《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季:第0章_SLAM发展综述

该课程全面介绍SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术,包括室内室外的定位导航方法,如磁条、二维码、无线电、GPS等,并深入探讨SLAM的不同实现方式,如超声波、激光和视觉SLAM。此外,还展望了SLAM的未来,如多传感器融合和语义SLAM。提供课件和源码下载,适合机器人和导航技术爱好者学习。

目录

视频讲解

先导课:第0章_SLAM发展综述

本书内容安排

1. 梳理定位导航技术

2. 揭秘SLAM技术路线

3. 展望SLAM未来趋势

例程源码下载

课件下载

视频讲解

先导课:第0章_SLAM发展综述

  • 先 导 课

  • 第 1 季 : 快 速 梳 理 知 识 要 点 与 学 习 方 法

  • 第 2 季 : 详 细 推 导 数 学 公 式 与 代 码 解 析

  • 第 3 季 : 代 码 实 操 以 及 真 实 机 器 人 调 试

  • 答 疑 课

------(永 久 免 费 ● 系 列 课 程 ● 长 期 更 新)------

本书内容安排

1. 梳理定位导航技术

室内:

  • 磁条定位导航

  • 二维码定位导航

  • 无线电定位导航

  • SLAM定位导航

室外:

  • GPS定位导航

  • 差分GPS定位导航

  • INS定位导航

  • SLAM定位导航

2. 揭秘SLAM技术路线

  • 超声波SLAM

  • 激光SLAM

  • 视觉SLAM

3. 展望SLAM未来趋势

  • 多传感器融合

  • 语义SLAM

  • 高精地图

例程源码下载

课件下载

  • PPT课件下载:

http://xiihoo.com/static/file/PPT/1-%E7%AC%AC1%E5%AD%A3%EF%BC%9A%E7%AC%AC0%E7%AB%A0_SLAM%E5%8F%91%E5%B1%95%E7%BB%BC%E8%BF%B0.pptx

  • PDF课件下载:

http://xiihoo.com/static/file/PPT/1-%E7%AC%AC1%E5%AD%A3%EF%BC%9A%E7%AC%AC0%E7%AB%A0_SLAM%E5%8F%91%E5%B1%95%E7%BB%BC%E8%BF%B0.pdf

SLAM导航机器人零基础实战系列》讲义 第1:Linux基础 1.Linux简介 2.安装Linux发行版ubuntu系统 3.Linux命令行基础操作 第2:ROS入门 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的service和client 7.理解tf的原理 8.理解roslaunch在大型项目中的作用 9.熟练使用rviz 10.在实际机器人上运行ROS高级功能预览 第3:感知大脑 1.ydlidar-x4激光雷达 2.带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器 3.轮式里程计运动控制 4.音响麦克风摄像头 5.机器人大脑嵌入式主板性能对比 6.做一个能走路和对话的机器人 第4:差分底盘设计 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发 5.底盘PID控制参数整定 6.底盘里程计标 第5:树莓派3开发环境搭建 1.安装系统ubuntu_mate_16.04 2.安装ros-kinetic 3.装机后一些实用软件安装和系统设置 4.PC端robot端ROS网络通信 5.Android手机端robot端ROS网络通信 6.树莓派USBtty串口号绑定 7.开机自启动ROS节点 第6SLAM建图自主避障导航 1.在机器人上使用传感器 2.google-cartographer机器人SLAM建图 3.ros-navigation机器人自主避障导航 4.多目标点导航及任务调度 5.机器人巡航现场监控 第7:语音交互自然语言处理 1.语音交互相关技术 2.机器人语音交互实现 3.自然语言处理云计算引擎
机器人SLAM导航是指同时定位和地图构建技术。该技术主要依靠机器人自身的传感器和算法,实现在未知环境中的自主导航和地图生成。 机器人SLAM导航核心技术主要包括以下几个方面: 1. 传感器融合:机器人使用多种传感器,如激光雷达、摄像头、惯性测量单元等,通过将不同传感器的数据进行融合处理,提高导航的准确性和稳定性。 2. 运动估计:机器人需要通过分析传感器数据和运动模型,估计自身在空间中的位置和姿态,以实现自主导航。 3. 地图构建:机器人从传感器获取的数据中提取环境特征,如墙壁、门、家具等,生成地图。同时,机器人还要实时更新地图,以应对环境的变化。 4. 数据关联:机器人需要将不同时刻和不同传感器获取的数据相关联,以实现建立准确的地图。 机器人SLAM导航在实际应用中有广泛的应用。它可以用于室内导航,如自动驾驶车辆在无人停车场的定位和导航;也可以用于室外环境,如无人机在未知地区的搜索和救援。此外,SLAM技术还可以应用于工业自动化领域,实现机器人在工厂生产线上的自主导航和物料运输。 机器人SLAM导航实战电子书可以提供对SLAM导航技术的深入理解和实践经验。电子书中会介绍SLAM导航的基本原理、算法和实现方法,以及在不同场景下的应用案例。读者可以通过学习电子书,了解SLAM导航技术的最新进展,掌握实践中常用的工具和技巧,从而在实际项目中应用SLAM导航技术。
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