无人机与slam
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光电的一只菜鸡
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初学slam(三)—OmniNxt
四鱼眼相机的思路是:把四个带广角镜头的全局快门相机,按照前、后、左、右四个朝向固定在机架周围。每个鱼眼镜头水平视场角超过90度,多个视角叠加之后,整个系统能覆盖以无人机为中心近360度的范围。这就相当于给无人机装了一双"后脑勺也长了眼睛"的视觉系统。而OmniNxt这个框架,就是专门为这种多相机全景视觉打造的软件栈。它把深度估计、SLAM、避障三个模块全都构建在四个鱼眼相机之上,目标是让任何搭载OAK设备的机器人,都能在不依赖激光雷达的前提下实现自主导航。原创 2026-10-19 08:59:31 · 290 阅读 · 0 评论 -
初学slam(二)——ROS
ROS(RObot Operating System)是Willow Garage公司于2007年发布的一个开源机器人操作系统,它为软件开发人员开发机器人应用程序提供了许多优秀的工具和库。同时,还有优秀的开发者不断为它贡献代码。本质上,ROS并不是一个真正意义上的操作系统,而更像是基于操作系统之上的一个软件包。它提供了众多在实际机器人中可能遇到的算法:导航、通信、路径规划等等。ROS的版本代号是按照字母顺序编排的,并随着Ubuntu系统发布的更新而更新。原创 2026-02-28 17:17:27 · 338 阅读 · 0 评论 -
初学slam(一)——常用数据集
原创 2026-02-28 13:57:41 · 73 阅读 · 0 评论 -
初学slam(零)——什么是slam
移动机器人自定位与环境建模密不可分。在未知环境中,移动机器人依靠构建的环境地图进行自定位,环境地图的准确性又依赖于定位精度。移动机器人处于陌生环境时,往往由于缺乏参照物难以定义。基于定位的环境建模与基于地图的定位都是比较容易实现的,但两者抛开其一单独进行都会提高实现SLAM技术的难度。概率定位法信标定位法图形匹配定位法与全球定位系统。原创 2026-02-28 12:44:04 · 649 阅读 · 0 评论 -
无人机咋学(一)——双目避障仿真
Gazebo是一个强大的机器人仿真平台,支持自定义相机模型和参数设置。可以通过创建自定义的SDF文件来定义双目相机的内参和外参,包括焦距、分辨率、畸变参数、基线长度等。此外,还可以结合ORB_SLAM2等开源项目进行双目视觉仿真。原创 2025-06-16 10:50:14 · 1478 阅读 · 0 评论 -
无人机咋学(零)——无人机结构
特点: 使用多个旋翼(通常是四个或更多)来提供升力和控制。优点: 简单、稳定,可以在固定位置悬停;易于控制和操作;适合近距离任务和室内操作。缺点: 耗电快,航程相对较短;受风的影响较大,不适合长时间飞行和远距离任务。原创 2024-07-30 09:38:38 · 1711 阅读 · 0 评论
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