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RSS订阅原创 自制即插即用的ubuntu系统U盘
之前有个备用的旧电脑给安装了Ubuntu22.04系统了，自己在搭建ROS仿真平台时，发现可以用的功能包都是基于Ubuntu18.04，与22.04不兼容，单买Ubuntu to go又太贵了，舍不得（好吧这是真实原因），自己按照教程试水了一下，自己制作一个即插即用的Ubuntu系统U盘，可以帮你省下一大笔米。
2024-06-22 22:38:34
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原创 稠密环境下编队飞行的分布式群轨迹优化（三）
在本文中，我们提出了一种用于密集环境中编队飞行的分布式群体轨迹优化方法。提出了一种新的度量来测量编队相似性，该度量与时空优化框架相结合以生成群体轨迹。我们的方法在模拟和现实实验中的可靠表现验证了其实用性和效率。未来，我们将致力于进一步提高我们方法的稳健性。当某些机器人的通信范围意外缩小时，就会出现挑战。此外，在高度受限的环境中，机器人之间的任务重新分配对于及时解决死锁可能是必要的。最后，我们希望为机器人界提供密集环境下编队导航的完整解决方案。
2023-12-27 13:23:32
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原创 稠密环境下编队飞行的分布式群轨迹优化（二）
对于编队的平移和旋转本身是不变的，因为相应的图形是由机器人位置之间的绝对距离加权的。：约束点预计是空间均匀的。不均匀的约束点可能会跳过一些小尺寸的障碍物，这可能会降低最终轨迹的安全性。：在第三节中，我们设计了一个可微分度量来量化群体形成之间的相似距离。本博客主要是对原文的翻译，对其中的内容细节并没有仔细推敲，翻译难免有误，希望各位看客评论区指出。在我们的工作中，每个机器人都与所有其他机器人进行通信，因此形成图。是所考虑的点与其周围最近的障碍物之间的距离。我们的度量对于每个机器人的位置在分析上是可微的。
2023-12-27 12:44:51
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原创 稠密环境下编队飞行的分布式群轨迹优化（一）
对于空中集群，在各种场景中广泛采用规定编队导航。然而，相关的规划策略通常缺乏在杂乱环境中避开障碍物的能力。为了解决这一缺陷，我们提出了一种基于优化的方法，可确保编队飞行的无碰撞轨迹生成。在本文中，提出了一种新的可微分度量来量化地层之间的整体相似性距离。然后，我们将该指标制定为优化框架，该框架使用多项式轨迹实现时空规划。该框架还纳入了碰撞惩罚最小化，从而可以同时处理队形保持和避障。为了验证我们方法的效率，我们与其他前沿工作进行了基准比较。
2023-12-26 23:47:21
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原创 利用Octomap建立二维导航地图时出现的问题
Octomap出现的问题 最近在用VLP-16跑lego-loam，发现三维地图在导航时用不了，还是需要使用二维栅格地图。因此需要使用octomap将三维地图转为二维地图。一开始使用时也出现很多问题，花了一天时间终于将问题解决了，记录一下，避免踩坑。安装octomap_server安装sudo apt-get install ros-melodic-octomap-ros #安装octomapsudo apt-get install ros- melodic -octomap-msgssudo
2021-12-14 19:01:50
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原创 导航中的坐标（TF）变化配置
ROS包需要使用tf软件库发布机器人的变换树。在抽象层，变换树根据不同的坐标系之间的评议和旋转量开定义偏移量。在提及机器人时，一般定义两个坐标系：一个对用于机器人底座的中心点，一个坐标系安装在基座顶部的激光中心，并进行命名。我们将调用附加到移动基础“base_link”的坐标系（对于导航，它重要的是讲其放置在机器人的旋转中心），我们也会调用附加到激光“base_laser”的坐标系。...
2021-11-24 11:21:29
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原创 ROS小车URDF模型
ROS小车URDF模型的构建构建小车建图使用的urdf模型构建小车urdf模型是一方面是为了构建出小车上各类传感器的TF坐标系，另一方面是为了小车在后续的导航建图中更具有展示度。① 创建功能包并完成初始化mkdir –p ~/myrobot/srccd ~/myrobot/catkin_makecd myrobot/srccatkin_create_pkg smart_car urdfcd …catkin_make smart_car② 创建URDF文件并检查在samrt_car功
2021-11-15 22:51:35
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原创 LOAM简介
LOAMLOAM系统流程 整体思想： 在点云中提取边缘特征（如树干、墙角等采用线模型描述）和平面特征（如地面、墙面等，采用面模型描述），匹配时以点到线距离和点到面的距离为残差优化位姿。1、特征提取（1）按线数分割 这里的线数指的是激光雷达的线程数。（2）计算曲率c=1∣S∣⋅∥X(k,i)L∥∑j∈S,j≠i(X(k,i)L−X(k,j)L)∥c=\frac{1}{|S| \cdot \| X_{(k, i)}^{L}}\left\|\sum_{j \in S, j \neq i}\lef
2021-08-13 15:11:58
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原创 讯飞线上赛总结（三）
讯飞线上赛总结（三）——局部路径规划 局部路劲规划是在未知环境中，基于传感器获取周围环境信息，并使机器人自主获得一条无碰撞的最优路径。用于局部路径规划的经典算法有人工势场法、模拟退火法、模糊逻辑法、TEB局部规划以及DWA算法等路径规划方法。...
2021-08-08 23:55:38
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原创 讯飞线上赛总结（一）
科大讯飞线上赛赛后总结——Mapper Server （已经有好写日子没更新博客了，因为这段日子参加了科大讯飞智能车的线上比赛，3/20才结束，这次通过这次比赛收获颇丰，也充分地认识到自己的不足，接下来的几篇博客主要是自己参加比赛后的开始给自己疯狂补课的总结与大家分享一下，比赛方面的事情抽空会写两篇博客介绍一下。） 这篇博客主要是介绍ros中mapserver工具的功能以及相关参数。比赛最初使用了gmapping建图，建图效果也比较理想，在获取官方的一些指导后，我们还是采取的cartographer
2021-04-02 11:42:54
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原创 激光SLAM之Gmapping（2）算法分析解读
激光SLAM之Gmapping（2）算法分析解读 Gmapping的程序框架是依托Open_slam，该框架主要分成slam_gmapping和openslam_gmapping。在slam_gmapping可以从Lasercallback出发，作为整个框架的起点，Lasercallback函数在slam_gmapping.cpp文件中。文章目录激光SLAM之Gmapping（2）算法分析解读主要函数及调用关系①InitMapper函数②addScan函数③Processscan函数④scanMach
2021-01-17 22:34:26
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原创 激光SLAM之Gmapping（1）安装与测试
激光SLAM之Gmapping文章目录激光SLAM之Gmapping背景安装与编译算法分析1、参数解释2、算法结构背景 Gmapping是ROS中一种开源的实时SLAM解决方案，由德国弗莱堡大学Giorgio Grisetti等编写。主要使用激光和里程计数据进行SLAM，采用自适应重采样技术来减少粒子退化的影响，同时在粒子分布时引入当前观测值，使得粒子不确定性降低。其方法中主要包括扫描匹配和Grid FastSLAM算法，构建的地图格式为栅格地图。安装与编译算法分析1、参数解释2、算法结构
2021-01-05 18:31:25
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原创 激光SLAM学习笔记
背景激光SLAM采用2D或3D激光雷达（也叫单线或多线激光雷达），2D激光雷达一般用于室内机器人上（如扫地机器人），而3D激光雷达一般使用于无人驾驶领域。激光雷达的出现和普及使得测量更快更准，信息更丰富。激光雷达测距比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，点云的处理也比较容易。同时，点云信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变得直观。激光SLAM理论研究也相对成熟，落地产品更丰富。激光点云所包含的信息及处理 激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度
2020-12-18 22:54:26
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百度Apollo自动驾驶训练营视频课程
2024-04-02
百度Apollo自动驾驶训练营视频课程
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百度Apollo自动驾驶训练营第一期录播
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LOAM翻译.docx
2021-09-13
空空如也
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