博客转载自:https://blog.csdn.net/u013158492/article/details/50485418 在上一篇文章中moveBase就有关于costmap_2d的使用: planner_costmap_ros_是用于全局导航的地图,controller_costmap_ros_是局部导航用的地图,地图类型为经过ROS封装的costmap_2d::Costmap2DROS*. ROS Costmap2DROS类的UML 看看这个类的成员变量:LayeredCostmap*…

博客转载自:https://blog.csdn.net/u013158492/article/details/50483123 这是navigation的第一篇文章,主要通过分析ROS代码级实现,了解navigation.本文从move_base入手. 机器人导航主要框架 Navigation Stack主要组成部分:move_base 用户调用movebase是通过传入带tf参数的构造函数: move_base::MoveBase move_base( tf ); 以下分析move_base的…

博客转载自:https://blog.csdn.net/u013158492/article/details/50493676 构造函数 ObstacleLayer() { costmap_ = NULL; // this is the unsigned char* member of parent class Costmap2D.这里指明了costmap_指针保存了Obstacle这一层的地图数据 } 对于ObstacleLater,首先分析其需要实现的Layer层的方法: virtual v…

博客转载自:https://blog.csdn.net/u013158492/article/details/50493246 从UML中能够看到,StaticLayer主要是在实现Layer层要求实现的接口. virtual void onInitialize(); virtual void activate(); virtual void deactivate(); virtual void reset(); virtual void updateBounds(double robot_x,…

博客转自:https://blog.csdn.net/u013158492/article/details/50490490 在数据成员中,有两个重要的变量:Costmap2D costmap_和 std::vector<boost::shared_ptr<Layer> > plugins_ . 这个类相对比较简单,首先来看构造函数: LayeredCostmap::LayeredCostmap(std::string global_frame, bool rolling_wind…

博客转自:https://blog.csdn.net/u013158492/article/details/50493220 这个类是为ObstacleLayer StaticLayer voxelLayer 这种维护了自己所在层的地图数据的类,提供了一些公共的操作方法. 从UML中可以看到,这个类提供了以下方法,这些方法的参数列表均为(costmap_2d::Costmap2D& master_grid, int min_i, int min_j, int max_i, int max_j)…

博客转载自:https://blog.csdn.net/u013158492/article/details/50493113 这个类中有一个LayeredCostmap* layered_costmap_数据成员,这个数据成员很重要,因为这个类就是通过这个指针获取到的对master map的操作.没有这个指针,所有基于Layer继承下去的地图的类,都无法操作master map. 这个类基本上没有什么实质性的操作,主要是提供了统一的接口,要求子类必须实现这些方法.这样plugin使用的时候,就…

博客转载自:https://blog.csdn.net/u013158492/article/details/50492506 Costmap2D是存储地图数据的父类.真正的地图数据就存储在数据成员unsigned char *costmap_ . 首先,分析类的构造函数:,默认构造函数:Costmap2D::Costmap2D()  // just initialize everything to NULL by default Costmap2D::Costmap2D() : size_x_…

在做机器人导航的时候,肯定见到过global_costmap和local_costmap.global_costmap是为了全局路径规划服务的,如从这个房间到那个房间该怎么走.local_costmap是为局部路径规划服务的,如机器人局部有没有遇到行人之类的障碍.costmap就是栅格图,每个栅格里存放着障碍物信息.但是hydro里的costmap不是单独一个栅格图,而是将一个栅格图分成了很多层,如最底下是静态地图,即墙壁,桌子等建地图时已经存在的障碍物:第二层是障碍物层:第三层是膨胀层,可以理…

导航与定位是机器人研究中的重要部分.         一般机器人在陌生的环境下需要使用激光传感器(或者深度传感器转换成激光数据),先进行地图建模,然后在根据建立的地图进行导航.定位.在ROS中也有很多完善的包可以直接使用.         在ROS中,进行导航需要使用到的三个包是:       (1) move_base:根据参照的消息进行路径规划,使移动机器人到达指定的位置:       (2) gmapping:根据激光数据(或者深度数据模拟的激光数据)建立地图:       (3) amc…

System overview move_base 源码 API nav_core BaseGlobalPlanner BaseLocalPlanner RecoveryBehavior Recovery behavior clear_costmap_recovery rotate_recovery costmap_2d costmap layer Map type code Tips System overview move_base 主要有以下两部分 Planner nav_core::Ba…

Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难.我们提出一个 Residual的学习框架来缓解训练的网比之前所使用的网络深得多.我们提供全面的经验证据显示这些残余网络更容易优化,并可以从显着增加的深度获得准确性.在ImageNet数据集上我们评估深度达152层残留网比VGG网[41]更深,但…

ResNet可以说是在过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作.在其面世以后,目标检测.图像分割等任务中著名的网络模型纷纷借鉴其思想,进一步提升了各自的性能,比如yolo,Inception-v4等. ResNet通过重构模型对残差映射(Residual mapping)进行拟合,而非以往那样拟合期望的潜在映射(Underlying mapping).借助这一举措,ResNet解决了"退化问题"(Degradation problem),使得训练数百甚至数千层网络成为可能,且…

Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难.我们提出一个 Residual的学习框架来缓解训练的网比之前所使用的网络深得多.我们提供全面的经验证据显示这些残余网络更容易优化,并可以从显着增加的深度获得准确性.在ImageNet数据集上我们评估深度达152层残留网比VGG网[41]更深,但…

目标:测试social_navigation_layers 方法: 使用move_base接口启动costmap_2d 这样就能直接用configure方法来进行测试不用自己写代码 一.启动move_base 1.launch file <launch> <!-- Launch move_base and load all navigation parameters --> <include file="$(find costmap_test)/config/mov…

读者可以参读http://wiki.ros.org/costmap_2d   costmap_2d: 无论是激光雷达还是如kinect 或xtion pro深度相机作为传感器跑出的2D或3D SLAM地图,都不能直接用于实际的导航,必须将地图转化为costmap(代价地图),ROS的costmap通常采用grid(网格)形式.以前一直没有搞明白每个栅格的概率是如何算出来的,原因是之前一直忽略了内存的存储结构,栅格地图一个栅格占1个字节,也就是八位,可以存0-255中数据,也就是每个cell co…

ROSCon 2016视频和幻灯片发布 By Tully Foote on 十月19,2016 7:28 AM 全部PPT下载地址:http://pan.baidu.com/s/1gf2sn2F ROSCon在各方面都创下了历史新高,超过450名与会者,比去年的赞助增加了60%. 感谢大家来和你的支持! 并感谢我们的赞助商的财务支持,使会议成长! 我们很高兴地宣布,我们已经发布了关于该计划的所有会谈的录音. 你可以找到它们链接到: http://roscon.ros.org/2016/#prog…

主要总结内容 在costmap里是怎么判断机器人和障碍物碰撞了 stage_ros包输入输出,stage是怎么回事 rviz 中footprint和stage中position怎么联系到一起 voxel grid和voxel layer怎么在costmap里起作用 costmap map type 在costmap里是怎么判断机器人和障碍物碰撞了 图片网址:http://wiki.ros.org/costmap_2d?action=AttachFile&do=get&target=cost…

ROS系统中提供了测试框架,可以实现python/c++代码的单元测试,python和C++通过不同的方式实现, 之后的两篇文档分别详细介绍各自的实现步骤,以及测试结果和覆盖率的获取. ROS系统中python代码测试介绍 关于测试代码的写法细节请参考官方wiki文档,http://wiki.ros.org/unittest,本文主要说明使用中的坑. ROS中python代码的测试可以有两种实现方式一是节点级的集成测试,可以测试节点创建和消息收发的整个过程:二是代码级的单元测试,在测试用例中导入…

http://www.chromium.org/Home/chromium-security/client-identification-mechanisms Chromium‎ > ‎Chromium Security‎ > ‎ Technical analysis of client identification mechanisms Written by Artur Janc <aaj@google.com> and Michal Zalewski <lcamtuf@g…

摘要: 原创博客:转载请表明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/  一.要求: 1.大家已经对ROS的基本概念(进程间通讯topic service 数据类型 msg)有了基本的了解. 2.有基本的C++/python编程技术,有基本的移动机器人技术概念. 3.需要的硬件平台:一个可以与你上位机(运行ROS linux)通过某种硬件总线通信的移动平台.(移动平台需要能接受上位机的速度指令,并且向上位机返回里程计数据,). 4.一个RGBD-camera (k…

1. A2DP Introduction The Advanced Audio Distribution Profile (A2DP) defines the protocols and procedures that realize distribution of audio content of high-quality in mono or stereo on ACL channels. As indicated in the diagram of 'Protocol Model', A2…

中文稍后补充,先上官方原版教程.ROS Kinetic 搭配 Gazebo 7 附件----官方教程 Tutorial: ROS integration overview As of Gazebo 1.9 and ROS Hydro, Gazebo no longer has any direct ROS dependencies and is now installed as an Ubuntu stand-alone package. Historically using Gazebo wi…

使用哪种ROS / Gazebo版本的组合 介绍 本文档提供了有关将不同版本的ROS与不同版本的Gazebo结合使用的选项的概述.建议在安装Gazebo ROS包装之前阅读它.重要!简单的分析,快速和正确的决定如果您计划使用特定版本的ROS,并且没有理由使用特定版本的Gazebo,那么您应该继续安装gazebo_ros_pkgs教程,该教程解释了如何安装ROS完全支持的gazebo版本.警告:请注意,使用与从ROS存储库提供的官方版本不同的Gazebo版本可能会导致冲突或其他与ROS包的集成问题…

源自:https://github.com/ethz-asl/grid_map Grid Map Overview This is a C++ library with ROS interface to manage two-dimensional grid maps with multiple data layers. It is designed for mobile robotic mapping to store data such as elevation, variance, col…

分享一个不错的介绍ROS2和Gazebo的视频讲座. Gazebo中的云彩飘动起来了!!!! 超清视频分享网址:    http://v.youku.com/v_show/id_XMTcyMzY0NzUwOA 源码和重要资料网址:https://github.com/CppCon/CppCon2015 内容非常详尽. 讲座内容: ---- ---- CppCon 2015 Presentation Materials https://github.com/CppCon/CppCon2015 is…

costmap_2d这个包提供了一种2D代价地图的实现方案,该方案利用输入的传感器数据,构建数据2D或者3D代价地图(取决于是否使用基于voxel的实现),并根据占用网格和用户定义的膨胀半径计算2D代价地图的代价. 此外,该包也支持利用map_server初始化代价地图,支持滚动窗口的代价地图,支持参数化订阅和传感器主题的配置. 1.概述 注:红色代表代价地图中的障碍物,蓝色代表的是通过机器人内切圆半径计算的障碍物膨胀,红色的多边形代表机器人外壳.为了使机器人不碰到障碍物,机器人的外壳绝对不允许…

nav_core 该包定义了整个导航系统关键包的接口函数,包括base_global_planner, base_local_planner以及recovery_behavior的接口.里面的函数全是虚函数,所以该包只是起到规范接口的作用,真正功能的 实现在相应的包当中. global_planner和navfn 这两个包干的事情是一样的,都是为实现目标点与当前点之间的全局路径规划,内部都有Dijkstra算法和A*导航算法的实现,ROS系统默认采用的是navfn. base_local_pla…

Planar data classification with a hidden layer Welcome to the second programming exercise of the deep learning specialization. In this notebook you will generate red and blue points to form a flower. You will then fit a neural network to correctly cl…

转自:https://blog.yugabyte.com/distributed-postgresql-on-a-google-spanner-architecture-query-layer/ Our previous post dived into the details of the storage layer of YugaByte DB called DocDB, a distributed document store inspired by Google Spanner. This…