余辰怀哲-优快云博客

原创跟着阿杰slam 入门学习--DWA规划器

其核心思想是通过在当前速度空间内动态生成速度窗口，评估可行轨迹的安全性、朝向目标性和速度效率，最终选择最优运动指令。简单来说，给定机器人起点和目标点，机器人会在当下判断“最合适”的线速度与角速度(v,ω)去移动，躲避障碍物并最终到达目标点。注意与全局规划不同的是，DWA算法是局部规划器，只能规划出一定时间内的路径。设为对应的插件名，就可以一键切换不同局部规划器，其余流程（接收全局路径、发布 cmd_vel、与代价地图交互）完全不变。：除了碰到障碍物以外的每个轨迹以及在轨迹上可能的速度变化。

2025-11-04 19:02:36 316

原创学习YOLO期间小零点----神经网络NN(neural network)

人工神经网络（artificial neural network，ANN），简称神经网络（neural network，NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。M-P神经元模型。

2025-10-28 19:55:27 694

原创学习YOLO期间小零点----Tensor张量

轴：在张量中，轴是指张量的一个维度。通常，第一个轴称为0轴（或轴0），第二个轴称为1轴（或轴1），以此类推。参考原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_52007481/article/details/132020717。不用 tensor，就等于把 GPU、自动求导、整个工具链全部拒之门外。形状：形状是指张量在每个轴上的维度大小。它是一个由整数组成的元组，表示张量沿着每个轴的大小。秩：主要告诉我们是张量的维度，其实就是告诉我们是几维向量，通过多少个索引就可以访问到元素。

2025-10-27 20:26:07 237

原创跟着阿杰slam 入门学习--恢复行为Recovery Behaviors

路径：wpb_home /wpb_home_tutorials /nav_lidar /global_costmap_params.yaml。重点参考原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AbaAbaxxx_/article/details/147285555。途中先进行旋转，但门口被障碍物挡住了，所以进行第二个重置清除，门口的obstacles被重置，所以成功脱困。清除更大范围内的障碍物信息，用于尝试处理更严重的路径堵塞。所以上面清除的是动态新出现的障碍物，不会清除底层静态地图。

2025-10-26 21:40:48 184

原创跟着阿杰slam 入门学习--代价地图costmap

由SLAM算法生成栅格地图。最开始想到的是在单层的costmap中更新每个栅格的代价，然后直接给路径规划算法。比如因为所有的数据都在同一个costmap中更新，任何一个数据的变动都需要拿到之前其他的数据重新一起计算代价值。static map和Obstacles层都有一个costmap_，而layered_costmap类也维护了一个costmap_，并且这个costmap_最终组合了其他几个层的costmap_。是下图的global_costmap全局代价地图,local_costmap局部代价地图。

2025-10-19 22:17:47 335

原创跟着阿杰slam 入门学习--Navigation导航

给定机器人一个推测的初始位置（不一定准确），amcl算法推测出多个机器人可能所处的位置，这里用分身来代表这些位置，机器人移动一段距离，分身也随之移动一段距离，这时把激光雷达扫描的障碍物特征叠加到刚才推测的机器人位置上，舍弃误差比较大的分身，将障碍物特征匹配度最高的分身位置作为新的位置，循环进行刚刚的操作；此时可以看到机器人周围有很多红色的箭头，这些就是amcl节点的粒子分身，在移动过程中，误差比较大的红色节点会不断消失，最后剩下的都是聚集在机器人真实位置周围的粒子，这就是amcl的定位效果；

2025-10-06 00:49:29 1728

原创跟着阿杰slam 入门学习--保存加载地图

将保存的地图yaml文件加载到ros中，

2025-09-29 23:15:55 319

原创跟着阿杰slam 入门学习--Gmapping离线重演bag文件

学到这里，我有点记不清gmapping是哪来的了，所以我就翻以前的视频，发现不管是hector_mapping还是gmapping,都需要先install安装下来，这个课程是wpr_simulation就已经包含hector_mapping了，所以只需要去github里搜索wpr_simulation，然后复制下载网址，输入git clone 网址，就可以克隆了。gmapping同理。lskip：每采纳一个数据数值，就会跳过n个，n=lskip的值，当lskip=2时，会采纳1，4，7序号的测距值。

2025-09-27 02:02:53 807 1

原创 ubuntu20.04--Docker快捷安装（鱼香ros一键安装）

【代码】ubuntu20.04--Docker快捷安装（鱼香ros一键安装）

2025-09-23 20:43:01 509

原创跟着阿杰slam 入门学习--tf与里程计、Gmapping

d后面跟的是一个Rviz 配置文件（*.rviz）的完整路径，作用是让 rviz 在启动时直接加载该配置文件，一次性把 Displays、坐标系、颜色、插件等所有设置恢复成文件里保存好的状态，不用手工再点“Add/Open/Load”。tf有坐标树，包括众多坐标系，map属于地图原点，也就是打开机器人后的第一个位置，odom是里程计辅助定位坐标系，base_footprint是机器人当前所在地。坐标系包括x，y，z三个方向轴与三个偏转角，偏转角是由四元数表示，一般要在代码里用四元数转换代码得到偏转角。

2025-09-21 22:47:13 841

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