3D-SLAM自搭平台 主动阿克曼 + RS16 + LPMS_IMU LEGO_LOAM 建图

最新推荐文章于 2025-11-30 17:45:00 发布
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#自动驾驶

博客围绕自动驾驶展开，但具体内容仅给出链接，未呈现详细信息。自动驾驶是信息技术领域热门方向，涉及感知系统、车路协同等多方面技术。
3、速腾16线激光雷达RS-16 ----- 3D建图算法LeGO-LOAM的使用（Ubuntu18.04 + ROS Melodic）
杰尼君的博客
12-01 1万+
速腾16线激光雷达RS-16 ----- 3D建图算法LeGO-LOAM的使用（Ubuntu18.04 + ROS Melodic）
基于Lego-loam 算法的三维激光SLAM建图
LSG_Dawn的博客
03-07 2374
lego-loam
用速腾RS16跑LeGO-LOAM
XinkaiZed的博客
05-25 1688
目录1. 速腾RS16激光雷达驱动配置2. LeGO-LOAM修改2.1 utility.h2.2 imageProjection.cpp2.3 run.launch3. 编译运行 1. 速腾RS16激光雷达驱动配置 见我的上一篇博客 https://blog.youkuaiyun.com/Zed_Of_Zoe/article/details/117092241 2. LeGO-LOAM修改 2.1 utility.h 75行 extern const string pointCloudTopic = "/rslid
LeGO-LOAM初探：原理，安装和测试
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W_Tortoise的博客
01-17 4万+
前言 最近要搞3D激光SLAM，先后测试了Autoware，cartographer，loam和LeGO-LOAM。 今天就带来LeGO-LOAM的使用体验。 Github：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM 论文：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM/blob/m...
lego-loam加入imu数据建图,使用自己的数据集建图
qq_35102059的博客
01-24 6905
配置lego-loam教程: 激光雷达与imu的外参标定教程: lego-loam默认可以没有imu信息,但有imu建图效果会更好 配置跑通lego-loam后,进行​ 外参标定,得到标定结果. 开始修改程序参数: 确认utility.h文件中imu的话题名称是否正确: extern const string imuTopic = "/imu/data"; [点击并拖拽以移动] featureAssociation.cpp中修改外参(大约193行): ​...
lego-loam在Ubuntu16.04下安装、跑包及实时建图
mrh1714348719的博客
01-08 7620
0 前言 lego-loam是由Tixiao Shan and Brendan Englot在论文： LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain 中提出，该方法是基于loam，其主要内容在论文摘要中已经说明，内容如下： 我们提出了LeGO-LOAM，它是一种轻量...
基于ROS_Noetic的仿真小车平台集成多种3D激光SLAM算法实现自主导航与建图_包含A_LOAM_LIO_SAM_LEGO_LOAM_FAST_LIO等开源算法_结合acke.zip
08-30
该仿真平台集成的算法包括A-LOAM、LIO-SAM、LEGO-LOAM和FAST-LIO等，这些算法代表了当前3D激光SLAM领域的先进技术和研究进展。 A-LOAM（Aligning and Optimizing Laser Odometry and Mapping）是一种优化的激光里程...
定位导航-面向丛林环境人行道路探测+重建的无人机主动定位+建图实现-ORB-SLAM3-项目源码-优质项目实战.zip
10-16
该项目标题所指的“定位导航-面向丛林环境人行道路探测+重建的无人机主动定位+建图实现-ORB-SLAM3-项目源码-优质项目实战”，即是针对这一需求而开发的。 ORB-SLAM3是目前SLAM（Simultaneous Localization and ...
精选资源
基于ROS的 激光雷达+小车+IMU 的 SLAM建图定位路径规划源码+详细说明.zip
04-30
单线激光雷达SLAM建图与路径规划 使用的硬件：autolabor pro1小车、小觅双目相机(S1030标准版本)、IntelNUC迷你主机、显示器、2D激光雷达 Delta-1A 使用的软件：ubuntu 16.04 LTS、ROS-kinetic、小觅驱动、...
在用robosense的rslidar(16线)运行lego-loam遇到的问题总结
舒彬
01-04 8158
在将rslidar通过github上开源的工具包转换成velodyne的点云格式后,运行测试lego-loam时遇到了关于kdtree的报错问提: [pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud] Cannot create a KD Tree with an empty input cloud! 然后在lego-loam的github主页上找到了最相关的issue,截图如下: ...
LeGO-LOAM安装全纪实
Yukina的博客
04-25 3689
LeGO-LOAM由点云分割、特征提取、激光里程计、激光建图组成，算法思想与RGBD-SLAM有些类似，系统通过接收来自三维激光雷达的输入并输出6自由度姿态估计。整个系统分为五个模块，第一个是分割，将单个扫描的点云投影到一个固定范围的图像上进行分割，然后第二个是将分割的点云发送到特征提取模块。第三个，激光雷达里程计使用从上一个模块中提取的特征找到在连续扫描过程中机器人位姿的转换，这些信息最终用于激...
基于perscan、simulink、carsim联仿的自动驾驶避障模型：动态工况下的边界约束...
2508_94198873的博客
11-30 194
从Carsim回传的数据看，车辆轨迹像被磁铁吸着一样紧贴道路中心线，横向位移始终控制在±1.5米内。顺便吐槽下Carsim的方向盘灵敏度，调参这事儿真是玄学，改天得专门写个自适应参数整定模块。这段代码里的road_width*0.8就是给马路边界留的缓冲带，相当于在真实道路边界内侧20%的位置画了条隐形的警戒线。这个clamp函数不仅防了转向过载，其实也暗戳戳守护了道路边界——转向角度越大，车辆横向位移变化率越高，限制转向本质上也是边界防护的手段之一。p1：对边界条件做了约束，避免为了避障而跑出马路。
Map-World：用“填空”与“路径积分”重构自动驾驶规划范式
数据与算法架构提升之路专栏
11-29 667
摘要：自动驾驶规划模块面临的核心挑战是处理道路交通的不确定性。传统方法依赖预设轨迹锚点或筛选最优路径，存在表达局限和信息浪费问题。Map-World创新性地采用"掩膜动作规划"和"路径积分世界模型"，实现了无锚点多模态轨迹生成和高效信息利用。实验显示，该方法在NAVSIM和nuScenes基准上性能领先，推理延迟仅13.5ms。然而，量产落地仍面临算力限制、安全验证和长尾场景等工程挑战。未来可能走向"生成式+传统约束"的融合范式，在灵活性与安全性间
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
11-30
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
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内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
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11-30
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EKF-SLAM仿真详解与仿真包ekf_slam-master下载
本压缩包文件名为"ekf_slam-master.zip"，包含了关于扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）应用于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）领域的仿真内容。SLAM技术是机器人和...
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