weixin_45784125的博客

主要的内容是如何安装MoveIt、如何在RViz中使用MoveIt以及如何通过C++程序加入障碍物，并且进行运动规划。

对于障碍物检测，首先要确定一个距离阈值。如果某个像素点或者一组像素点（代表一个物体）的距离小于这个阈值，就可以被判定为在关注范围内的物体，可能是障碍物。例如，在一个自动导航的机器人应用中，如果设定机器人周围 1 米内的物体为障碍物，那么深度相机获取到的距离数据小于 1 米的像素区域对应的物体就会被标记为障碍物。

激光雷达标定是移动机器人感知与预测系统中的关键环节，对机器人的环境理解能力和决策准确性具有直接影响。本文介绍的“最小方差法”标定算法，通过简单的标定环境和高效的计算流程，实现了激光雷达角度误差的高精度标定。这一方法不仅降低了标定成本，还提高了标定的便捷性与实用性，为移动机器人的智能化发展提供了坚实的支撑。展望未来，后面继续讲解激光雷达与其他传感器的联合标定方法，敬请期待。

在农业机器人的正前方安装激光雷达，进行障碍物检测，激光雷达的数据向上发送的数据是pointcloud2类型，即xyzi（x、y、z表示点的空间位置，i可能表示反射强度等信息）,下面介绍几种基于xyzi数据进行障碍物检测的方案。），设置模型类型为平面（pcl::SACMODEL_PLANE），距离阈值（例如 0.05 米，表示到拟合平面距离超过这个值的点被视为非平面点）和 RANSAC 迭代次数（例如 100 次）等参数。遍历点云数据，根据z轴阈值筛选出可能的障碍物点，将这些点存储在一个新的集合中。

欧拉角通过绕三个坐标轴的旋转（通常是滚转、俯仰、偏航）来描述三维旋转。常见的旋转顺序有：XYZ、ZYX等。直观性：欧拉角是人类最自然的旋转方式，很容易理解。比如，飞机的航向（偏航）、俯仰（上仰或下俯）和滚转（左右倾斜）就是典型的欧拉角应用。易于操作：对角度的直观控制，适用于一些需要精确调整角度的应用。万向节锁（Gimbal Lock）：当两个旋转轴对齐时（例如俯仰角为 ±90° 时），会导致一个自由度丢失，使得旋转失去自由度，无法描述某些方向的旋转。