写在前面 最近有道作业题需要将机器人的历史路径显示出来,但是网上很多相关的教程都是搬运了官网的链接,并没有详细的操作流程...因此我又花费了很多时间去ros官网上学习marker的用法,学习怎么写publisher和subscriber,最终成功将路径显示了出来.这篇文章是对这个过程的详细的介绍,原理和代码实践部分会分开,因此如果你赶时间只要一个结果的话,把详细的讲解跳过即可.不过我还是推荐看完,毕竟我花了这么多精力来写知其然也要知其所以然. (我是ROS新手,从作业这一点也应该看出来了XD,有

我们可以得到一个结论:没有两个机器人走过的路会重叠 所以题目就转变为了能不能让机器人的路径不重叠且每个机器人能到达终点 直接一个点朝他四连通方向的四个点连容量为1的边即可 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; typedef int JQK; int n, m; ][]; ][] = {{, }, {, }, {, -}, { -, }}; namespace dinic { ; ; ; ], nx

参考网址: Richard Wang    3 Shawn Chen 部分视频网址: http://v.youku.com/v_show/id_XMjUxMTc5MzE5Mg http://i.youku.com/i/UMTg1NDE4MDM2/videos 注意下面是机器翻译结果~ MooreRobots 博客 关于 博客文章 [概述]获得通过模拟在ROS与自主机器人开始 2016/09/27 15:33 [教程]在ROS硬件机器人的闭环控制(部分5) 2016/10/12 03:34 [教程

写在前面: 这是这个系列的第一篇 本系列主要从零开始深入探索ROS(机器人操作系统)的导航和规划. 这个系列的目标,是让大家了解: 1.ROS的导航是怎么实现的 2.认识ROS里各种已有的导航算法,清楚的了解到每一个参数的作用,以及ROS的源码是怎么设计的 3.和大家一起看看学术界和工业界在导航领域的相关发展.学会如何重写ROS的源码,使用ROS的接口来实现一些导航算法/论文 本篇目标: 1.了解什么是导航(主要是室内导航) 2.游戏世界中的导航是怎么样的 3.游戏世界的导航在真实世界会遇到哪些

http://www.viblue.com/archives/5587.htm 一.机器人简介: 机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置.它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动.它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业.建筑业,或是危险的工作[1]. 同时,机器人的研究和开发制造一直将下面三条原则作为机器人开发的准则.即: 第一条:机器人不应该伤害人类: 第二条:机器人应该遵守人类的命令,与第一条违背的命令除外: 第三条:机器人应能

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4003 题意:给定一棵n个节点的树,遍历每条数边都需要费用cost,现在给定k个机器人,要求用这个k个机器人遍历整棵树,使得经过的费用和最小,n<=10000. 分析:dp[u][j]表示有j个机器人不回来的最小值,dp[u][0]表示有一个机器人回来的最小值,即没有一个机器停留在那颗子树上.至于为甚么只考虑一个机器人回来的原因是同时派多个机器人下去,如果回来的人越多,走重复路线会越多,耗费越多. 这

ROS和Android配合使用非常有趣,这里推荐,ROSClinet,使用rosbridge让android和ROS通信: 具体参考奥斯卡的个人剧场:http://xxhong.net/ turtlebot示例非常全面,也给出了Android的Apk,今天尝试一下.实际机器人已测. 考虑到通用性,这里选用仿真环境: ~$ roslaunch turtlebot_gazebo turtlebot_world.launch ~$ roslaunch turtlebot_gazebo gmapping

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

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

----ROSCon2012-2017----来源链接:https://roscon.ros.org           近三年ROSCon(2015-2017)都会将会议视频录像和文档公开~以下为机器翻译~ ----2017---- ROSCon将于2017年9月21日至22日在加拿大温哥华举行! 那就是在加拿大温哥华温哥华会议中心的同一地点发生的IROS之前的星期四和星期五.所以如果你打算到IROS旅行,只需要加上几天的旅程,这样你可以加入我们在加拿大温哥华的ROSCon. 注册 ROSCo

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 提高篇 之 A Mobile Base-03 - 控制移动平台 - Twist 消息 我使用的虚拟机软件:VMware Workstation 11 使用的Ubuntu系统:Ubuntu 14.04.4 LTS ROS 版本:ROS Indigo 注意: 1 . ROS 提高篇这个专栏的教学有门槛. 2 . 如果你没有学习前面的教程,请想学习前面的 beginner_Tutorials 和 learning_tf 的ROS 相关教程. Twist消息 : ROS使用geometry_ms

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

内容来源:宜信技术学院第3期技术沙龙-线上直播|AI中台——智能聊天机器人平台 主讲人:宜信科技中心AI中台团队负责人王东 导读:随着“中台”战略的提出,目前宜信中台建设在思想理念及架构设计上都已经取得了很多成果.宜信是如何借助中台化的思想打造“AI中台”及相关的智能产品呢?本次直播,宜信科技中心AI中台团队负责人王东老师分享了宜信AI中台的具体实施路径,并重点介绍了AI中台的智能产品——智能聊天机器人平台,包括智能聊天机器人平台的背景理念.设计思想.技术架构和应用场景,该平台能提供什么样的能力

完美的教程,没有之一,收藏学习. 目的 本文手把手教你在 Mathematica 软件中搭建机器人的仿真环境,具体包括以下内容(所使用的版本是 Mathematica 11.1,更早的版本可能缺少某些函数,所以请使用最新版.robinvista2@gmail.com).  1 导入机械臂的三维模型  2 (正/逆)运动学仿真  3 碰撞检测  4 轨迹规划  5 (正/逆)动力学仿真  6 控制方法的验证  不妨先看几个例子: 逆运动学 双臂协作搬运 显示运动痕迹 (平移)零空间运动  无论你是

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第四章:点击流分析的奇妙世界:实际的解决方案 到开始实际工作的时候了.哦耶! 在本章中,您将了解到一些最重要的网络分析报告,我将介绍如何对SEO.网站搜索.微件分析等应用酷炫而有效的报告. 然后你将进入分析忍者的下一个段位.您将学习如何应对一些最困难的挑战:作为在网络上留有数据信息的人,那些困扰着我们的生活,. 如果你直接跳到了这一章,我建议至少去浏览一下第3章,因为它是这一章的基础. 章节内容 一.  Web分析入门 二.

题意:给定一个Y行X列的网格,网格种有重要位置和障碍物.要求用最少的机器人看守所有重要的位置,每个机器人放在一个格子里,面朝上下左右四个方向之一发出激光直到射到障碍物为止,沿途都是看守范围.机器人不会阻挡射线. “#”表示障碍物,“*”表示重要的位置,箭头表示最终机器人匹配的位置,求出机器人能够匹配出的最少位置个数. 分析:首先看题解是二分图匹配,但是建图目前还没想到呢.每个机器人绝对都在重要位置上,假设每个重要位置上都有机器人,可以保护哪几个重要物品.看是否能够匹配得来 #include<cs

创建测试库 支持的编程语言 机器人框架本身是用写的 Python 和自然的测试 库扩展它可以使用相同的实现 语言. 运行时框架上 Jython ,图书馆也可以 实现使用 Java . 纯Python代码Python和工作 Jython,假设它不使用语法或模块 可在Jython. 当使用Python,也是可能的 实现与C库使用 Python C API ,尽管它是 往往更容易与C代码从Python库使用 ctypes 模块. 图书馆使用这些支持本地语言可以实现 也作为包装器使用其他功能实现 编程语

题目链接: http://codeforces.com/problemset/problem/77/C C. Beavermuncher-0xFF time limit per test:3 secondsmemory limit per test:256 megabytes 问题描述 "Eat a beaver, save a tree!" - That will be the motto of ecologists' urgent meeting in Beaverley Hill

斯坦纳树 好神啊……Orz zyf && PoPoQQQ 为啥跟斯坦纳树扯上关系了?我想是因为每个点(robot)都沿着树边汇到根的时候就全部合起来了吧= =这个好像和裸的斯坦纳树不太一样,那个是无向最小生成树,这个是有向图…… 引用题解: 令f[l][r][i][j]表示在点(i,j)将编号在[l,r]区间内的机器人全部合并的最小推动次数 则有动规方程组: f[l][r][i][j]=min{f[l][r][_i][_j]+1} ( (_i,_j)->(i,j) ) f[l][r]

题目链接:http://poj.org/problem?id=1849 题意:有一颗n个结点的带权的无向树, 在s结点放两个机器人, 这两个机器人会把树的每条边都走一遍, 但是最后机器人不要求回到出发点. 问你两个机器人走的路总长之和的最小值是多少? 分析:如果从某点出发遍历完一棵树再回来,那么所有边都会走两遍,而从某点有两个机器人出发去遍历,因为不用回来,所以最后那两个人距离越远越好,可以从树的直径上某个点背道而驰,那么这段距离(树的直径)只走了一遍,其他的要走两遍,所以ans=sum*2-l