第一次完成激光的驱动安装和激光数据的采集,遇到很多问题,最后一一解决,现在记录下来,方便后面給机器人安装激光使用 激光的了解 (1)激光型号:OMD30M-R2000(30M表示30m) (2)参考手册: a.参数:https://www.pepperl-fuchs.com/china/zh/classid_53.htm?view=productdetails&prodid=86559#overview https://files.pepperl-fuchs.com/webcat/navi/pr

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

基于激光雷达的地面与障碍物检测 这个例子告诉我们如何去检测地平面并且找到三维LIDAR数据中与车相近的障碍物. 这个过程能够方便我们对汽车导航的可行驶区域规划. 注:每一帧的雷达属于都被存储为三维的雷达点云.为了能够高效的处理这些数据.快速的指出与搜索能力是需要的.通过kd-tree结构处理数据.周围平面通过RANSAC算法来拟合(RANSAC算法是一个稳健的模型拟合方法).这个例子也展示了如何使用点云来实现多帧点云的动画过程. 选择要显示的点云区域 首先, 在车辆周围选择一个目标区域, 并配置

LMS111系列是SICK推出的一款用于室外区域防撞.测量及安防的激光扫描器.LMS111同西克其他扫描器一样,采用成熟的ToF原理,非接触式检测,且加入了最新的多次回波检测技术(两次回波),使得LMS111即使在恶劣环境下也能准确测量.LMS111的主要特点为:IP67的防护等级,雾气校正功能及内部集成加热器,保证其能用于户外,大监控范围(270°的扫描角度),灵活的区域配置(可以根据现场需要,设置各种图形的保护区域,且可以根据现场的需要,随时简单的修改图形).LMS111还具有自检功能,检测

目前,轮式机器人的研究中已经大量使用激光雷达辅助机器人的避障导航,考虑到使用成本,一般二维激光雷达使用较多,如下图.由于只能扫描一个平面,如果想用二维激光雷达获取环境三维点云,则需要通过移动机器人或加装机械结构提供第三个维度的支持. 激光雷达扫描时可以想象成将超声波传感器发出的声波替换为激光并高速回转扫描,如此就能大概构建出附近的物体轮廓,这个过程非常像潜艇上使用声纳探测周围物体.当然,由于激光雷达使用激光而不是声波,它的探测过程不仅极短,而且能弥补声波广角发散的缺点(激光不易发散,锥度角很小)

无人驾驶之激光雷达&摄像头 (from 速腾CEO 邱纯鑫公开课分享) 根据听的一些讲座和看的书籍,个人感觉:目前现在的自动驾驶,根本问题还是在于感知(路况,周边物体,交通标识等等),控制的方法论问题并没有根本性的改变. 激光雷达与摄像头性能对比 摄像头的优点是成本低廉,技术上相对比较成熟. 摄像头的劣势,第一,获取准确三维信息非常难(单目摄像头几乎不可能,也有人提出双目或三目摄像头去做):另一个缺点是受环境光限制比较大. 激光雷达的优点在于,其探测距离较远,而且能够准确获取物体的三维信息: 另

不定期更新,主要是汇总Internet上的激光雷达厂商资讯,不涉及技术,以备参考. 1. Innoviz:固态激光雷达公司 新闻链接:http://36kr.com/p/5092055.html 激光雷达公司,Innoviz,www.innoviz.tech,宣布完成6500万美金B轮融资. Invoviz产品路线分为三个阶段:产品研发.推出针对后装市场的量产版 InnovizPro(供车厂.自动驾驶用于研发.测试).推出针对前装市场的量产版InnovizOne(固态激光雷达). 未来,Invo

目标     在turtlebot2上添加Hokuyo激光雷达传感器,使用激光雷达调用gmapping进行建图. 配置情况     电脑使用Ubuntu 14.04版本,ROS为 Indigo,激光雷达为Hokuyo(型号UST-10LX,网口型接口) PS: 如果ROS上没配置好Hokuyo,参照我上一篇博客进行配置 https://blog.csdn.net/weixin_42670641/article/details/81009693 思路:     怎么将激光雷达安装在turtlebo

目标 在ROS上调试使用Hokuyo激光雷达传感器 配置情况     电脑使用Ubuntu 14.04版本,ROS为 Indigo,激光雷达为Hokuyo(型号UST-10LX,网口型接口)   如果使用的是USB类插头的,可以按照ROS网站上提供的教程: http://wiki.ros.org/hokuyo_node/Tutorials/UsingTheHokuyoNode 以下介绍的是激光雷达在ROS上的配置:     首先拿到激光雷达要看其是什么接口类型的,一般分USB型和网口型,两种配置

大家在学习ROS中不可避免需要使用激光雷达,高精地图.实时定位以及障碍物检测等多项技术,而这些技术都离不开光学雷达的支持,但是呢雷达这真是太贵了,大部分人是负担不起(实验室.研究所土豪可以略过),但是还是机智的大牛发明了其他手段:使用深度摄像头仿激光数据1.kinect仿激光数据2, 用来测试足够了,果真人民都是机智的,后来呢人们发现扫地机器人上也有的用的激光雷达,为什么不利用起来呢,然后国外大牛就发现了Neato XV-11这款,在youtube成功将其连接到ROS上,实现了机器人的全自动导航

Velodyne VLP16型激光雷达横向视角360°,纵向视角30° 系统和ROS版本:Ubuntu 14.04 ,ros indigo 1. 安装驱动 sudo apt-get install ros-indigo-velodyne 2. 虚拟机VM->Setting Network connection设置成为Bridged,然后将自己的IP设置成为接受激光数据的IP(主机和虚拟机此时必须在同一网段) sudo ifconfig erh0 192.168.1.28 255.255.255.

原文:Emgu-WPF 激光雷达研究-移动物体检测 接上篇: https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80738619 先pose出效果图,下次撰写思路. WPF录屏经典源码分享: https://github.com/NickeManarin/ScreenToGif https://github.com/NickeManarin/ScreenToGif/releases 运动物体识别: 噪点处理后: 踩坑过程: 其他参考: Aforge

原文:WPF特效-绘制实时2D激光雷达图 接前两篇: https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80738619 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80738995 除了c# GDI .Opencv(c++). c# Emgu绘图外,其实c#  WPF绘图功能也很强大.上文中之所以最终使用了Emgu绘图 ,只是因为在踩坑过程中尝试使用了Emgu的图像处理函数. 即首先将List

原文:Emgu-WPF 激光雷达研究-绘制雷达图 硬件:Hokuyo URG04LX 环境:VS2017- win10- 64  Emgu_3.2.0.2682 语言:C#  WPF   数据解析参考: https://sourceforge.net/p/urgnetwork/wiki/Home/ https://github.com/bqhdev/urg04lx_data_decoder http://sourceforge.net/projects/urgnetwork/files/urg_

原文:Emgu-WPF 激光雷达研究-移动物体跟踪2 初步实现了去燥跟踪,并用圆点标注障碍物 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80780205 测试过程中发现,当存在两个障碍物相对于雷达扫描射线重叠时,距离教远的障碍物信息会丢失.即获取不到数据,不重叠时,重新检测到数据.但由于数据帧丢失,被算法判断为移除一个. 添加一个新的,造成跟踪失败或较大误差.如下图: 当障碍物重叠时,被遮挡的信息丢失,造成误处理(障碍物标记颜色改变---

原文:Emgu-WPF 激光雷达研究-移动物体跟踪 接前两篇博客: 激光雷达数据解析并绘制雷达图 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80738619 激光雷达-移动物体检测 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80738995 以及仅用WPF处理:绘制2D激光实时图 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/8073

原文:Emgu-WPF 激光雷达研究-定位实现 特定位置或障碍物位置定位实现. 读取激光雷达数据并存储于本地作为测试数据.每一帧数据对同一障碍物的定位信息均存在偏差.所以先对需要定位的点进行数据取样.取样过程中,遇到数据丢失,或检测到多个障碍物(不满足障碍物生存指数的障碍物未在UI界面绘制)则丢弃已经采样到的数据,重新开始采样,样本数足够后,执行均值点计算. 执行均值计算后,将计算的点位信息保存至配置文件并在UI界面绘制出来,重新加载测试数据.定位较准,算法去除定位噪点数据也较成功. 定位数据绘

1. 前言 我们的自动驾驶采用镭神激光雷达,在使用Autoware的时候,需要对镭神激光雷达的底层驱动,进行一些改变以适配Autoware. 2. 修改 (1)首先修改lslidar_c32.launch文件: <launch> <node pkg="lslidar_c32_driver" type="lslidar_c32_driver_node" name="leishen_lslidar_c32_driver" outpu

师弟反应镭神32线激光雷达(32C)录制的数据包不能跑lego loam,这里就总结一下. 首先lego loam默认的接受的topic name是velodyne_points,点云的frame_id是velodyne,镭神驱动发布的topic name为point_raw,frame_id为world这里需要写一个程序转一下: #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include "sen

调试的过程太麻烦了,因此打算详细解释一下每步的含义,很多地方懂了之后发现其实很简单,但是学起来却发现很多地方无从下手,因为资料太少了,真的都是不断踩坑一点一点摸索出来的,写以此文以便后人乘凉 此处将展示一个完全独立的节点的编写过程,如果读者打算移植算法到ROS平台可以稍作阅读,首先是在仿真环境下要产生可以订阅的激光雷达数据和地图数据,最开始尝试了fake系列包的定位,但是尝试了几天之后发现,fake定位是真的fake,使用的是fake_localization,没有输出任何可用的传感器数据,完全