cartographer输出机器人相对地图位姿

最新推荐文章于 2024-03-14 18:05:10 发布
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本文分享了一个链接，指向一个包含具体技术内容的网页。虽然未提供详细信息，但该链接可能涉及多种编程和技术主题，适合对新技术感兴趣的读者。
Cartographer的原理和应用场景介绍
start_up_go的博客
07-09 995
Cartographer是Google开源的高精度SLAM算法，支持2D/3D实时建图。其核心采用子图框架，前端进行局部建图与扫描匹配，后端通过回环检测和位姿图优化实现全局一致性。支持激光雷达、IMU等多传感器融合，在ROS中可灵活配置参数。适用于服务机器人、自动驾驶、仓储物流等多种场景，尤其擅长处理大规模复杂环境。相比gmapping等算法，具有高精度、全局优化等优势，但计算资源需求较高。建议根据具体场景调整参数，结合语义分割等功能可扩展应用。该算法已成为工业界和学术界最流行的SLAM解决方案之一。
【移动机器人技术】Cartographer-参数配置方法及含义
weixin_43259286的博客
04-27 7968
参考官网 Tuning methodology 低延时配置 在机器人定位场景中，低延时非常重要。 Local SLAM,在前台实时运行，对延迟影响很大； Global SLAM，运行在后台，处理一系列的子地图，若不能保证实时性，则各子地图间的关系会发生漂移。 降低 global SLAM 延迟, 可采取如下措施： 降低 optimize_every_n_nodes； 增加 MAP_BUILDER...
ROS小车记录系列（四）利用cartographer定位，修改源码发布pose话题
Ai_Smith的博客
08-20 6307
（四）利用cartographer定位 __半个月没有更新了，一直在解决建图效果问题，因为是用的自己的IMU，误差有点大（-_-!!!），陆续买了两个imu，误差依旧大，转几圈都找不到北了。加上我的odom计算是依赖IMU的，最终结果就是一片模糊，还不如纯激光雷达效果。最终还是狠下心，花了2千，买了个精度稳定性都靠谱的。 __定位这事本来想用amcl做，后来听说现在大家都用cartographer了，我也跟着做一下，按照这篇博客一通配置，果然跑起来了，看到定位效果确实好啊，又准稳定性又好。但是，重点来了，但
在ROS下使用Cartographer的纯定位模式，并实时获取定位位姿数据
wudong11的博客
06-18 1万+
文章目录前言一、Cartographer纯定位模式的配置1.启动纯定位模式配置2.加载定位地图，并删除cartographer生成地图节点二、实时获取定位数据1.新建一个节点发布定位数据2.修改makelist文件并编译3.启动仿真环境并启动节点首先打开gazebo环境并按之前修改配置启动纯定位模式。 在命令行输入rostopic echo /pose_data。 这里发布的即位姿数据。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/309b0e1d7b22405ab6a
关于Cartographer在原有定位模式下覆盖原有地图以及发布实时位姿的问题
weixin_40324045的博客
06-21 3142
神特么覆盖原有地图，神特么改源码，这优快云和百度里面全都是抄来抄去，Cartographer建图与定位本来就是同一过程，定位就是一种特殊的建图。只是在Rviz里面显示出来的效果是一直在覆盖原地图而已 ...
基于Cartographer与ROS的移动机器人自主导航系统实现
基于Cartographer与ROS的移动机器人自主导航系统设计与实现，是一套融合了同步定位与地图构建（SLAM）、传感器数据融合、实时路径规划以及多模块协同工作的复杂技术体系。该系统以ROS（Robot Operating System）为...
Cartographer与GraphSLAM中的闭环检测与位姿优化
通过迭代优化，系统输出一组最优的 submap 位姿和 scan 位姿，最终拼接成一张无缝、连贯的高精度地图。 综上所述，Cartographer 将局部建图的高效性与全局优化的一致性完美结合，借助 submap 分块管理、scan match ...
SLAM建图在阿克曼机器人上的实践：基于Cartographer的室内外高精度建图案例
Google开源的 **Cartographer** 正是这样一套被广泛验证的SLAM利器——它不仅能在走廊穿梭中构建出毫米级对齐的地图，还能在户外几公里行程后依然保持轨迹闭合。但当你把它装上一台真实世界的阿克曼小车时，问题才...
cartographer保存地图的命令
03-21
cartographer保存地图的命令
AGV_demo奔跑 Cartographer算法安装
weixin_46930623的博客
05-21 530
前言 目前诸多教程安装Google Cartographer算法均需访问Google，然而有时候因为种种原因无法实现流畅稳定的全域网络。之前走了不少弯路，所以做个笔记。本文使用的配置为Ubuntu16.04+ROS Kinetic，除去访问Google导致的问题，Cartographer安装其实很简单。 安装依赖项 sudo apt-get install -y google-mock libboost-all-dev libeigen3-dev libgflags-dev libgoogle-glog-
地图旋转_cartographer地图旋转
weixin_33657090的博客
01-13 1443
写在前面，由于客户提出的需求，要求对slam建的地图（2d）进行旋转和平移操作，绞尽脑汁搞了一个多星期，终于把需求实现了。1、首先具备一些矩阵计算的知识，然后借助Eigen库进行简单的demo测试，确保可以对坐标点（Eigen::Vector3d）进行预期的操作。一般需要执行旋转和操作两个过程，但是cartographer中将旋转和平移集成在了一个类中，transform::Rigid3d，然后左...
【Cartographer魔改】cartographer定位模式下设置起始位姿——快速重定位
weixin_44923488的博客
03-28 1万+
【Cartographer魔改】cartographer定位模式下设置起始位姿——快速重定位 在使用cartographer的纯定位工作模式下，默认机器人的起点位姿位map坐标系原点位姿。 如果当机器人启动定位launch时不在初始位置附近，cartograpeher默认从map坐标系原点位姿附近开始搜索，当地图较大时重定位会花费较多时间，甚至失败。 因此，本文通过修改cartograpeher源码的方式，修改定位模式的初始位姿，从而达到快速重定位的目的。 主要借鉴了博文： https://blog.csd
cartography在机器人上运行建图与定位
熊猫飞天
11-27 1万+
cartgrapher这个框架是google在2016年开源出来的框架，该框架可以接入2D激光、3D激光、里程计、IMU传感器的数据，输出2D地图或者是3D地图。同时该框架还有一个比较有特色的功能就是他可以增量式更新地图，当cartgrapher 运行在定位模式时，可以在定位的同时增量式更新已有的地图。 1 cartography安装 网络上有很多安装cartography的教程【2】，基本上按照...
ROS实验笔记之——基于cartographer的多机器人SLAM地图融合
gwpscut的博客
11-10 4615
For cooperaive inquiries, please visit the website：guanweipeng.com
cartographer开始轨迹时的处理
最新发布
dehuyue的博客
03-14 431
node_main.cc的StartTrajectoryWithDefaultTopics函数。map_builder_bridge_是MapBuilderBridge类。MapBuilderBridge类的AddTrajectory函数、MapBuilder的构造在上文的工厂函数就创建了。将map_builder的所有权在给转移。Node的AddTrajectory函数。将map_builder的所有权给转移。CreateMapBuilder函数。的构造函数，然后将其封装在一个。在Node的构造函数中。
Cartographer保存建图轨迹
Darcy_MFFL的博客
01-10 2769
Cartographer保存建图轨迹 需求：从cartographer建好的地图中保存建图轨迹。 思路：在使用cartographer建图的过程中，找到cartographer 提供的 “/trajectory_query” 服务（可以用“rosrun rqt_service_caller rqt_service_caller”命令），请求后会得到当前轨迹每一帧的位姿。在源码中找到这部分内容，将其保存为txt文件即可。 方法：源码node.cc中，修改HandleTrajectoryQuery函数： boo
2D激光SLAM算法比较+cartographer
热门推荐
chengwei0019
10-28 4万+
声明：博客参考了kint_zhao的文章《2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM Hector slam： Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题，对传感器要求较高。 缺点：需要雷达（LRS）的更新频率较高，测量噪声小。所以在制图过程中，需要robot速
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