关于UBUNTN和ROS、SLAM的相关知识点

最新推荐文章于 2025-12-31 23:59:11 发布
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本文介绍了一个结合SLAM技术和语音识别功能的机器人DIY项目。内容从Linux基础开始，为读者提供了一系列关于如何搭建自己的SLAM+语音机器人的指导。
【ROS机器人系统】实验4 ROS简单应用：激光SLAM与导航
Github主页：https://github.com/xinyangwy
02-05 1885
ROS简单应用：激光SLAM与导航 (1）了解机器人和SLAM之间关系 (2）了解激光SLAM (3）了解gmapping和导航
（一）ubuntu 14.04+ORB_SLAM2+ROS indigo中实现摄像头实时定位以及踩过的若干个坑&解决方案
MrPhD的博客
04-18 1061
实现ORB_SLAM2
一起自学SLAM算法：第1章-ROS入门必备知识
机器人研究猿-优快云
06-30 3326
机器人是多专业知识交叉的学科，通常涉及到传感器、驱动程序、多机通信、机械结构、算法等众多领域，为了更高效地进行机器人的研究和开发，选择一个通用的开发框架非常必要，ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）就是流行的框架之一。本书中机器人SLAM导航算法和实战案例的编码都基于ROS框架，因此第1章将带领大家了解和使用ROS，理解并掌握ROS的核心概念，为后续学习打好基础。1.1 ROS简介 1.1.1 ROS性能特色 1.1.2 ROS发行版本
WSL2+Ubuntu20.04+ROS1 Noetic下，如何复现ORB-SLAM3算法
m0_74792806的博客
04-19 1584
帮助学生、老师及技术人员解决WSL2+Ubuntu20.04下有关ORB-SLAM3部署与复现的问题
如何选择ROS机器人平台进行SLAM导航入门：SLAM与ROS的关系
成都_冉若愚 专栏
01-24 5602
1.SLAM与ROS的关系 1.1.关于SLAM 在了解SLAM之前，需要先对机器人有一个整体的认识。机器人是一个复杂的装置，涉及到执行机构、感知、决策等主要环节。机器人上的配备的常用执行机构有轮式运动底盘、机械手臂、音响和显示屏；机器人上的感知设备通常有激光雷达、声呐、摄像头、IMU、轮式里程计编码盘、麦克风、触摸感应；机器人的决策是机器人智能的体现，机器人通常借助感知装置持续跟外部环境进行交互，从而来获取机器人的状态和环境的状态，我们可以简单的把机器人获取自身状态的行为叫做自我认知，把机器人获取环境
ROS1机器人SLAM系列（一）：SLAM概述与基础知识
最新发布
weixin_52694742的博客
12-31 861
本文是ROS1机器人SLAM系列的第一篇，系统介绍了SLAM技术的基础知识。主要内容包括：1) SLAM的定义及其数学本质；2) SLAM按传感器、地图类型和维度的分类；3) SLAM系统的基本框架及各模块功能；4) ROS1中的主流SLAM算法比较；5) 学习SLAM所需的前置知识；6) 本系列文章的规划。文章通过类比和图表等方式，帮助读者理解SLAM的核心概念及其在机器人自主导航中的重要性，为后续ROS1环境下的SLAM实践打下理论基础。
一起自学SLAM算法：12.1 ros-navigation导航系统
机器人研究猿-优快云
01-29 5626
连载文章，长期更新，欢迎关注：可以说ros-navigation是ROS系统中最重要的组件之一，绝大部分自主移动机器人的导航功能都是基于ros-navigation导航系统实现的。下面将从原理分析、源码解读和安装与运行这3个方面展开讲解ros-navigation导航系统。
AMR& SLAM& ROS入门——前言
dinghhhhh的博客
10-30 4280
一、移动机器人介绍 目前，根据移动机器人在不同领域的应用场景，可以分为： 工业机器人：搬运机器人（AGV） 商用机器人：无人车（AMR）、无人机、送餐机器人(AGV或AMR)、导览机器人(AGV或AMR) 消费类机器人：扫地机器人（AMR） 进一步地，如果一个机器人能自己回答“我在哪？”，“我去哪”，“怎么去”这三个问题，它便可以被称为自主移动机器人。本文主要讨论自主移动机器人(AMR，Auto...
一起自学SLAM算法：1.1 ROS简介
机器人研究猿-优快云
07-01 2649
可能很多初学者听到ROS机器人操作系统，就被操作系统几个字吓住了。其实，简单点说ROS就是一个分布式的通信机制，帮助程序进程之间更方便地实现通信。一个机器人通常包含多个部件，比如四肢、视觉、听觉等都有配套的控制程序。那么要协调一个机器人中的这些部件，或者协调由多个机器人组成的机器人集群，怎么办呢？这时就需要让分散的部件之间能够互相通信，在多机器人集群中，这些分散的部件还分散在不同的机器人上。解决这种分布式的通信问题正是ROS被设计出来的初衷，随着越来越多的人参与ROS开发及源码贡献，涌现了大量的第三方工具和
从零入门激光SLAM（二）——Ubuntu基础
HUASHUDEYANJING的博客
03-22 5805
我们一般学习激光SLAM都需要在Ubuntu上搭建工程，用ROS传输数据。ROS是基于Ubuntu操作系统的，因此在安装使用ROS之前，需要对Ubuntu系统进行一定的学习。我们从使用习惯的win一下子转到ubuntu系统是会有很大的不适应性，耐心学习Ubuntu系统将会在未来提高很多效率和少走很多弯路。Linux是一种自由、开放、免费的系统软件，是一种多任务和多用户的网络操作系统。它具有良好的可移植性，广泛运行于PC、服务器、工作站到大型机，以及包括嵌入式系统在内的各种硬件设备，适用平台非常广泛。
ROS2 Ubuntu20.04基于ORB-SLAM3库搭建SLAM系统；基于Gazebo搭建移动机器人，并结合SLAM系统进行定位和建图仿真；进行运动规划及运动仿真；踩坑与总结。
Kirito14IT的博客
06-25 4067
基于ORB-SLAM3库搭建SLAM系统https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 基于Gazebo搭建移动机器人，并结合SLAM 系统进行定位和建图仿真; 在前述工作基础上进行运动规划及运动仿真。
ERWHI刺猬ROS文件包：Ubuntu Kinetic下SLAM实现
将这些内容综合起来，ERWHI刺猬ROS文件包提供了一套完整的工具，让开发者能够在Ubuntu系统中使用ROS Kinetic版本为ERWHI刺猬机器人快速部署和运行SLAM功能。这样的工具包对于机器人研发人员来说，可以极大地加速开发...
使用Jetson Nano搭建ROS和SLAM 2环境教程
本文档提供了在Jetson Nano上使用JetPack 4.6、Ubuntu 18.04版本操作系统环境下，搭建ROS_SLAM2相关软件包的知识点，包括Eigen、FFmpeg和Pangolin的配置和安装方法。 知识点详细说明如下： 1. Jetson Nano Jetson ...
Ubuntu下ROS集成YOLO v5进行实时物体检测教程
基于YOLO v5的物体检测ROS功能包的实践涉及到一系列复杂的知识点，包括但不限于Ubuntu操作系统、YOLO系列模型的物体检测算法、ROS（Robot Operating System）的使用，以及深度学习框架PyTorch。为了深入理解这一主题...
关于运动控制中S型速度曲线的简单演示（C++实现）
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DLS756的博客
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疫情期间，居家隔离，时间不多，只能简单的就S速度曲线的来说，建模，写代码，然后编译，再用MATLAB来查看位置曲线、速度曲线和加速度曲线，以及加加速度曲线。 确当S型速度曲线的速度、加速度和位移公式应该从加加速度开始，这里设定在整个的运动过程中，加加速度aa都是固定值（在不同的时间段只有正负之分，但是绝对值是相同的）。 （论文：CNC系统S型曲线加减速算法的设计与实现） 上图为S型加减速的各种曲线...
关于运动控制中圆弧过渡的简单演示（C++实现）（速度前瞻一）
DLS756的博客
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简单的研究了一下运动控制中的两条直线之间的圆弧过渡的情况，
关于直线插补的插补速度与单个方向速度的关系
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03-07 3298
以二维的直线插补的为例来说明： 上图中横坐标[0,100]直线是一条倾角为45度的直线。 设定合成插补速度为VALL。 则x方向的速度VX=VALLtan(pi/4); y方向的速度VY=VALLtan(pi/4); 又因为VALL由A(加速度)合成而来，所以在X,Y方向上其加速度与VALL的加速度是相同的。所以其速度曲线类似于下面的情况： 圆弧曲线单个方向的速度应当参照此分析。三维的插补也是...
T型速度曲线走圆弧插补的简单演示（c++实现）
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最近一直在研究运动控制算法相关的知识。之所以要多研究下圆弧插补是因为 圆弧可以作为两条成夹角之间的过渡曲线，弄懂圆弧插补的速度与位置的关系，就能为速度规划中的速度过渡打好理解的基础。 以下示例简单的演示了圆弧插补过程中速度与位置的关系。使用的是T型速度曲线。 在这里插入代码片 ...
关于运动控制中圆弧过渡的简单演示（C++实现）（速度前瞻二）
DLS756的博客
03-11 2751
参考前文的插补轨迹，可以发现在两条直线的交点处，是以圆弧来进行过渡的。 那么这种过渡的位置与速度的关系是什么样的呢，在过渡处，实际上是走的圆弧插补的，所以，在过渡的过程中，从直线插补到原话插补，速度的大小并没有很大的变化，甚至是不变化，也不需要变化，实际变化的是X,Y方向上的速度大小的变化。 在整个插补过程中，速度与位置的关系实现过程如下： void Speed() { ofstream ...
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