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

原创博客:转载请表明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ ROS提供了非常强大的图形化模拟环境 RViz,这个 RViz 能做的事情非常多.今天我们学习一下如何使用 RViz 对机器人在路径探索过程中对地图动态观测.我们将学习重放已经采集的数据来模拟机器人输入,从而将精力放到SLAM和地图的建立以及RViz的使用上.下面是效果图: 基本概念 ROS 对机器人导航提供了非常强大的支持,这可以让我们在不了解细节和海量复杂无比的科学计算的情况下就可以对机器人的导航

摘要 ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便.我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解,给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用.本章节主要内容: 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的servic

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 运动底盘是移动机器人的重要组成部分,不像激光雷达.IMU.麦克风.音响.摄像头这些通用部件可以直接买到,很难买到通用的底盘.一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的:另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案,是很多机器人公司的核心技术,一般不会随便公开.出于强烈的求知欲与学习热情,我想自己DIY一整套两轮差分底盘,并且将完整的设计过程公开出去供大家学习.说干就干,本章节主要内容: 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发

参考资料及致谢 本文的绝大部分内容转载自以下几篇文章,首先向原作者致谢,希望自己能在这些前辈们的基础上能有所总结提升. 1. 运动规划/路径规划/轨迹规划的联系与区别 https://blog.csdn.net/wx545644217/article/details/54175035 一.基本概念 运动规划Motion Planning 路径规划Path Planning 轨迹规划Trajectory Planning 运动规划由路径规划(空间)和轨迹规划(时间)组成,连接起点位置和终点位置的序

在移动机器人建图和导航过程中,提供相对准确的里程计信息非常关键,是后续很多工作的基础,因此需要对其进行测试保证没有严重的错误或偏差.实际中最可能发生错误的地方在于机器人运动学公式有误,或者正负号不对,或者定义的坐标系之间方向不一致等. 整个移动机器人的控制结构如下图所示,其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接口发送给下位机(嵌入式控制板).下位机中根据机器人运动学公式进行解算,将机器人速度转换为每个轮子的速度,然后通过CAN总线(或其它总线接口)将每

http://acm.csu.edu.cn/OnlineJudge/problem.php?id=1112 1112: 机器人的指令 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1153  Solved: 386[Submit][Status][Web Board] Description 数轴原点有一个机器人.该机器人将执行一系列指令,你的任务是预测所有指令执行完毕之后它的位置. ·LEFT:往左移动一个单位 ·RIGHT: 往右移动一个单位

题目地址:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1408 题目描述: 淘宝公司内部有许多新鲜的小玩具,例如淘宝智能机器人.小时候,大家都玩过那个吃豆子的游戏吧,这机器人就是按照这个游戏设计的,它会朝着豆子的方向行走.不过机器人还存在一个bug,他只会朝南和朝东走.现在有一块空地,分成了n*m个格子,每个格子内有一颗豆子.机器人的起点在西北角,终点在东南角.请问机器人从起点到终点有多少种不同的方法. 输入: 每个案例输入只有一行,有n和m两个正整数,n,m均小于等

钱币兑换问题 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 4565    Accepted Submission(s): 2576 Problem Description 在一个国家仅有1分,2分,3分硬币,将钱N兑换成硬币有很多种兑法.请你编程序计算出共有多少种兑法.   Input 每行只有一个正整数N,N小于32768.  

TRAC-IK和Orocos KDL类似,也是一种基于数值解的机器人运动学求解器,但是在算法层面上进行了很多改进(Specifically, KDL’s convergence algorithms are based on Newton’s method, which does not work well in the presence of joint limits — common for many robotic platforms. TRAC-IK concurrently runs

终于完成了Robotic SLAM 所有的内容了.说实话,课程的内容比较一般,但是作业还是挺有挑战性的.最后一章的内容是 Location. Location 是 Mapping 的逆过程.在给定map的情况下,需要求取机器人的位姿. 1.Location 的意义 在机器人导航任务中,location 可以告诉机器人目前位置,以方便闭环控制或者轨迹规划.一般情况下,Location 可以通过GPS,WIFI 等方式完成.GPS的定位精度在3.5米左右,WIFI则大于10米.对于机器人.无人汽车而

1112: 机器人的指令 Submit Page          Description 数轴原点有一个机器人.该机器人将执行一系列指令,你的任务是预测所有指令执行完毕之后它的位置. ·LEFT:往左移动一个单位 ·RIGHT: 往右移动一个单位 ·SAME AS i: 和第i 条执行相同的动作.输入保证i 是一个正整数,且不超过之前执行指令数 Input 输入第一行为数据组数T (T<=100).每组数据第一行为整数n (1<=n<=100),即指令条数.以下每行一条指令.指令按照输

题目描述: 淘宝公司内部有许多新鲜的小玩具,例如淘宝智能机器人.小时候,大家都玩过那个吃豆子的游戏吧,这机器人就是按照这个游戏设计的,它会朝着豆子的方向行走.不过机器人还存在一个bug,他只会朝南和朝东走.现在有一块空地,分成了n*m个格子,每个格子内有一颗豆子.机器人的起点在西北角,终点在东南角.请问机器人从起点到终点有多少种不同的方法. 输入: 每个案例输入只有一行,有n和m两个正整数,n,m均小于等于10^3.由于答案很大,所以答案对10009取余. 输出: 对于每个案例,输出一行,输出机

前边我们已经介绍了ROS的基本情况,以及新手入门ROS的初级教程,现在就要真正的使用ROS进入机器人世界了.接下来我们涉及到的很多例程都是<ROS by Example>这本书的内容,我是和群里的几个人一起从国外的亚马逊上买到的,还是很有参考价值的,不过前提是你已经熟悉之前的新手教程了. 一.ROS by Example         这本书是关于国外关于ROS出版的第一本书,主要针对Electric和Fuerte版本,使用机器人主要是TurtleBot.书中详细讲解了关于机器人的基本仿真.

项目描述: 在该项目中,你将使用强化学习算法,实现一个自动走迷宫机器人. 如上图所示,智能机器人显示在右上角.在我们的迷宫中,有陷阱(红色炸弹)及终点(蓝色的目标点)两种情景.机器人要尽量避开陷阱.尽快到达目的地. 小车可执行的动作包括:向上走 u.向右走 r.向下走 d.向左走l. 执行不同的动作后,根据不同的情况会获得不同的奖励,具体而言,有以下几种情况. 撞到墙壁:-10 走到终点:50 走到陷阱:-30 其余情况:-0.1 我们需要通过修改 robot.py 中的代码,来实现一个 Q L

题目描述 一行N个位置1到N,机器人初始位置M,机器人可以往左/右走(只能在位置范围内),规定机器人必须走K步,最终到位置P.输入这四个参数,输出机器人可以走的方法数. 解题思路 DP 方法一:时间复杂度O(NK),空间复杂度O(NK) 方法二:时间复杂度O(NK),空间复杂度O(N) 方法一代码 public class Solution { //ans=walk(N,M,K,P); public int walk(int N,int cur,int rest,int P) { int[][]

专栏:Python基础教程目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 专栏:PyQt入门学习 老猿Python博文目录 一.引言 在第<第三十一章.containers容器类部件QDockWidget停靠窗功能介绍>详细介绍了QDockWidget的属性.方法和信号,并介绍了利用QMainWindow的splitDockWidget和tabifyDockWidget等方法实现基于主窗口布局的方法.本节将利用相关方法实现一个简单的人机对话应用:笨笨机器人. 二.案例介绍 2.1.功能介

原创博文:转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei 最近有不少人询问有关MoveIt!与OMPL相关的话题,但是大部分问题都集中于XXX功能怎么实现,XXX错误怎么解决.表面上看,解决这些问题的方法就是提供正确的代码,正确的编译方法,正确的运行步骤. 然而,这种解决方法只能解决这个特定的问题,而且解决之后我们也无法学到一些实际的东西.要想彻底明白,需要从源头入手,也就是说,不要问"MoveIt! 怎么把机械手从空间一个点移到另一个点?",而是要

在理解了move_base的基础上,我们开始机器人的定位与导航.gmaping包是用来生成地图的,需要使用实际的机器人获取激光或者深度数据,所以我们先在已有的地图上进行导航与定位的仿真. amcl是移动机器人二维环境下的概率定位系统.它实现了自适应(或kld采样)的蒙特卡罗定位方法,其中针对已有的地图使用粒子滤波器跟踪一个机器人的姿态. 一.测试         首先运行机器人节点: roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch         然后运

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其