《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第9章_视觉SLAM系统

于 2024-09-22 02:12:16 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 SLAM 自动驾驶 计算机视觉 算法 图像处理
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视频讲解

第1季：第9章_视觉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 是解决机器人在未知环境中边构建地图边确定自己位置的核心问题。定位（Localization）：通过传感器，机器人在未知地图中确定自己当前的具体位置。建图（Mapping）：实时绘制并更新周围环境的地图。对扫地机器人来说，SLAM 是实现高效清扫的关键，因为机器人需要知道哪些区域已经清扫，哪些区域仍待处理。SLAM 技术的成熟推动了扫地机器人等智能设备的广泛应用。在未来，随着算法和硬件的进步，SLAM 将进一步提升扫地机器人的自主性与智能化水平，推动智能家居的进一步发展。
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机器人SLAM导航核心技术与实战1第一章 视频参考：《机器人SLAM导航核心技术与实战》书籍配套教学视频 第一章
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《SLAM导航机器人零基础实战系列》讲义 第1章：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章：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章：感知与大脑 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.轮式里程计与运动控制 4.音响麦克风与摄像头 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章：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章：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端与robot端ROS网络通信 5.Android手机端与robot端ROS网络通信 6.树莓派USB与tty串口号绑定 7.开机自启动ROS节点 第6章：SLAM建图与自主避障导航 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.机器人巡航与现场监控 第7章：语音交互与自然语言处理 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导航核心技术与实战》第1季：第7章_SLAM中的数学基础
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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。添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）
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SLAM+语音机器人DIY系列：（三）感知与大脑——6.做一个能走路和对话的机器人 摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去，然后应该能流利的与主人对话。朝着这个理想，我准备设计一个能自由行走，并且可以与人语音对话的机器人。实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境，并通过机器人大脑处理并输出...
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《机器人SLAM导航核心技术与实战》先导课：课程大纲
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视频讲解 【先导课】1.课程大纲-视频讲解 【先导课】1.1.课程大纲-学习思维导图（上）-视频讲解 【先导课】1.2.课程大纲-学习思维导图（下）-视频讲解 【先导课】1.3.课程大纲-全书内容速览-视频讲解 【先导课】1.4.下集预告-视频讲解 先导课：课程大纲 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
SLAMCraft：自主导航机器人DIY(一)如何设计一个SLAM机器人
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本项目的主要目标是设计和开发一个具有SLAM功能的小型移动机器人。通过该项目，我们将深入探讨SLAM技术的核心概念，包括传感器融合、数据处理算法、运动学模型等方面的知识。同时，我们将以实践为主线，引导读者从零开始，逐步完成一个完整的SLAM机器人系统。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即建图与导航。SLAM机器人是一类拥有自主定位和地图构建能力的智能移动机器人。它们能够在未知环境中实时确定自己的位置并同时构建周围环境的地图。
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PS:原文出自我的知乎文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/462607330 由于SLAM是一个错综复杂的研究领域，涉及到非常多的关键技术。这里先讲讲学习方法论，然后对一些关键性概念（包括SLAM、ROS、SLAM移动机器人）进行分析，最后给出典型应用案例方便大家进行实战。 0.学习方法论 关于SLAM学习方法论，我觉得可以用"螺旋上升"这四个字来概括，大家可以根据自己的喜好和实际基础，选择从理论或者代码开始看。下面假设先从理论开始学习，当然从代码开始学习也是类似的。 第1
机器人slam导航核心技术与实战电子书
09-06
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导航的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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