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利用以下技术实现同步定位与建图(SLAM): 构建环境地图及确定机器人位置以支持自主导航 - MATLAB开发

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简介:
本项目采用MATLAB开发,运用SLAM技术实现机器人在未知环境中的同步定位与建图。通过构建详细的地图并精确定位自身位置,有效支持机器人的自主导航能力。 使用Robotics System Toolbox开发环境地图并定位机器人或自动驾驶汽车的姿势以进行自主导航。在获得环境的LiDAR扫描时需要手动驱动机器人。运行此代码可以获得环境地图以及机器人相对于该地图的姿态,这可以进一步与诸如buildMap之类的命令结合使用来生成占用网格,并执行用于自主导航的路径规划。 观看以下视频可了解相关功能概述:https://www.mathworks.com/videos/implement-simultaneous-localization-and-mapping-slam-with-matlab-1520292583530.html 去掉链接后的描述如下: 使用Robotics System Toolbox开发环境地图并定位机器人或自动驾驶汽车的姿势以进行自主导航。在获得环境的LiDAR扫描时需要手动驱动机器人。运行此代码可以获得环境地图以及机器人相对于该地图的姿态,这可以进一步与诸如buildMap之类的命令结合使用来生成占用网格,并执行用于自主导航的路径规划。 概述视频提供了更详细的功能介绍。

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客服
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  • (SLAM): - MATLAB
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    本项目采用MATLAB开发,运用SLAM技术实现机器人在未知环境中的同步定位与建图。通过构建详细的地图并精确定位自身位置,有效支持机器人的自主导航能力。 使用Robotics System Toolbox开发环境地图并定位机器人或自动驾驶汽车的姿势以进行自主导航。在获得环境的LiDAR扫描时需要手动驱动机器人。运行此代码可以获得环境地图以及机器人相对于该地图的姿态,这可以进一步与诸如buildMap之类的命令结合使用来生成占用网格,并执行用于自主导航的路径规划。 观看以下视频可了解相关功能概述:https://www.mathworks.com/videos/implement-simultaneous-localization-and-mapping-slam-with-matlab-1520292583530.html 去掉链接后的描述如下: 使用Robotics System Toolbox开发环境地图并定位机器人或自动驾驶汽车的姿势以进行自主导航。在获得环境的LiDAR扫描时需要手动驱动机器人。运行此代码可以获得环境地图以及机器人相对于该地图的姿态,这可以进一步与诸如buildMap之类的命令结合使用来生成占用网格,并执行用于自主导航的路径规划。 概述视频提供了更详细的功能介绍。
  • slam-python:OpenCV和NumPySLAM
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    SLAM-Python是一款基于Python开发的开源软件包,它结合了OpenCV和NumPy库来实现同时定位与地图构建技术(SLAM),适用于机器人自主导航研究。 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是机器人技术中的关键问题之一,它涉及到设备在未知环境中自主导航并构建环境地图的能力。在这个名为slam-python的项目中,我们将探讨如何利用Python、OpenCV和NumPy来实现SLAM算法。其中,OpenCV是一个强大的计算机视觉库,而NumPy则提供了高效的数值计算支持。SLAM的基本思想是通过传感器数据(如摄像头图像或激光雷达扫描)实时估计机器人位置,并同时构建环境地图。 在这个过程中,我们通常会遇到两个主要问题:位姿估计和地图构建。OpenCV在处理图像处理和特征检测方面表现出色,这些步骤对于解决这两个问题至关重要。当使用open3d进行3D重建时,我们可以处理来自RGB-D相机的数据并生成点云表示。作为开源的C++库,Open3D提供了一系列高级功能用于3D数据处理,包括点云可视化、几何操作和体素化等。在Python接口下,我们能够方便地读取、操作以及展示这些点云数据。 与此同时,matplotlib是常用的数据可视化工具,在2D投影中显示点云或机器人轨迹时十分有用。可以使用scatter函数来绘制点云,并用plot函数描绘机器人的运动轨迹。 项目中可能采用的关键技术包括特征匹配、关键帧选取、数据关联和卡尔曼滤波(Kalman Filter)或者粒子滤波(Particle Filter),这些都是SLAM算法中的常见组成部分。通过这些方法,我们能够确定不同图像之间的相对位姿,并降低计算复杂度;同时也能连接同一物体在不同时刻的观测值,并对连续的姿态估计进行平滑处理以减少噪声的影响。 代码结构可能包括以下几个部分: 1. 数据预处理:这部分涉及将原始数据转换为更易于分析的形式,例如灰度化、高斯滤波和角点检测(如SIFT、SURF或ORB)。 2. 特征提取与匹配:使用OpenCV中的特征检测函数找到图像的关键点,并通过特定算法找出对应关系。 3. 姿态估计算法:基于已知的特征匹配信息,利用极线几何和直接线性变换等方法来确定相机的位置变化。 4. 地图构建:将新获得的数据加入到现有的地图中。这一步可能需要用到如KD-Tree这样的数据结构以加速查询效率。 5. 稳定性和优化:通过卡尔曼滤波器对连续的位姿估计进行平滑处理,从而提升算法的整体性能。 通过这个项目的学习与实践,参与者不仅能够深入理解SLAM的基本原理和实现细节,还能提高自己在Python中解决计算机视觉问题的能力。每一步都需要仔细理解和调试相关代码以确保其正确性和效率。最终目标是对机器人导航、3D重建以及图像处理有更深刻的了解。
  • SLAM中的算法
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    本研究探讨了SLAM技术中地图构建和定位算法的关键问题,包括滤波方法、图优化及深度学习在SLAM中的应用,以提升机器人自主导航能力。 分享关于SLAM地图构建与定位算法的内容,其中包括了使用卡尔曼滤波和粒子滤波器的程序。如果有需要的话可以参考一下。
  • MATLABSLAM代码-16-833:-2019春季[CMU]
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    本课程为卡内基梅隆大学2019年春季开设的MATLAB SLAM( simultaneous localization and mapping,同步定位与地图构建)代码解析课,主要内容涉及利用MATLAB进行机器人定位及地图构建技术的学习和实践。 如果你正在学习16-833课程,我鼓励你自己尝试作业内容。尽量避免使用这里的代码片段,因为这违反了学院的学术诚信政策。如果您在这里是为了学习不同的概念,请继续参考相关片段。 作业1:粒子过滤器(实习,Python) 作业2:扩展卡尔曼滤波器(实践,MATLAB) 作业3:线性和非线性SLAM求解器(实习,MATLAB) 作业4:ICP和基于点的融合(实习,MATLAB)
  • 动驾驶.zip
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    本资料探讨了自主定位与导航在自动驾驶机器人领域的关键技术,涵盖传感器融合、路径规划及环境感知等核心内容。 自动驾驶机器人自主定位导航技术是现代智能交通系统中的关键组成部分,它涉及计算机视觉、机器学习、传感器技术和控制理论等多个领域的交叉学科知识。本段落将深入探讨这一主题,涵盖自动驾驶的基础知识,包括感知、规划和控制,并讨论高级驾驶辅助系统(ADAS)及各类传感器的应用。 首先关注“感知”。自动驾驶机器人需要通过多种传感器获取环境信息,这些传感器包括激光雷达(LiDAR)、摄像头、毫米波雷达以及超声波传感器等。其中,LiDAR能够提供高精度的三维点云数据,用于构建实时的环境地图;摄像头主要用于图像识别,捕捉路面标志、行人和其他车辆;毫米波雷达则在恶劣天气下仍能提供可靠的测距信息;而超声波传感器适用于近距离探测,例如泊车辅助。 接下来是“规划”,这是自动驾驶的重要环节。路径规划需综合考虑路况、交通规则及动态障碍物等因素,生成安全高效的行驶路线;行为决策涉及如何应对各种驾驶场景,如变道和避障等;轨迹跟踪则是确保机器人按照预设路径精确行驶的关键步骤。 然后是“控制”。自动驾驶机器人的控制系统通常采用模型预测控制或反馈控制策略。前者利用未来的预测状态进行控制,后者则根据当前状态及反馈信息调整控制量。该系统的任务在于将规划出的轨迹转化为实际车辆运动指令。 定位导航技术则是实现自动驾驶的核心之一。GPS常用于粗略全局定位,在城市峡谷或室内环境下精度受限时,则采用SLAM(同时定位与建图)算法结合多传感器信息进行高精度自主定位及环境地图构建,使得机器人能够在未知环境中自主导航。 我们还应讨论“ADAS”。作为自动驾驶技术的前驱,高级驾驶辅助系统提供诸如盲点检测、碰撞预警和自适应巡航等功能,逐步增强车辆智能化程度。随着技术发展,这些功能逐渐被整合进更高级别的自动驾驶系统中。 总结而言,实现自动驾驶机器人自主定位导航是一项复杂而综合的任务,涵盖感知、规划、控制及定位导航等多个方面,并依赖于先进的传感器与算法。我们期待看到更加智能和安全的未来道路上出现这样的自动化驾驶系统。
  • 全场
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    本研究聚焦于开发适用于全地势环境的自主机器人精确定位技术,旨在提升其在复杂地形中的导航与操作能力。 在机器人大赛中,自主机器人利用码盘和陀螺仪进行全场定位,并采用较为复杂的算法来实现这一功能。
  • SLAM.pdf
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    《SLAM实时定位与导航》是一份详细介绍即时定位与地图构建技术(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)及其在自主机器人和无人驾驶领域应用的研究资料。文档深入探讨了如何通过传感器数据进行环境感知、自我位置估计以及动态更新地图,为开发者提供了理论基础和技术实现方案的全面解析。 点云实战,通过动手操作熟悉SLAM技术,并深入理解其原理。推荐高博系列课程进行学习。
  • 小程序 搜索
    优质
    本小程序提供精准的位置搜索和智能导航服务,帮助用户快速找到目的地并规划最佳路线,让出行更加便捷高效。 小程序地图提供位置搜索、定位和导航功能。
  • AGV激光雷达SLAM
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    AGV激光雷达SLAM导航定位技术是一种先进的自动化物流解决方案,通过激光扫描构建环境地图,并实时精确定位移动机器人,实现高效、灵活的自主导航。 AGV自主行走主要涉及三个关键问题:“在哪里?”、“要去哪?”以及“怎么去?”。其中,“在哪里?”指的是定位;“要去哪?”则是路径规划;而“怎么去?”则涉及到导航。解决了这三个问题,基本上就实现了AGV的自由行走。 传统定位和导航方式(如电磁导航、磁条导航)有其优缺点,这些方案的优点与局限性都很明显。相比之下,采用二维码或反光板等人工预设特征来进行更灵活的定位方法更为常见,典型的例子是Amazon公司使用的Kiva系统。
  • GPS接收观测数据计算其-MATLAB
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    本项目运用MATLAB编程实现GPS接收器定位算法,通过处理卫星导航信息和地面观测数据精确计算设备所在地理位置。 GPS接收机位置的初始猜测是从观测文件中获得的,并使用广播轨道、伪距和载波相位测量进行更新。这里从导航文件计算出广播轨道,然后计算用户与卫星之间的大致距离。通过将计算得到的距离减去观察到的实际距离,为最小二乘法构造残差矩阵。