视觉传感器的属性设置栏中还有如下几个选项: Ignore RGB info (faster): if selected, the RGB information of the sensor (i.e. the color) will be ignored so that it can operate faster. Use this option if you only rely on the depth information of the sensor. 当只需要获取深度图像时就可以勾选这一

Vision sensors, which can detect renderable entities(Renderable objects are objects that can be seen or detected by vision sensors), should be used over proximity sensors mainly when color, light or structure plays a role in the detection process. Ho

Orbbec Astra Pro传感器在ROS(indigo和kinetic)使用说明 rgb depth同时显示 这款摄像头使用uvc输入彩色信息,需要libuvc和libuvc_ros这样才能在ROS正常使用彩色功能. 请在下面网址,分别下载对应包: 1 https://github.com/ktossell 2 https://orbbec3d.com/develop/ 也可以直接下载打包好的资源: http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/97

PrimeSense是Kinect一代的芯片供应商,位于以色列,也是开源体感开发包OpenNI 的维护者.自从被 Apple 收购后,销声匿迹,OpenNI 也停止更新.现在可以从网站http://structure.io/openni下载到OpenNI 2 SDK和文档. 本人之前使用过华硕的Xtion Pro摄像头,不过由于其也使用了PrimeSense的技术,现在已经停产了,但是还可以在淘宝上面买到. 目前一家位于中国深圳的企业奥比中光,成为继Primesense(苹果收购).Micros

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

Ubuntu 14.04 上安装V-rep 3.4.0 进入VREP官网下载Linux版本的V-rep(注意V-rep 3.4.0只有64位的版本,因此操作系统也要与之对应,Ubuntu 32位系统就无法运行V-rep 3.4.如果想使用以前的V-rep版本,可以进入这个网址下载) 将下载的压缩文件解压后放到合适的位置,进入该目录下,执行sh脚本文件打开V-rep程序: ./vrep.sh VREP与ROS的连接主要有三种方法: The RosInterface: RosInterface是V-

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)

ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (肆) 第四章 在ROS使用传感器和执行器 书中,大部分出现hydro的地方,直接替换为indigo或jade或kinetic,即可在对应版本中使用. 第四章主要介绍外设,之前博客内容中介绍过一些,比如手机,手柄,Arduino,rplidar,xtion,kinetic2等. 补充参考: ROS外设:http://wiki.ros.org/Sensors 1 http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/detail

融合方式概述 同SLAM发展过程类似,视觉融合IMU问题也可以分成基于滤波和基于优化两大类. 同时按照是否把图像特征信息加入状态向量来进行分类,可以分为松耦合和紧耦合两大类. 一.基于滤波的融合算法 1.1 松耦合 松耦合将视觉传感器和 IMU 作为两个单独的模块,两个模块均可以计算得到位姿信息,然后一般通过 EKF 进行融合. 可参考的算法有ethz的Stephen Weiss的ssf和msf 1.2 紧耦合 紧耦合则是指将视觉和 IMU 得到的中间数据通过一个优化滤波器进行处理,紧耦合需要把

0 讲座 (1)SLAM定义 对比雷达传感器和视觉传感器的优缺点(主要介绍视觉SLAM) 单目:不知道尺度信息 双目:知道尺度信息,但测量范围根据预定的基线相关 RGBD:知道深度信息,但是深度信息对距离也有要求 vSLAM(视觉SLAM) 摄像机(主要)+IMU+超声波避障传感器 2016年之后已经可以跑一点DEMO程序了(在刚体的和静态的环境下) 视觉SLAM的几个模块 传感器数据(图像数据采集点云) 视觉里程计(估计摄像机参数) 后端(对摄像机参数优化,因为摄像机误差累积跟IMU一样,因此

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向,中文译名为“同步定位与地图构建”,它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题.本次阅面科技资深研究员赵季也将从SLAM方向着手,为大家展现更深层次的技术干货. 赵季:阅面科技资深研究员.2012年获华中科技大学博士学位,2012年至2014年在CMU机器人研究所做博士后.曾在三星研究院从事深度相机.SLAM.人机交互方面的研究.目前专注于空间感知技术的研发

目录 一 视觉SLAM中的传感器 二 经典视觉SLAM框架 三 SLAM问题的数学表述 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 本讲主要内容: (1) 视觉SLAM中的传感器 (2) 经典视觉SLAM框架 (3) SLAM问题的数学表述 一 视觉SLAM中的传感器 想象一个在室内的移动机器人在自由地探索室内的环境,那么定位与建图可以直观地理解成: (1) 我在什么地方?--定位 (2) 周围环境是怎样的?--建图 而要完成定位和建图则需要各种传感器的支持.传感器一般可以分为两类,一

视觉SLAM技术应用 SLAM技术背景 SLAM技术全称Simultaneous localization and mapping,中文为"同时定位与地图构建".SLAM可以在未知的环境中实时定位自身的位置,并同时构建环境三维地图,是计算机视觉领域以及机器人领域中非常关键的一项技术,有着非常广泛的应用,例如VR.AR.机器人.自动驾驶等领域. SLAM技术在机器人领域应用广泛,可以采用各种各样的传感器,例如激光雷达,深度摄像头,单目.双目.多目摄像头,惯性传感器等等. 根据传感器的信息

什么是视觉Visual SLAM What Is Visual SLAM? What are the origins of visual SLAM? and what are some other applications for this technology beyond floor cleaning? 视觉Visual SLAM的起源是什么?除了吸尘器,这项技术还有哪些其他应用? 今年CES的获奖者之一是iRobot的众多Roombas(特别是s9+真空和清洁底座自动污垢处理).所有Roo

路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法:如人工势场法.单元分解法.随机路标图(PRM)法.快速搜索树(RRT)法等.传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.基于随机采样技术的PRM法可以有效解决高维空间和复杂约束中的路径规划问题. PRM是一种基于图搜索的方法,它将连续空间转换成离散空间,再利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径,以提高搜索效率.这种方法能用相对少的随机采样点来找到

按理说‘高大上’的FPGA,多出现在航天航空(如火星探测器).通信(如基站.数据中心).测试测量等高端应用场景.但麦迪却也发现,近期,在很多创客的作品内部都有FPGA的影子.这或许也从侧面看出,打从总理先生的“双创”态度以来,开发者们踊跃的态度,创客们的智能硬件作品已经不再是小打小闹,更多的向尖端技术靠拢,也更贴近产业化应用. 但毕竟,FPGA在开发者心目中有着‘开发入门难’.‘贵’等等初印象,对于FPGA在创客作品中的开发与应用,麦迪想从两个角度和大家探讨:“何时考虑在自己的设计中应用FPGA

一开始见到PID计算公式时总是疑问为什么是那样子?为了理解那几道公式,当时将其未简化前的公式“活生生”地算了一遍,现在想来,这样的演算过程固然有助于理解,但假如一开始就带着对疑问的答案已有一定看法后再进行演算则会理解的更快! 首先推荐白志刚的<由入门到精通—吃透PID 2.0版>看完一.二章之后,建议你先通过实践练习然后再回来看接下来的所有章节,这样你对这本书的掌握会更加牢固.节省时间. PID就是对输入偏差进行比例积分微分运算,运算的叠加结果去控制执行机构.实践练习中,如何把这一原理转化为程

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

前言 2016.11 更新 增加了对16.04的支持. 整理了过时的代码. SLAM,即Simultaneous Localization and Mapping,中文译作同时定位与地图创建,是近几十年里机器人领域有重大发展的研究方向.作为自主机器人的核心技术,SLAM在机器人导航.控制.生产等方面都有着重要的研究意义.尤其在二十一世纪,以视觉传感器为中心的视觉SLAM技术,在理论和方法上都经历了明显的转变与突破,正逐步从实验室研究迈向成熟的市场应用.在国外研究如火如荼之际,它在国内的研究尚处于

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求--避障.避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息,在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时,按照一定的方法进行有效地避障,最后达到目标点.实现避障与导航的必要条件是环境感知,在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息,包括障碍物的尺寸.形状和位置等信息,因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用.避障使用的传感器主要有超声传感器.视觉传感器.红外传感器.激光传感器等. 目前