Advertisement

基于视觉的导航项目:VisualSLAM

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


简介:
本项目旨在开发一种基于计算机视觉的Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 技术,通过摄像头捕捉环境信息,构建地图同时确定自身位置。 VisualSLAM 基于视觉的导航项目笔记: 创建一个功能分支用于您的工作,并仅将master分支用于有效的解决方案。不允许在存储库中提交构建文件、图像或可执行文件。 使用CMake来构建项目: 1. 为opencv Viz模块下载并安装VTK。 2. 如果您已经安装了OpenCV,则需要重新安装它,以便它可以找到新安装的VTK库。 如何构建和运行代码: 创建一个名为build的目录,并在该目录中执行以下命令: ```bash mkdir build cd build cmake .. make ``` 然后使用如下命令来运行程序(假设数据文件路径正确): ```bash ./slam ../data/left/ ../data/right/ ../data/calib.txt 10 [../data/groundTruth.txt] # 注意:如果需要可视化,参数只能是22。否则我们只能看到姿态数据。 ``` 确保提供的路径和选项符合项目需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • VisualSLAM
    优质
    本项目旨在开发一种基于计算机视觉的Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 技术,通过摄像头捕捉环境信息,构建地图同时确定自身位置。 VisualSLAM 基于视觉的导航项目笔记: 创建一个功能分支用于您的工作,并仅将master分支用于有效的解决方案。不允许在存储库中提交构建文件、图像或可执行文件。 使用CMake来构建项目: 1. 为opencv Viz模块下载并安装VTK。 2. 如果您已经安装了OpenCV,则需要重新安装它,以便它可以找到新安装的VTK库。 如何构建和运行代码: 创建一个名为build的目录,并在该目录中执行以下命令: ```bash mkdir build cd build cmake .. make ``` 然后使用如下命令来运行程序(假设数据文件路径正确): ```bash ./slam ../data/left/ ../data/right/ ../data/calib.txt 10 [../data/groundTruth.txt] # 注意:如果需要可视化,参数只能是22。否则我们只能看到姿态数据。 ``` 确保提供的路径和选项符合项目需求。
  • 系统
    优质
    单目视觉导航系统是一种通过分析摄像头捕捉到的一系列图像来确定移动机器人或无人车位置与姿态的技术。该技术利用计算机视觉算法识别环境特征并进行定位和路径规划,在无需额外基础设施的情况下实现自主导航,适用于各种复杂多变的室外场景。 1-Point RANSAC for EKF Filtering, Application to Real-Time Structure from Motion and Visual Odometry
  • OpenCV小车寻迹
    优质
    本项目基于OpenCV开发了一款能够自主识别路径并进行导航的小车系统,通过视觉感知实现精准寻迹功能。 AGV视觉寻迹是指利用摄像头或其他成像设备采集环境图像,并通过计算机视觉技术识别路径标志或特征点,从而实现自动导航的机器人系统。这种方法可以提高AGV(Automated Guided Vehicle)在复杂环境中的自主性和灵活性,减少对传统磁条等物理引导设施的依赖。
  • OpenCV检测
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV,致力于开发高效的单目视觉检测系统,适用于多种应用场景,如工业自动化和质量控制。 本资源提供了一个基于OpenCV的单目视觉检测QT工程项目,该项目整合了OpenCV强大的图像处理功能与Qt框架的图形界面优势,适用于开发高效的计算机视觉应用。资源内包含完整的源代码、详尽的操作指南以及操作演示视频,帮助开发者快速搭建单目视觉检测系统,实现图像采集、特征提取、目标识别等一系列视觉处理任务。无论是学术研究还是工业应用,本项目都能提供坚实的理论基础和技术支持。
  • 树莓派和Arduino系统设计
    优质
    本项目旨在开发一种结合树莓派与Arduino平台的智能视觉导航系统,利用图像处理技术实现自主避障和路径规划。 移动机器人融合了人工智能、智能控制、信息处理及图像处理等多项先进技术,在当前的机器人研究领域备受关注。计算机视觉技术因其丰富的信息量、广泛的信号探测范围以及完整的数据获取能力而被广泛应用在自主移动机器人的开发中,成为其导航和避障功能的重要发展方向之一。 本课题的核心目标是设计并构建基于Raspberry Pi平台的视觉AGV控制系统,并实现该系统的自主导航功能。具体研究内容包括: 1. 设计机器人视觉导航所需的图像处理算法; 2. 开发驱动部分的设计方案; 3. 制定跟踪算法以优化机器人的移动路径。 此外,本论文还涉及了摄像机视频流数据的获取和传输方法设计,并通过串口通信技术将提取到的道路信息传递给下位机。根据这些实时的数据反馈,控制系统能够利用模糊控制策略来精确调整机器人行进路线。 最后,本段落对基于视觉导航功能的自主移动机器人的整体结构进行了详细规划,涵盖了机械构造以及差速驱动系统的优化设计,并为后续相关研究提供了实验平台基础。
  • STM32智能小车控制系统设计
    优质
    本项目旨在设计并实现一个基于STM32微控制器和摄像头模块的智能小车视觉导航系统。该系统能够通过图像处理技术识别环境信息,并利用算法规划路径,自动控制车辆行驶方向与速度,以达到自主避障及导航的目的。 为了提高车载视频导航控制子系统的准确性,本段落介绍了一种基于STM32的视觉导航系统。该系统利用USB摄像头采集周围环境的信息,并通过无线路由将处理后的视频传输到上位机,在MATLAB中使用现有的灰度化和二值化方法对图像进行处理;同时在Keil软件平台上编程实现PID控制算法来调节电机速度,从而改变小车的移动方向。实验结果显示,该系统能够在一定区域内有效导航,并且具备一定的可扩展性。
  • 激光焊接机器人系统设计
    优质
    本研究旨在开发一种基于激光视觉导航技术的智能焊接机器人系统,提高焊接精度与效率。通过集成先进的传感器和算法,实现自主路径规划及精确焊接作业。 在工业机器人末端安装激光视觉传感器以构建焊缝跟踪系统的硬件部分。通过对采集的焊缝图像进行除噪、二值化处理以及提取激光条纹中心直线,最终确定焊缝位置。根据机器人系统标定的结果实现了基于激光视觉引导的自动焊缝跟踪功能。实验结果显示,该系统具有较高的跟踪精度,并能够满足工业实际需求。