启动仿真环境及各种节点(amcl,move_base,map_server)后,在rviz中设定机器人的目标位置,后台日志报错 [ INFO] [1571974242.864525935, 40.511000000]: Got new plan[ERROR] [1571974242.964186066, 40.612000000]: Extrapolation Error: Lookup would require extrapolation into the future.  Requeste

所需資料下載地址: 1. https://bitbucket.org/osrf/gazebo_tutorials/raw/default/dem/files/ 数字高程模型(致謝谷歌翻譯)概述数字高程模型(DEM)是地形表面的3D表示,不包括任何对象,如建筑物或植被. DEM通常通过使用传感器的组合来创建,诸如LIDAR,雷达或照相机.地面位置的地形海拔以规则间隔的水平间隔进行采样.维基百科是获取更多有关DEM的详细信息的好资源.术语DEM仅是通用面值,而不是特定格式.事实上,DEM可以表示为高

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:

首先,先列出需要用到的一些文件: Gazebo中机器人模型及说明: http://wiki.ros.org/grizzly_simulator https://github.com/g/grizzly_simulator 手机APK:ros-teleop-indigo_1.0.0 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 手机安装好软件

看这篇博客,默认你已经知道了3D模型实现三维空间内旋转的实现方式(矩阵.欧拉角.四元数). ok,下面正式切入主题,房门的打开和关闭,先上图: 正如你所看到的那样,这个“房门”已经被打开了. 一.three.js中物体的旋转 object.rotation.set(angleX,angleY,angleZ); 这是three.js为object3D类(基本上所有的物体都是继承自这个类的)提供的自旋转API: 为什么叫自旋转呢,就像地球自转和公转一样,自旋转表示绕物体自身中心点(局部坐标系)旋转:

本教程针对Windows10实现谷歌公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索. 注意: windows用户名不能出现中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFlow仅支持3.5.X版本的Python 进入Python3.5.2下载页,选择 Files 中Win

一.物体的循环移动和旋转 思路:通过对时间的计算,每隔一段时间让物体旋转,实现来回移动. float TranslateSpeed = 0.02f; float TranslateSpeedTime = 0.1f; void Update () { TranslateSpeedTime += 0.1f; transform.Translate(Vector3.forward * TranslateSpeed); if (TranslateSpeedTime > 150.0f) { transfo

1,由SHADER中渲染队列及队列中的值决定 2,在同一队列中,若材质相同 2.1 对于UI,按其在场景层级中的先后顺序绘制 2.2 对于3D不透明物体,按其离相机的距离,由近到远绘制,这样可以减少像素重绘 2.2 对于3D透明物体,按其离相机的距离,由远到近绘制,只有这要才能正确绘制所有半透明物体,反之,有些半透明物体将看不到半透效果 3,在同一队列中,若材质不同,绘制顺序不定,在framedebuger中,移动相机,可以看到绘制顺序不断变换. 举例:有两个不透明队列:20001(a,b,c三

方向 Vector3可以定义以世界坐标轴为参考的三维矢量,Vector3.forward,Vector3.up,Vector3.right方别对应物体世界坐标系的Z,Y,X轴方向的单位向量,或者叫三维单位方向向量,是矢量 this.transform.forward,this.transform.up,this.transform.right分别对应当前物体在本地坐标系的Z,Y,X轴方向的单位向量,或者叫三维单位方向向量,是矢量 距离 Update(){ float distance = thi

在MATLAB中建立一个脚本show3Dmat.m文件,编写代码: clc; clear; %%read 3D data load('E:\博士\深度学习与三维重建\代码实现\3DRecGAN\X_Y_pred_01_0000.mat'); %查看维度 %w=size(X_test); %8*64*64*64 a=X_test(1,:,:,:); %取出第一个样本,1*64*64*64 b=squeeze(a); %去除第一列,64*64*64

在MATLAB中建立一个脚本show3Dtxt.m文件,编写代码: clear; %%read 3D data fileID= fopen('E:\博士\深度学习与三维重建\代码实现\voxel_grids_64\chair_0890_0_0_1_062_049_042.txt','r'); %txt文件读成三维元胞数组cell形式 A = textscan(fileID,'%d %d %d'); %X,Y,Z数据类型均为 1*1 cell X=A(:,1); Y=A(:,2); Z=A(:,3

在ZBrush®中除了遮罩功能可以对局部网格进行编辑外,通过显示和隐藏局部网格也可以对局部进行控制.选择网格的控制都是手动操作,在软件中并没有相应的命令进行操作.选择局部网格的工作原理也很简单,即被选择的网格参与编辑,而隐藏的网格不参与编辑. 操作方法:按住Shift和Ctrl键,在文档视图区域按住鼠标左键并拖拽,绿色矩形框下被覆盖的网格将被选择,而没有被覆盖的网格将被隐藏.如果按住Shift和Ctrl键,在文档视图区按住鼠标左键并拖拽产生绿色矩形框时释放Shift键之后再按住Alt键,绿色矩形

目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶.视频监控.工业质检.医疗诊断等场景. 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来,目标的识别可以基于颜色.纹理.形状.其中颜色属性运用十分广泛,也比较容易实现.下面就向大家分享一个我做的小实验---通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪. 下面就是我们完整的代码实现(已调试运行): i

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 机器学习与统计学 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection

redis-server.exe redis.windows.conf 使用上面命令启动redis服务的时候报了以下错误信息: The Windows version of Redis allocates a memory mapped heap for sharing with the forked process used for persistence operations. In order to share this memory, Windows allocates from the

最近自制了一个的角色控制器(没有重力的角色)时发现,角色碰撞到墙壁之后会有一个小小的反弹力导致角色有一个微弱的反弹位移,这样给人一种不好的感觉.研究了一下,除了限制坐标轴( Rigidbody---Constraints---Freeze Rotation)外,还需要在FixedUpdate(注意这里是物理特性,应在这里写而不是Update函数内)里面写一句代码如下: player.GetComponent<Rigidbody>().velocity = Vector3.zero;( Vect

RawImage logo = mainLogo.transform.FindChild("back/headBack/Logo").GetComponent<RawImage>(); void Update() { var r = logo.color.r; var g = logo.color.g; var b = logo.color.b; var alpha = Mathf.PingPong(Time.time / 5f, 1); logo.color = new

http://cocodataset.org/#detection-leaderboard

想要在ROS系统中对我们的机器人进行仿真,需要使用gazebo. gazebo是一种适用于复杂室内多机器人和室外环境的仿真环境.它能够在三维环境中对多个机器人.传感器及物体进行仿真,产生实际传感器反馈和物体之间的物理响应. 在本文中,你会学习如何使用之前创建的机器人模型,如何加载一个激光雷达传感器和摄像头,并使机器人模型像真的机器人一样移动. 一.在 gazebo 中使用 URDF 3D 模型 在 gazebo 工作前,我们需要安装ROS功能包与 gazebo 交互: $ sudo apt-ge

在ROS Kinetic和Gazebo 8中使用智能汽车仿真演示 智能车无人驾驶技术是目前人工智能和机器人技术的研究热点,有许多开源平台可以使我们零基础零成本入门无人驾驶技术.本文分享一下目前ROS官网最新推荐的一款开源汽车仿真模拟.使用的平台为Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic + Gazebo 8.同时需要具备Docker和nvidia-docker的基础. Gazebo: RVIZ: 1. Docker安装 请参考https://www.docker.com官网和CSDN

一直在寻找一个示例可以将ROS学习中常用的基础内容大部分都包含进去,最好还包括Gazebo仿真, 这样即使没有硬件设备,也可以很好的学习ROS相关内容,但又必须有对应的硬件,便于后续研究. 这里,介绍一款意外发现的ROS的robot示例----evarobot---- 官方教程网址:http://wiki.ros.org/Robots/evarobot 仿真源码网址:https://github.com/inomuh/evarobot_simulator 下面进入正文: ROS(indigo)机