chrishuimin的博客

SLAM

SLAM

SLAM

SLAM

Lidar + IMU

IMU

gazebo

python版本和pip版本（python3.0之后的版本对应pip3）

LIDAR

终端

Gazebo是3D物理仿真平台，强调的是创建一个虚拟的仿真环境。Rviz需要已有的数据，而Gazebo可以创造数据。我们可以在Gazebo中创建一个机器人世界，不仅可以仿真机器人的运动功能，还可以仿真机器人的传感器数据，而这些数据就可以放到Rviz中显示，所以使用gazebo的时候，经常也会和rviz配合使用。

3D SLAM 的大体流程:(以多传感器融合为例)(1) 首先进行传感器信息的读取: 包括激光雷达 . IMU(IMU 传感器可以提供 线加速度, 角速度 以及 旋转角RPY 信息)(2) 扫描匹配: 对得到的数据进行畸变处理,校正位姿, 对得到的相邻两帧点云 计算位置变换矩阵和平移矩阵,从而进行配准, 使得相邻的点云相同部分可以重叠. 得到一个局部的点云地图.这个过程中还要进行下采样处理,过滤掉无关的点云.

1. ROS 安装cn/ROS/Installation - ROS Wiki不同的Ubuntu版本对应不同的ROS 版本2. ROS 教程cn/ROS/Tutorials - ROS Wiki

ubuntu18.04之连接家里的网线_邹小驴-优快云博客_ubuntu18有线网络连接Ubuntu使用网线连接路由器无法上网问题_Keeplearning-优快云博客1.ifconfig 查看网络2.sudo gedit /etc/network/interfaces 编辑3.sudo service network-manager restart成功！！！...

同样先在 pub_sub_test/src中建立一个发布消息和一个接收消息的文件．分别叫pub_int8_class.cpp和sub_int8_class.cpp．。上一讲讲了一些类什么的基础．这一讲我们就谈谈怎么在类中发布和接收消息了，当你遇到稍微大型一点的程序时，在类中发布和接收消息才是主流。之后在主函数中我们使用类的pub函数实现信息的发布，发布的部分的代码和pub_int8.cpp中的一模一样.对比我们在第二讲中的pub_int8.cpp中的内容, 总的来说大同小异，来看看不同的地方．。

．所以如果我们使用。

这一讲我们讲述了一个稍微复杂一点的message类型:poseStamped．我们需要通过ROS wiki的帮助知道它包含什么数据成员，了解它包含的数据成员之后，利用类对象引用数据成员的方法(就像msg.pose.orientation)的方法，就可以调用或者赋值相应类型的成员了．因为我们手上没有传感器，我们自己产生了double类型的变量赋值，从最底层float64 x y z之类的开始赋值，模拟机器人的运动．但其实如果一个好的定位传感器自己有ROS的接口的话，很可能直接产生类型的变量，假设名字叫。

要用vector。

其实是有的，它藏在了。

Launch文件：通过XML文件实现多节点的配置和启动（可以自动启动ROS Master）

github下载源码：GitHub - HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM: Advanced implementation of LOAM参考博客：(1) LOAM笔记及A-LOAM源码阅读 - WellP.C - 博客园 (2) 二.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---介绍及其演示_goldqiu的博客-优快云博客(3) LOAM论文介绍与A-LOAM代码简介 - 知乎(4) 论文：SLAM算法工程师之路：A-LOAM论文研读与框架算法学习 - 知乎(5) 博客园：LOA

是一个存放工程开发相关文件的文件夹。src: 代码空间, 功能包源码build: 编译空间，中间文件，二进制文件devel: 开发空间，里面放置在开发过程当中的可执行文件 及 一些库文件install: 安装空间，存放编译生成的可执行文件。

(研一上学期寒假前结束的，研一上学期课程较多，看的慢一些)从右边的窗口 配置 软件源，从什么地方下载，自动选择下载的服务器(选择aliyun，，或者 .edu后缀的源)，，下载源的选择会影响后面下载文件的速度，比如ROS安装。回车之后打开下面的默认界面 ，没有内容显示，需要插入摄像头，来驱动摄像头跑起来，摄像头驱动之后会不断的发布图像信息，在左上角框中选择图像信息的话题，来给渲染出来。比如展示海龟的pose位置，选择 turtle/pose, 回车运行，曲线展示了，角速度，线速度，theta角等。