot_localization多传感器融合中的IMU数据，需要四元数和角速度，因此除了角速度的校准，还需要磁力计来获取融合后的四元数的信息。这个在robot_localization的论文数据表格中可...
2020-04-16 18:04:18
5952
原创 robot_localization多传感器融合的ekf_localization_node节点源码解析
在进行详细的代码描述前，进行源码的结构解析--ekf_location_node节点文件主函数中生成RosFilter类的对象ekf，然后执行run函数进行预测和更新 void RosFilter<T>::run() --run函数中订阅测量数据以及发布融合后里程计信息，并在getFilteredOdometryMessage函数中进行预测和测量 ...
2020-03-31 19:12:18
3072
2
原创 robot_localization的EKF论文摘要与平面定位的源码解析
A Generalized Extended Kalman Filter Implementation for the Robot Operating System论文摘要文章的第二部分，讲述了创建robot_localization包的动机 在文章的第三部分，详细描述了ROS的ekf_localization_node的实现 一开始就开发了我们的机器人定位软件包，以...
2020-03-30 15:25:09
1697
原创 ORBSLAM2+PCL：基于RGBD摄像机的实时稠密重构
在ORBSLAM2的定位基础上，结合摄像机点云数据实现三维环境的稠密重构，代码在下面的项目上进行修改https://github.com/tiantiandabaojian/ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP.git该项目源码编译后运行出现错误，经过分析为存储每帧点云信息的pointcloud容器出现问题，取消存储位姿T即可因此不再使用其在回环线程的点云模型重置功能，只...
2019-03-22 14:23:52
6489
38
原创 ORBSLAM2—FLANN快速最近邻搜索库，Ransac和图优化
VSLAM中需要进行特征匹配，Brute Force匹配和FLANN匹配是opencv二维特征点匹配常见的两种办法，分别对应BFMatcher（BruteForceMatcher）和FlannBasedMatcher。暴力匹配遍历所有特征点（汉明距离），下面介绍FLANN中不同的算法类型https://blog.csdn.net/cshilin/article/details/521075...
2019-03-01 10:14:30
1840
原创 阅读笔记(一)--ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF
1，ORB是基于BRIEF的二进制描述子，具有旋转不变和抗噪声（图像噪声）的特性。2，ORB的提取特征的效率很高，其他特征提取方法无法满足实时性，比如在视觉里程计。3，ORB的特征提取基于FAST特征点检测和BRIEF描述子，所以称为Oriented FAST and Rotated BRIEF。4，文章的贡献有以下四个方面高效和准确并具有方向的FAST特征点 高效的具有方向性...
2019-02-27 16:04:36
494
原创 基于PnP和图优化实现的《视觉SLAM十四讲》前端VO源码分步解析
VO实现有单目摄像机的对极几何和PnP等算法，此处采用PnP实现VO的计算。下面将对VO的代码实现进行解析。VO的相关算法解析在下面两个链接中，包括ORB，FLANN，RANSAC和BAhttps://blog.csdn.net/qq_29313679/article/details/87968500https://blog.csdn.net/qq_29313679/article...
2019-02-26 16:39:34
929
3
原创 ASTRA+ROS：基于前端视觉里程计的RGBD深度摄像机稠密重构
前端视觉里程计能给出一个短时间内的轨迹和时间，该程序适用于局部环境的稠密重构。算法使用《视觉SLAM十四讲》中源码，硬件为奥比中光的Astra mini摄像头。下面将对开发流程进行流程罗列，并在后面的详情中解析源码。 安装Astra驱动及ROS应用开发包（购买产品会有提供安装说明文件，运行可以发布ROS图像话题） 编写ROS节点用于接收摄像头图像 将图像信息加载到前端视觉里程计算...
2019-02-25 16:32:20
2030
2
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人