代码演示 % 基于栅格地图的机器人路径规划算法 % 第1节:利用Matlab快速绘制栅格地图 clc clear close all %% 构建颜色MAP图 cmap = [1 1 1; ... % 1-白色-空地 0 0 0; ... % 2-黑色-静态障碍 1 0 0; ... % 3-红色-动态障碍 1 1 0;... % 4-黄色-起始点 1 0 1;... % 5-品红-目标点 0 1 0; ... % 6-绿色-到目标点的规划路径 0 1 1]; % 7-青色-动态规划的路径 % 构

matlab构建栅格地图绘图思路 近来因研究需要,调研并思考了栅格地图的生成方法,暂时总结以备不时之需. 栅格的建立最需要注意栅格粒度的问题,即根据需要调整栅格的边长,目前有两种思路一种是固定栅格边长为坐标轴的单位长度:另一种是固定地图单位为固定长度,如"米",根据需要改变栅格边长. 栅格单位固定,坐标单位与栅格边长相等. 此种思路优势是坐标和栅格对应,程序好处理一些,比较直观,可以使用pcolor或者imagesc函数. a = rand(50,50); imagesc(a) axi

Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

项目要用到八叉树库 Octomap 来构建地图,这里记录下安装.可视化,并启用带颜色的 Octomap 的过程. 一.Apt 安装 Octomap 库 如果你不需要修改源码,可以直接安装编译好的 octomap 库,记得把 ROS 版本「kinetic」替换成你用的: sudo apt-get install ros-kinetic-octomap* 上面这一行命令等价于安装以下的 octomap 组件: sudo apt-get install ros-kinetic-octomap ros-

SLAM 即时定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 参考链接: 视觉SLAM漫谈,http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/3695962.html

# 所有节点的g值并没有初始化为无穷大 # 当两个子节点的f值一样时,程序选择最先搜索到的一个作为父节点加入closed # 对相同数值的不同对待,导致不同版本的A*算法找到等长的不同路径 # 最后closed表中的节点很多,如何找出最优的一条路径 # 撞墙之后产生较多的节点会加入closed表,此时开始删除closed表中不合理的节点,1.1版本的思路 # 1.2版本思路,建立每一个节点的方向指针,指向f值最小的上个节点 # 参考<无人驾驶概论>.<基于A*算法的移动机器人路径规划&g

接下来将制图和定位问题分别进行介绍.这两个问题可以视为SLAM过程中两个相互联系的子问题,但是也可以视为两个单独的问题.虽然说SLAM问题是鸡和蛋的问题,但是在实际处理过程中总是有先后的.为了简化问题,首先将两者视为单独的问题进行分析,在处理这两个独立的问题的时候需要设定一些约束. 描述机器人制图Mapping(占用概率栅格地图和cost-map)的时候做如下假设:机器人的位姿已知.这样制图问题就变成了单纯地图更新的过程. 描述机器人定位问题的时候假设:环境地图Map已知.定位问题将在下一节进行

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

一.局部地图构建简介 为什么叫“局部”地图构建,我的理解是这个线程的主要任务是像地图中插入关键帧(包括地图点等信息),以及需要进行LocalBA优化一个局部地图,这是相对于回环检测时进行的全局优化来说的,所以称为局部地图构建.而局部地图构建的主要任务就是上面说的,等待跟踪过程判断是否应该插入一个新的关键帧,并把关键帧插入到地图中,并对局部地图(跟踪过程中有一个局部地图跟踪)进行BA优化.具体细节包括三角化3D点,3D点的融合匹配,关键帧插入等. 二.局部地图构建逻辑分析 根据跟踪过程中的关键帧判

构建语义地图时,最开始用的是 octomap_server,后面换成了 semantic_slam: octomap_generator,不过还是整理下之前的学习笔记. 一.增量构建八叉树地图步骤 为了能够让 octomap_server 建图包实现增量式的地图构建,需要以下 2 个步骤: 1.1 配置 launch 启动参数 这 3 个参数是建图必备: 地图分辨率 resolution:用来初始化地图对象 全局坐标系 frame_id:构建的全局地图的坐标系 输入点云话题 /cloud_in:

为了在每帧点云中滤除噪声点,选择了半径滤波器,也用高斯滤波器测试过,但是没有半径效果好,这里记录下在 octomap_server 中增加半径滤波器的步骤,并在 launch 中配置滤波器参数. 一.半径滤波器基本原理 放一张汇报用的 PPT 截图: 原理很简单就是判断一个点云周围(半径 R)有没有足够多(K)的邻居点,如果没有就删除这个点,否则就保留. 二.基本用法 我一般学习技术喜欢到官网看最原始的教程:Removing outliers using a Conditional or Rad

一.绘制点 %生成背景地图地图   h = worldmap('France'); %读取和显示大陆架   landareas = shaperead('landareas.shp','UseGeoCoords', true);   geoshow (landareas, 'FaceColor', [1 1 .5]);   %埃菲尔铁塔的坐标   TowerLon = 2.28;%经度坐标   TowerLat = 48.85;%纬度坐标   %用红色标记绘制%埃菲尔铁塔   geoshow(T

本文使用的方法不是从内部修改ORBSLAM2源码以获取稠密点云,而是先从ZED2 sdk获取以摄像头坐标系为描述的三维点云/作为点云地图的一个子集,然后融合IMU与ORB_SLAM2进行实时定位,通过点云滤波,点云融合建图.   以上是在室内实验的demo,由于是纯双目,没有深度传感器,在白墙和地板上有些失真,下次等移动平台到了我会去室外实验.   一.获取实时坐标和点云图   使用ORBSLAM2获取当前姿态,同时ZED2 利用其IMU数据对速度加速度积分得出另一个姿态,考虑到ORBSLAM2

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

% 绘制地球仪,并标出我们的位置 cla reset; load topo; [x,y,z] = sphere();%45是画出来的球面的经纬分面数 s = surface(x,y,z,'FaceColor','texturemap','CData',topo); colormap(topomap1); % Brighten the colormap for better annotation visibility: brighten(.) % Create and arrange the ca

1. 首记 相信许多刚开始玩无人驾驶的人都用过Autoware,对runtime manager都比较熟悉,虽然可以通过各种渠道了解到有些设置,甚至有些设置的app下参数的含义,但是,在真车的使用过程中,不是每个人能将这些配置,以及配置下的参数设置正确.我最近刚刚参加Udacity.PIX以及Autoware三方发起的培训活动,培训针对Autoware最基本的“可以让车跑起来”这件事的最基本设置(包括设置勾选与参数设置)做了详细的讲解,对于Autoware的初学者真的有很大帮助,通过这次培训,我

建地图前说明:请确保你的小车已经校正好 IMU.角速度.线速度,虚拟机配置好 ROS 网络的前提进行,否则会造成构建地图无边界.虚拟机端无法正常收到小车主控端发布的话题数据等异常情况!! 1.把小车平放在你想要构建地图的区域内地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动 roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot karto_slam.launch. 3.在虚拟机端

1.把小车平放在地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot hector_slam.launch. 3.在虚拟机端打开一个终端,启动 rviz:rosrun rviz rviz. 4.全屏化后点击 File,点击 Open Config, 5.找到路径下~/catkin_ws/src/znjrobot_project/zn

第五章节 BJROBOT SLAM 构建地图   建地图前说明:请确保你的小车已经校正好 IMU.角速度.线速度,虚拟机配置好 ROS 网络的前提进行,否则会造成构建地图无边界.虚拟机端无法正常收到小车主控端发布的话题数据等异常情况!!   1.把小车平放在你想要构建地图的区域内地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动 roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot

0 引言 刚刚入门学了近一个月的SLAM,但对理论推导一知半解,因此在matlab上捣鼓了个简单的2D LiDAR SLAM的demo来体会体会SLAM的完整流程. (1)数据来源:德意志博物馆Deutsches Museum)的2D激光SLAM数据,链接如下: Public Data - Cartographer ROS documentationgoogle-cartographer-ros.readthedocs.io (2)SLAM过程展示(戳下面的小视频) 2D LiDAR SLAM