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SLAM提供即时定位和导航功能。

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简介：
通过实践运用点云技术，您可以亲自动手掌握SLAM相关操作，从而更深入地理解其内在逻辑，并通过高博系列课程获得全面的学习体验。

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  • SLAM实时定位与导航.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。
     
  • SLAM仿真导航功能包集合
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    该SLAM仿真导航功能包集合提供了多种机器人自主定位与地图构建工具，适用于各类仿真环境中的路径规划和导航任务。 SLAM仿真导航功能包集
     
  • Android高德地图的定位与实时导航功能
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    本应用介绍如何利用Android版高德地图进行精准定位及实时导航，帮助用户轻松规划路线、避开拥堵路段，享受便捷出行体验。 Android 高德地图的基础功能包括显示基础地图、GPS定位以及实时导航。
     
  • AGV激光雷达SLAM导航定位技术
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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。
     
  • JS实现滚动至特定位置时导航栏固定在顶部的功能
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    本教程介绍如何使用JavaScript实现当页面滚动到指定位置时，导航栏自动固定于页面顶部的效果，提升网页用户体验。 最近整理了之前的一个项目，并将滚动条动态固定顶部的代码进行了梳理，现在分享给大家。
     
  • 微信小程序中的地图定位与导航功能
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    本项目聚焦于微信小程序中集成的地图定位及导航功能开发，旨在通过精准的位置服务和便捷的操作体验，为用户提供高效、实用的出行解决方案。 微信小程序开发中的mapdemo功能包括地图导航和marker标注。
     
  • ROS交互界面涵盖建图、定位与导航功能
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    本系统提供用户友好的ROS交互界面，集成了地图构建、实时定位及自主导航等核心功能，助力机器人在复杂环境下的高效运作。 ROS（Robot Operating System）是机器人领域广泛使用的开源操作系统，它为硬件抽象、低级别硬件接口、消息传递及软件包管理提供了框架支持。在ROS中，建图、定位与导航构成了SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, 同时定位和地图构建) 的基础。 **建图：** 建图是指机器人创建其环境的地图过程，在ROS中常用的工具有`gmapping` 和 `cartographer` 等。其中，`gmapping` 基于激光雷达数据使用扫描匹配算法来生成2D occupancy grid 地图；而 `cartographer` 则支持 2D 或者 3D 的地图构建，并且可以结合 IMU（惯性测量单元）和 GPS 数据实现高精度的地图创建。在这个过程中，机器人需要不断移动并收集传感器数据，通过 SLAM 算法来确定自身位置与环境特征之间的关系。 **定位：** 定位是指在已知环境中精确地找到机器人的当前位置的过程，在ROS中常用的定位方法有 `amcl`（Adaptive Monte Carlo Localization）。此工具利用概率蒙特卡洛算法，并结合激光雷达数据和先验地图信息，实现对机器人位置的实时跟踪。此外还可以通过添加里程计 (odom) 数据及 IMU 传感器的数据来提高精度。 **导航：** ROS 的 `move_base` 导航堆栈是完成自主移动任务的核心组件，它包含了路径规划、避障以及全局和局部路径规划等多个模块。用户可以设置目标位置后，系统会自动计算从当前位置到目的地的最优路线，并通过相应的策略来调整局部行动方案以确保机器人在动态环境中安全地达到指定地点。 实际应用中，`rqt`(ROS Qt Tools) 和 `rviz` 是常用的交互界面工具：前者集成了多种小工具帮助用户监控主题、服务及参数等信息；后者则是一个强大的可视化平台用于展示地图、机器人的状态以及传感器数据，并且也是调试 SLAM 系统和导航流程的重要辅助手段。 在ROS项目中，`.sh` 文件通常用来存储启动 ROS 节点的脚本命令或执行特定任务。例如，一个名为 `start_mapping.sh` 的文件可以用于初始化地图构建过程；而另一个如 `run_navigation.sh` 则可能负责激活整个导航堆栈的功能模块。 总之,ROS为机器人开发提供了一整套强大的工具集支持，使开发者能够高效地实现建图、定位和自主移动等功能。掌握这些核心技术对于成功进行机器人系统的开发是至关重要的。
     
  • GNSS定位与导航
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    《GNSS定位与导航》是一本专注于全球导航卫星系统技术及其应用的专业书籍，深入浅出地介绍了GNSS的工作原理、信号处理以及在各个领域的实际应用。 使用C#编程读取GNSS的导航N文件和观测O文件，进行单点定位，并实现伪距单差、双差功能，精度达到1米以内。项目包含数据文件以及程序说明。
     
  • slam-python:利用OpenCV和NumPy实现同时定位与地图构建（SLAM）
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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。
     
  • Android中定时定位功能的实现
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    本文介绍了在Android系统中如何开发和实现一个具有定时与定位功能的应用程序，包括相关技术原理、实践方法等。 实现定时功能需要调用系统当前时间，并使用timer来设定特定的时间点执行任务；获取当前位置则通过GPS模块提供经度与纬度数据，同时利用位置监听事件LocationListener监控位置变动情况，在检测到新的地理位置时更新经纬度信息并显示出来。