Advertisement

基于Cartographer的主动SLAM-C/C++开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本项目采用C/C++编程语言,基于开源软件Cartographer平台,实现了一种先进的主动SLAM( simultaneous localization and mapping )算法,有效提升机器人在未知环境中的自主定位与地图构建能力。 本作品包含cartographer_frontier_detection和rrt_exploration的修改版本。我们实施了积极的勘探流程,并提高了其稳健性和性能。 带有Cartograher的主动SLAM这项工作包含了cartographer_frontier_detection和rrt_exploration的修改版本,同样地,我们也实施了积极的勘探流程并增强了系统的稳健性和性能表现。 论文“基于高效2D Graph-SLAM的主动探测的前沿检测和可到达性分析”(IROS 2020)中提供了更多详细信息。需要注意的是,该软件包已经在带有ROS Melodic版本的操作系统Ubuntu18.04上进行了测试,并且应该可以在装有ROS Kinetic版本的Ubuntu16.04操作系统上运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CartographerSLAM-C/C++
    优质
    本项目采用C/C++编程语言,基于开源软件Cartographer平台,实现了一种先进的主动SLAM( simultaneous localization and mapping )算法,有效提升机器人在未知环境中的自主定位与地图构建能力。 本作品包含cartographer_frontier_detection和rrt_exploration的修改版本。我们实施了积极的勘探流程,并提高了其稳健性和性能。 带有Cartograher的主动SLAM这项工作包含了cartographer_frontier_detection和rrt_exploration的修改版本,同样地,我们也实施了积极的勘探流程并增强了系统的稳健性和性能表现。 论文“基于高效2D Graph-SLAM的主动探测的前沿检测和可到达性分析”(IROS 2020)中提供了更多详细信息。需要注意的是,该软件包已经在带有ROS Melodic版本的操作系统Ubuntu18.04上进行了测试,并且应该可以在装有ROS Kinetic版本的Ubuntu16.04操作系统上运行。
  • ROS和SLAM机器人感知与目标检测-C/C++
    优质
    本项目采用C/C++语言在ROS框架下实现,通过SLAM技术构建环境地图,并进行精准的目标检测与跟踪,适用于复杂室内场景下的自主导航任务。 自主移动机器人的感知系统采用ROS框架,并结合了RS-LIDAR-16激光雷达及SLAM技术进行环境建图与定位。此外,该系统还集成了基于YOLOv5的深度神经网络(DNN)目标检测模块,实现从2D到3D的目标识别功能。整个自主移动机器人感知系统的初步构建包括了IMU Xsens MTi-G700、Robosense RS-LIDAR-16和Intel RealSense D435等关键设备的使用。 对于RealSense D435,我们利用SC-LeGO-LOAM与hdl_localization进行视频对象示例处理。ROS检测模块方面,已上传了新的ROS及SLAM版本。
  • 二维SLAM算法-Cartographer 2D SLAM
    优质
    Cartographer 2D SLAM是一种先进的二维 simultaneous localization and mapping (SLAM) 算法,能够高效地构建环境地图并确定移动机器人在其中的位置。 Cartographer 2D SLAM算法是一种流行的二维环境下的同步定位与地图构建方法,相关文档非常详尽且有用。
  • Cartographer SLAM - 三篇论文.zip
    优质
    本资料包包含三篇关于Cartographer SLAM系统的关键研究论文,深入探讨了其在地图构建和机器人导航领域的应用与优化。 阅读Cartographer核心算法实现的三篇论文可以作为参考:1. Real-Time Correlative Scan Matching 2. Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM 3. Efficient Sparse Pose Adjustment for 2D mapping。这些论文在理解代码时非常有帮助。
  • Cartographer算法SLAM及导航机器人设计.pdf
    优质
    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。
  • Cartographer算法SLAM及导航机器人设计_贾浩.caj
    优质
    本文介绍了基于Cartographer算法的SLAM技术在机器人自主导航中的应用,并详细描述了该设计方案及其实现过程。 本段落档《基于Cartographer算法的SLAM与导航机器人设计》由贾浩编写,主要探讨了利用Cartographer算法进行同时定位与地图构建(SLAM)以及如何应用于移动机器人的自主导航系统的设计中。该文档深入分析了相关技术细节,并提供了实际应用案例和实验结果以验证所提出方法的有效性。
  • C#研华运控制卡
    优质
    本项目专注于利用C#编程语言进行研华运动控制卡的应用开发,旨在探索其在自动化控制系统中的高效应用与实现方式。 研华运动控制卡的C#开发涉及使用研华提供的C# API进行编程。这些API为开发者提供了便捷的方式来实现与研华运动控制卡之间的通信及数据交互功能。通过运用这些API,可以高效地完成各种复杂的运动控制系统的设计和实施工作。 在具体应用中,利用该API可轻松创建、配置以及启动运动任务;同时也能方便地读取状态信息或进行参数调整等操作。此外,研华还提供了详细的文档和技术支持资源帮助开发者更好地理解和使用这些C# API。
  • C#WinForm滚字幕程序
    优质
    本项目是一款采用C#语言编写的Windows窗体应用程序,主要功能为实现动态滚动显示文字信息的效果。适用于各类需要展示滚动字幕场景的需求。 这是一个用C#开发的有趣滚动字幕程序,支持字幕向各个方向滚动,并且可以随时暂停。大家可以参考一下这个项目,非常有意思。
  • C#2048游戏
    优质
    本项目为一款使用C#编程语言开发的经典益智游戏2048。通过Windows Forms实现界面交互与游戏逻辑,旨在提升玩家数字组合技巧和编程技能。 使用Visual Studio 2012基于C#开发的游戏2048。
  • C#绘图板
    优质
    本项目旨在开发一个基于C#语言的绘图板软件,支持多种图形绘制和编辑功能,为用户提供便捷高效的绘图工具。 本段落将详细介绍如何使用C#编程语言开发一个类似微软自带的绘图板应用程序,并实现基本图形绘制功能如画椭圆、圆形、直线以及矩形。 首先介绍C#,这是一种面向对象的语言,由Microsoft创建并广泛应用于Windows平台软件开发中。它拥有强大的类型系统和垃圾回收机制等现代特性(例如lambda表达式与LINQ),这使得编写代码更加高效且易于维护。 为了开始我们的绘图板项目,第一步是构建一个基于Windows Forms的C#应用程序。Windows Forms提供了一套用于创建桌面应用的类库,并包含大量控件及事件处理功能,非常适合开发具有丰富用户界面的应用程序。 1. **设计用户界面**:在Visual Studio中使用拖放工具添加PictureBox作为画布以及一些按钮或下拉菜单选择不同的绘图工具。 2. **实现绘制逻辑**:通过获取PictureBox的Graphics对象并调用其DrawEllipse、DrawLine和DrawRectangle方法来创建图形。这些方法需要参数定义形状的位置、大小及样式,如线条颜色与宽度。 3. **处理事件**:当用户选择不同的绘图工具时,我们需要监听按钮Click事件,并在对应的函数中切换当前的绘制模式。 4. **响应鼠标操作**:通过PictureBox控件的MouseDown、MouseUp和MouseMove事件来捕捉用户的交互行为。这些方法允许我们根据当前的选择更新图形。 5. **保存与加载功能**:借助C#序列化机制,将图形数据转为XML或JSON格式文件进行存储,并在需要时读取并重新绘制至PictureBox上。 6. **优化和扩展应用**:除了基础的绘图能力外,还可以添加撤销重做、选择移动已画图形等功能。另外也可以考虑支持自定义形状以增加更多可能性。 通过上述步骤利用C#与Windows Forms开发一个功能齐全的绘图板项目需要对事件驱动编程有深入理解,并掌握Graphics类等知识。这不仅有助于提升开发者在C#语言及GUI设计上的技能,还能增强他们对于交互逻辑的理解能力。