《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第8章_激光SLAM系统

最新推荐文章于 2025-06-18 20:09:37 发布
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分类专栏： 机器人SLAM导航核心技术与实战 文章标签： 机器人 人工智能 自动驾驶
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版权

视频讲解

第1季：第8章_激光SLAM系统

  • 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

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SLAM导航机器人零基础实战系列：前言
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SLAM技术及应用
ahah12345678的博客
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具体来说，SLAM技术是指机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。机器人在运动过程中通过重复观测到的环境特征定位自身位置和姿态，再根据自身位置构建周围环境的增量式地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。Step5路径规划：在已知地图和机器人位置的情况下，利用SLAM技术进行路径规划，以实现从起点到终点的有效移动，并规避障碍物。1．确定自身的位置和姿态：机器人在未知环境中工作时，需要知道自己相对于地图的位置和姿态，才能进行有效的路径规划和导航。
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SLAM技术详解及Python实现
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EKF-SLAM：扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种常见的SLAM算法，它将SLAM问题转化为状态估计问题。EKF-SLAM通过迭代更新机器人位姿和环境地图的估计值，实现定位和建图。然而，随着环境地图的增大，EKF-SLAM的计算复杂度和存储需求呈指数级增长，容易出现维度灾难问题。FastSLAM：FastSLAM是一种基于粒子滤波的SLAM算法，它将SLAM问题分解为一系列独立的局部定位问题。FastSLAM通过在每个粒子维护一个独立的位姿和地图估计，降低了计算复杂度。
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java+vue+SpringBoo机器人门户网站（程序+数据库+报告+部署教程+答辩指导）
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本文介绍了一个基于Java SpringBoot和Vue.js框架开发的协作机器人门户网站系统。系统采用MySQL数据库，使用Navicat进行数据库管理。系统包含两大角色：管理员和用户，通过用例图和E-R图详细展示了功能结构和数据关系。系统实现了用户注册登录、产品展示、资讯浏览、个人中心等前台功能，以及后台管理模块。开发过程采用自上而下的方法，提供了完整的代码实现方案，包括用户注册、登录等核心功能的Java代码片段。系统具有良好的用户交互界面，并通过截图展示了各功能模块的实现效果。
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本文详细介绍了通过ModbusTCP转Devicenet网关连接发那科机器人的配置流程，分为三部分：1）ModbusTCP主站配置；2）网关配置（包括IP地址、数据长度、节点地址等设置）；3）FANUC机器人配置（涉及Devicenet参数设置、模块搜索与添加）。重点说明了机器人端的MAC-ID设置、通讯速度调整、设备搜索等关键步骤，以及网关配置中与机器人参数的同步要求。配置完成后，主站通过网关即可实现对机器人的数据读写。整个方案为工业自动化系统集成提供了实用参考。
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