在移动机器人建图和导航过程中,提供相对准确的里程计信息非常关键,是后续很多工作的基础,因此需要对其进行测试保证没有严重的错误或偏差.实际中最可能发生错误的地方在于机器人运动学公式有误,或者正负号不对,或者定义的坐标系之间方向不一致等. 整个移动机器人的控制结构如下图所示,其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接口发送给下位机(嵌入式控制板).下位机中根据机器人运动学公式进行解算,将机器人速度转换为每个轮子的速度,然后通过CAN总线(或其它总线接口)将每…

一,机器人建模的ROS软件包 *urdf : 机器人建模最重要的ros软件包是urdf软件包.这个软件包包含一个用于统一机器人描述格式(URDF)的C++解析器,它是一个表示机器人模型的XML文件,还有一些其他不同的组件来组成urdf: *urdf_parser_plugin : 这个软件包实现了写入URDF数据结构的方法: *urdfdom_headers : 此组件提供了使用urdf解析器的核心数据结构头文件: *collada_parser : 这个软件包通过解析Collada文件来填充数…

一.创建一个差速驱动移动机器人模型 前面我们已经创建了一个7-DOF机械臂机器人模型,接下来我们将创建一个差速机器人模型,差速轮式机器人在机器人底盘的两端安装两个轮子, 整个底盘由一个或两个脚轮支撑.轮子将通过调节速度来控制机器人的移动速度,如果两个马达以相同的速度运行,轮子会向前或者向后移动. 如果一个轮子的速度比另一个轮子慢,机器人就会偏向低速的那一边. 差速机器人由5个关节和5个连杆,两个主要的关节将轮子连接到机器人上.其余3个是固定关节,2个用于经支撑脚轮连接到机器人主体上,1个 用于将…

一.创建一个7-DOF机械臂机器人 创建一个名为seven_dof_arm.xacro的文件,写入相应的代码,其关节名称如下: bottom_joint shoulder_pan_joint shoulder_pitch_joint elbow_roll_joint elbow_pitch_joint wrist_roll_joint wrist_pitch_joint gripper_roll_joint finger_joint1 finger_joint2 二.解析7-DOF机械臂的xac…

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2…

gmapping导航建图包里建图需要里程计信息,且导航也需要. 整个移动机器人的控制结构如下图所示,其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接口发送给下位机(嵌入式控制板).下位机中根据机器人运动学公式进行解算,将机器人速度转换为每个轮子的速度,然后通过CAN总线(或其它总线接口)将每个轮子的转速发送给电机驱动板控制电机转动.电机驱动板对电机转速进行闭环控制(PID控制),并统计单位时间内接收到的编码器脉冲数,计算出轮子转速. 参考: https://b…

V-rep中显示激光扫描点  在VREP自带的场景中找到practicalPathPlanningDemo.ttt文件,删除场景中多余的物体只保留静态的地图.然后在Model browser→components→sensors中找到SICK TiM310 Fast激光雷达,拖入场景中: 打开脚本参数修改器,可以修改雷达扫描范围(默认为270°),是否显示雷达扫描线(true),以及最大探测距离(默认为4m)这三个参数.地图大小为5m×5m,我们将雷达最大探测距离改为2m 将激光雷达放到地图中任…

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程. 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系:接着描述了成像过程中的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标)的变换关系. 小孔成像模型 相机可以抽象为最简单的形式:一个小孔和一个成像平面,小孔位于成像平面和真实的三维场景之间,任何来自真实世界的光只有通过小孔才能到达成像平面.因此,在成像平面和通过小孔看到的…

从现在开始下面两篇文章来介绍SLAM中的视觉里程计(Visual Odometry).这个是我们正式进入SLAM工程的第一步,而之前介绍的更多的是一些基础理论.视觉里程计完成的事情是视觉里程计VO的目标是根据拍摄的图像估计相机的位姿.目前主要有两个方法,我们这一篇介绍的是特征点法. 首先,我们之前提到了路标.SLAM中是根据路标的位置变化来估计自身的运动的.路标是三维空间中固定不变的点,应该有这么几个特征: 数量充足,以实现良好的定位 具有较好的区分性,以实现数据关联而图像的特征点可以比较好的满…

上一节介绍了激光雷达Scan传感数据的订阅和发布. 本节会介绍里程计Odom数据的发布和订阅.里程计在cartographer中主要用于前端位置预估和后端优化. 官方文档: http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup/Odom 目录 1:nav_msgs/Odometry消息类型 2:发布Odometry消息 3:订阅Odometry消息 1:nav_msgs/Odometry消息类型 在终端查看消息数据结构: rosmsg show…

摘要 运动底盘是移动机器人的重要组成部分,不像激光雷达.IMU.麦克风.音响.摄像头这些通用部件可以直接买到,很难买到通用的底盘.一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的:另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案,是很多机器人公司的核心技术,一般不会随便公开.出于强烈的求知欲与学习热情,我想自己DIY一整套两轮差分底盘,并且将完整的设计过程公开出去供大家学习.说干就干,本章节主要内容: 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发…

视觉里程计(Visual Odometry, VO),通过使用相机提供的连续帧图像信息(以及局部地图,先不考虑)来估计相邻帧的相机运动,将这些相对运行转换为以第一帧为参考的位姿信息,就得到了相机载体(假设统一的刚体)的里程信息. 初始化实例 在实例化跟踪器的时候会实例化一个初始化实例,有一些比较重要的参数需要注意下,看代码注释以及初始值,参数值也可以在yaml文件中自定义. // src/openvslam/module/initializer.h:83 //! max number of it…

ROS_Kinetic_07 ROS中机器人三维物理引擎高保真仿真利器gazebo 7.0 ROS kinetic中的gazebo版本是7.0,有很多新的特性. 首先,启动gazebo: ~$ gazebo 可以看到类似下面的截图: gazebo模型可以在网址:http://models.gazebosim.org/ 模型已经更新到2016-05-09,稍后会提供下载. 可以使用wget下载到硬盘并保存在.gazebo/models文件下. 可以在菜单栏,熟悉下新版的特征和效果,查看相应的帮助文…

一,创建我们的第一个URDF模型 我们设计的第一个机器人模型是pan-and-tilt机械结构,代码如下 pan_tilt.urdf: 1 <?xml version="1.0"?> 2 <robot name="pan_tilt"> 3 4 <link name="base_link"> 5 6 <visual> 7 <geometry> 8 <cylinder length=&…

在此因为要总结写一个文档,所以查阅资料,将总结的内容记录下来,欢迎大家指正! 文章将介绍使用的基于机器人操作系统(ROS)框架工作的SLAM算法. 在ROS中提供的五种基于2D激光的SLAM算法分别是:HectorSLAM,Gmapping,KartoSLAM,CoreSLAM和LagoSLAM.当然最后还有比较经典的google开源的cartographer,虽然不是基于ROS的但是大牛们已经将它修改为基于ROS的版本的cartographer_ros, ROS(Robot Operating…

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主…

在之前的博文OpenCV,计算两幅图像的单应矩阵,介绍调用OpenCV中的函数,通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\),然后调用射影变换函数,将一幅图像变换到另一幅图像的视角中.当时只是知道通过单应矩阵,能够将图像1中的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2中对应的位置上\((u_2,v_2)\),而没有深究其中的变换关系. 单应(Homography)是射影几何中的概念,又称为射影变换.它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上,并且把直线映射为直线…

ROS_Kinetic_25 在ubuntu16.04使用Leap_motion并作为手势输入控制Gazebo中的机器人 先附上资料网址: 1.  https://developer.leapmotion.com/ 2.  https://github.com/warp1337/rosleapmotion 3.  https://github.com/CityU-MBE/leap_motion_ros -------- 1 安装Leap Motion 注意32bit和64bit版本.在终端输入:…

基于ROS的分布式机器人远程控制平台   1 结构说明 HiBot架构主要使用C/S架构,其中HibotServer为服务器,Muqutte为消息服务器中间件,HiBotClient为运行在机器人上的客户端.主要实现了机器人任务的远程部署.监控.控制三大功能,机器人平台依赖于ROS.其架构如下图所示 下面是对这三个重要组成部分的说明 1.1 HiBotServer Web服务器则使用Jersey框架[13],Jersey是开源的RESTful 框架,基于RESTful的Web Service相比…

在前面几篇文章中,逐步从原有微信的API封装的基础上过渡到微信应用平台管理系统里面,逐步介绍管理系统中的微信数据的界面设计,以及相关的处理操作过程的逻辑和代码.希望从一个更高的层次介绍微信的开发. 在<C#-MVC开发微信应用(6)--用户分组信息管理>具体介绍了微信用户分组接口的实现方法,本篇将介绍,如何在我的平台软件上进行管理我们微信上的用户分组. 其实微信能够风风火火的原因,主要就是因为有用户信息,所以同步并管理好微信账号的关注用户数据是非常重要的.有了微信用户的数据,你可以和你任何应用…

激光雷达工作时会先在当前位置发出激光并接收反射光束,解析得到距离信息,而后激光发射器会转过一个角度分辨率对应的角度再次重复这个过程.限于物理及机械方面的限制,激光雷达通常会有一部分“盲区”.使用激光雷达返回的数据通常可以描绘出一幅极坐标图,极点位于雷达扫描中心,0-360°整周圆由扫描区域及盲区组成.在扫描区域中激光雷达在每个角度分辨率对应位置解析出的距离值会被依次连接起来,这样,通过极坐标表示就能非常直观地看到周围物体的轮廓,激光雷达扫描范围示意图可以参见下图. 激光雷达通常有四个性能衡量指标…

参考博文::https://blog.csdn.net/david_han008/article/details/53560736 https://blog.csdn.net/n66040927/article/details/79163496?utm_source=blogxgwz3 ICP是指,利用点云的匹配关系,来求解相机的三维运动. PNP是利用已知的三维结构与图像的对应关系,来求解相机的三维运动. 对极几何,利用对极几何的约束,恢复出图像之间的相机的三维运动. 视觉里程计,分成特征提取…

学会使用日志(log)系统,做ROS大型项目的主治医生 通过显示进程的运行状态是好的习惯,但需要确定这样做不会影响到软件的运行效率和输出的清晰度.ROS 日志 (log) 系统的功能就是让进程生成一些日志消息,显示在屏幕上.发送到特定 topic 或者储存在特定 log 文档中,以方便调试.记录.报警等.下面简单介绍如何生成和查看日志消息. 日志消息 在ROS中,有一个特殊的话题叫作/rosout,它承载着所有节点的所有日志消息./rosout消息的类型是rosgraph_msgs/Log: r…

在前面几篇文章中,逐步从原有微信的API封装的基础上过渡到微信应用平台管理系统里面,逐步介绍管理系统中的微信数据的界面设计,以及相关的处理操作过程的逻辑和代码,希望从更高一个层次,向大家介绍微信的应用开发过程.本篇主要介绍在管理系统中,如何实现微信用户分组信息的同步操作. 其实微信能够风风火火的原因,主要就是因为有用户信息,所以同步并管理好微信账号的关注用户数据是非常重要的.有了微信用户的数据,你可以和你任何应用系统对接,实现系统-手机客户端的数据整合,还可以对用户进行营销管理,如发送用户感兴趣…

  Android APP压力测试(二) 之Monkey信息自动收集脚本 前言: 上一篇Monkey介绍基本搬抄官方介绍,主要是为了自己查阅方便.本文重点介绍我在进行Monkey时如何自动收集相关信息,主要收集Monkey测试日志.手机日志.手机屏幕截图.测试手机信息,自动按次按时间点保存信息.只需轻轻一点,腾出手腾出脑想干吗干吗,执行结束应该有信息的都有收集,一定程序提升了效率,节约了时间.可以偷空看看美图.聊天扯淡...哦不,是学习提高审美观,沟通交流增进同事情感... 转载请注明出处:Fi…

multi-robot system 经过两个多月的ros学习,对ros的认识有了比较深入的了解,本篇博客主要记录在ros下开发多机器人系统以及对ros更深入的开发.本篇博客是假定读者已经学习完了全部ros tutorials的 Beginner Level 和 Intermediate Level . 目录: 同一电脑运行多机器人节点 不同电脑在同一roscore下运行多机器人节点 下一篇介绍 同一电脑运行多机器人节点 现在我们开始尝试运行两个相同的turtlesim节点(nodes),打开三…

Use Python3 in ROS. 以下内容在Ubuntu 16.04 x64和ROS kinetic中测试通过 事实上,只要在.py文件加上python3的shebang,rosrun的时候就会自动调用相应的解释器了: #!/usr/bin/env python3 但是,在安装ros-kinetic-desktop-full的时候,也并没有安装python3相关的package,所以需要手动安装. 1. 创建virtualenv环境(非必须). 这一步不是必要的,在这只是为了保险起见. s…

最近在做TWU关于TDD的作业,对JUnit中测试异常抛出的方法进行了一些学习和思考. 在进行单元测试的时候有的时候需要测试某一方法是否抛出了正确的异常.例如,我有一个方法,里面对一个List进行读取操作,可能会抛出IndexOutOfBoundsException,我希望在单元测试中通过测试保证该方法会正确的抛出正确类型的异常.总结起来这样的测试异常是否被正确抛出的方法有三种: 1. try…fail...catch… @Test public voidtestExceptionMessage…

ROS(indigo)ABB机器人例子 参考网址: 1  http://wiki.ros.org/Industrial 2  http://wiki.ros.org/abb 3  https://github.com/ros-industrial/abb 4  https://github.com/ros-industrial/abb_experimental 下载功能包,编译后使用. 如果一切正常,可以看到如下使用场景. 当然也支持ABB RobotStudio 5.x 6.x版本联调,同时能…

在ROS的编程过程中,如果CMakeLists.txt如果写不好,编译就很难成功.如果看不懂CMakeLists.txt那么很多错误你也不知道时什么回事.所以深入了解它是很有必要的.现在我们就来看看它. 我们使用cmake进行程序编译的时候,会根据CMakeLists.txt这个文件进行一步一步的处理,然后形成一个MakeFile文件,系统再通过这个文件的设置进行程序的编译. 我们可以先寻找一些cmake方面的东西进行一定的了解.ROS中的CMakeLists.txt也是基于普通的cmake的.…