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机器人SLAM及自主导航课件

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简介：
本课程旨在深入讲解机器人技术中的SLAM（同步定位与建图）原理及其在自主导航领域的应用。通过系统学习，学员能够掌握从理论到实践的核心技能，为开发智能移动机器人的项目打下坚实基础。 机器人SLAM与自主导航课件：机器人SLAM与自主导航课件：机器人SLAM与自主导航课件：机器人SLAM与自主导航课件。

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  • 机器人SLAM及自主导航课件
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    本课程旨在深入讲解机器人技术中的SLAM（同步定位与建图）原理及其在自主导航领域的应用。通过系统学习，学员能够掌握从理论到实践的核心技能，为开发智能移动机器人的项目打下坚实基础。 机器人SLAM与自主导航课件：机器人SLAM与自主导航课件：机器人SLAM与自主导航课件：机器人SLAM与自主导航课件。
     
  • 《机器人SLAM导航》课件(简化版)-第五章 机器人主机
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    本课件为《机器人SLAM导航》课程第五章内容，聚焦于机器人主机系统设计与实现，涵盖硬件选型、操作系统配置及核心算法部署等关键知识点。 5.1 X86与ARM主机对比 5.2 ARM主机：树莓派3B+ 5.3 ARM主机：RK3399 5.4 ARM主机：Jetson-tx2
     
  • 【自制SLAM导航机器人】完整版指南
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    本指南详细介绍如何从零开始制作一个具备自主导航功能的SLAM（同步定位与映射）机器人。涵盖硬件选择、软件编程及系统集成等关键步骤，适合DIY爱好者和机器人技术入门者学习参考。 【自己动手做一台SLAM导航机器人】 前言 第一章：Linux基础 第二章：ROS入门 第三章：感知与大脑 第四章：差分底盘设计 第五章：树莓派3开发环境搭建 第六章：SLAM建图与自主避障导航 第七章：语音交互与自然语言处理 附录A：用于ROS机器人交互的Android手机APP开发 附录B：用于ROS机器人管理调度的后台服务器搭建 附录C：如何选择ROS机器人平台进行SLAM导航入门
     
  • ROS理论与实践_6.自主导航与SLAM机器人代码.zip
    优质
    本资源包含ROS环境下自主导航及SLAM（ simultaneous localization and mapping）技术的详细教程和源代码，适合机器人开发者深入学习实践。 该代码实现了在Gazebo中实现小车的定位与导航系统。
     
  • ROS理论与实践_6.自主导航与SLAM机器人代码.rar
    优质
    本资源包含ROS环境下自主导航和SLAM（同步定位与建图）技术的学习材料及完整代码，适用于机器人研究者和爱好者深入理解和实践。 ROS理论与实践第六部分介绍了机器人SLAM（ simultaneous localization and mapping，即同步定位与建图）以及自主导航的相关代码内容。
     
  • 《机器人SLAM导航关键技术与实践》课件：课程大纲.pdf
    优质
    本PDF文档是《机器人SLAM导航关键技术与实践》课程的大纲，涵盖了Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）技术及其在机器人导航中的应用。该大纲详细介绍了课程的教学目标、主要内容和参考文献，为学习者提供了系统化的指导和深入理解SLAM算法及其实现方法的框架。 《机器人SLAM导航核心技术与实战》课件：【课程大纲】 编程基础篇 第1章：ROS入门必备知识 第2章：C++编程范式 第3章：OpenCV图像处理 硬件基础篇 第4章：机器人传感器 第5章：机器人主机 第6章：机器人底盘 SLAM篇 第7章：SLAM中的数学基础 第8章：激光SLAM系统 第9章：视觉SLAM系统 第10章：其他SLAM系统 自主导航篇 第11章：自主导航中的数学基础 第12章：典型自主导航系统 第13章：机器人SLAM导航综合实战
     
  • 基于ROS与激光SLAM的室内服务机器人自主导航系统开发
    优质
    本项目致力于研发一种基于ROS和激光SLAM技术的室内服务机器人自主导航系统，旨在提高机器人的定位精度及路径规划能力。 本段落详细探讨了基于机器人操作系统（ROS）和2D激光雷达的室内服务机器人的开发过程。主要内容涵盖了展厅服务机器人自主导航的整体架构设计、硬件选型与软件开发、控制系统研究以及路径规划与自主避障功能实现等方面。特别是在路径规划方面，采用了A*算法进行全局路径规划，并使用动态窗口法（DWA）算法进行局部路径规划。此外，还对Gmapping、Hector和Cartographer三种SLAM算法进行了对比研究，最终选择了Cartographer算法用于地图构建和导航。 本段落适合具备一定机器人开发基础的人员阅读，尤其是那些已经了解ROS系统的研发人员。 该服务机器人的使用场景及目标是为展厅提供自主导航、路径规划以及动态避障功能的服务，从而提升用户体验。文中详细介绍了基于ROS的展厅服务机器人从硬件设计到传感器数据融合、路径规划算法和系统调试等全过程，适合从事机器人领域的研究人员和技术开发人员参考与指导。
     
  • 在ROS中启动自主机器人仿真 - 第5步：实现机器人的自主导航
    优质
    本教程详细介绍如何在ROS环境中为自主机器人实现路径规划与避障功能，使其实现真正的自主导航。 我们继续使用gmapping进行地图构建。gmapping是ROS自带的地图构建工具包，它利用激光数据和里程计的数据来生成二维地图。 为了实现已知机器人的定位功能，我们将采用amcl（自适应蒙特卡洛定位）。amcl是一个用于机器人在二维环境中概率定位的系统，在已知地图的情况下，通过粒子滤波跟踪机器人的位姿。ROS中的amcl节点订阅激光数据（sensor_msgs/LaserScan）和地图数据（nav_msgs/OccupancyGrid），从而得到机器人的估计位置姿态。
     
  • 基于Cartographer算法的SLAM及导航机器人的设计.pdf
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    本论文探讨了基于Cartographer算法的Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)技术在机器人自主导航中的应用，并详细描述了一种设计用于实现高效地图构建与定位的机器人系统。该研究通过优化路径规划和环境感知，显著提升了机器人的自主移动能力和适应复杂环境的能力。 本段落档探讨了基于Cartographer算法的SLAM（同时定位与地图构建）技术及其在导航机器人设计中的应用。通过详细分析Cartographer的工作原理，文档展示了如何利用该算法提升机器人的自主导航能力，并提供了一个详尽的设计案例来展示其实现过程和效果评估。