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机器人导航及RRT自主建图项目代码文件。

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简介:
移动机器人项目组的任务安排表(Day 01)上午:1. 李超负责gmapping参数的配置;2. 钟浩负责总体launch文件的编写;3. 李博负责机器人tf、状态以及滤波器launch文件的编写;4. 李超、钟浩和李博共同进行移动机器人的调试,并完成gmapping建图及图像处理的完善。下午:1. 李超和钟浩负责move_base参数的配置;2. 李博负责amcl参数的配置;3. 李超、钟浩和李博共同调试机器人导航参数,并在rviz中实现单点导航功能;4. 李超、钟浩记录了多个导航目标点,并查阅了随机循环导航函数的资料;5. 李超、钟浩和李博协作完成了随机循环导航功能节点函数的开发,并进行了功能测试。 里程碑事件:1. 完成gmapping建图及图像处理的完善;2. 调试机器人导航参数;3. 完成随机循环导航功能测试。 (Day 02)上午:1. 李超、钟浩和李博协同编写了循环导航的代码;2. 李超、钟浩和李博共同调试循环导航功能。下午:1. 李超、钟浩和李博完成了自主探索建图代码的编写;2. 李超、钟浩和李博共同调试自主探索功能,并对其代码进行了优化。 (Day 03)上午:1. 李超完成了初始化位姿功能的实现;2. 李超完成了里程计清零功能的完成。下午:1. 李超、钟浩和李博完成了可设置循环次数的导航功能,并对初始化位姿、里程计清零以及循环导航功能进行了调试。 (Day 04)上午:1. 李超完成了单点设定导航插件的开发;2. 随后对单点设定导航插件进行了完善,并对其功能进行了调试。下午:1. 完成多导航点记录插件的开发;2.完成多点循环导航节点的功能开发。随后对多点循环导航插件的功能进行了调试。 (Day 06)上午:1.项目组成员查阅了关于巡墙算法的解决方案资源,并测试了rrt_exploration (快速随机搜索树) 的下载及演示程序。下午:1.对rrt_exploration接口进行了修改。 (Day 07)上午:1.项目组成员对rrt_exploration接口进行了进一步修改工作。下午:1.持续对rrt_exploration接口进行修改工作。 (Day 08)上午:在仿真机器人平台上成功实现了快速随机搜索树自主探索建图的功能,并优化了导航UI界面。下午:在真实机器人平台上成功实现了快速随机搜索树自主探索建图的功能,同时对导航UI界面进行了优化调整。 (Day 09)上午: 项目组分别完成了与移动底盘控制以及自主建图相关的move_base参数配置工作; 并完成rviz中marker标记功能的构建与测试 。 (Day 10) 上午: 将marker功能集成到真实机器人上, 并针对各项相关参数进行优化调整 。下午: 项目组完成了代码整理工作, 并撰写了详细的使用说明文档 。

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客服
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  • 移动RRT
    优质
    本项目专注于开发移动机器人的路径规划及环境感知技术,采用快速探索随机树(RRT)算法实现在未知环境中自主构建地图和导航。 移动机器人项目组任务安排表 Day 01 上午: 1. gmapping参数配置(李超) 2. 总体launch文件的编写(钟浩) 3. 机器人tf,状态,滤波器launch文件的编写(李博) 4. 移动机器人调试(李超、钟浩、李博) 5. 完成gmapping建图修图(李超、钟浩、李博) 下午: 1. move_base参数配置(李超、钟浩) 2. amcl参数配置(李博) 3. 调试机器人导航参数(李超、钟浩、李博) 4. 在rviz中完成机器人单点导航(李超、钟浩) 5. 记录多个导航目标点(李超、钟浩) 6. 查阅随机循环导航函数的资料(李博) 7. 完成随机循环导航功能节点函数编写(李超、钟浩、李博) 8. 完成随机循环导航功能测试(李超、钟浩、李博) 里程碑事件: 1. 完成gmapping建图修图 2. 调试机器人导航参数 3. 完成随机循环导航功能测试 Day 02 上午: 1. 完成循环导航代码的编写(李超、钟浩、李博) 2. 调试循环导航功能(李超、钟浩、李博) 下午: 1. 完成自主探索建图代码的编写(李超、钟浩、李博) 2. 调试自主探索功能(李超、钟浩、李博) 3. 优化自主探索功能代码(李超、钟浩、李博) Day 03 上午: 1. 完成初始化位姿功能 2. 完成里程计清零功能 下午: 1. 完成可设置循环次数导航功能 2. 调试初始化位姿,里程计清零,循环导航功能 Day 04 上午: 1. 完成单点设定导航插件编写 下午: 1. 完善单点设定导航插件 2. 调试单点设定导航插件功能 Day 05 上午: 1. 完成多导航点记录插件 2. 完成多点循环导航节点 下午: 1. 完成多点循环导航插件 2. 调试多点循环导航插件功能 Day 06 上午: 1. 查找关于巡墙算法的解决方案 2. 完成rrt_exploration(快速随机搜索树)下载和demo测试 下午: 1. 修改rrt_exploration接口 Day 07 上午: 1. 修改rrt_exploration接口 下午: 1. 继续修改rrt_exploration接口 Day 08 上午: 1. 在仿真机器人上完成快速随机搜索树自主探索建图功能 2. 优化导航UI界面 下午: 1. 在真实机器人上完成快速随机搜索树自主探索建图功能 2. 进一步优化导航UI界面 Day 09 上午: 1. 分别配置导航和自主建图的move_base参数 下午: 1. 完成rviz中marker标记功能开发 Day 10 上午: 1. 将marker功能添加到真实机器人上,并完成各项参数优化。 下午: 1. 完成代码整理,撰写说明文档。
  • SLAM
    优质
    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。
  • 20201203更新的OpenBot完整源
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    本资源包含2020年12月3日更新的自主导航机器人OpenBot全套开源代码,旨在为开发者提供一个基于机器视觉和算法实现智能避障与路径规划的学习平台。 OpenBot是Intel实验室最新发布的低成本自主导航机器人解决方案,并且全部开源。用户需要自行准备一部手机,采用目标检测SSD算法并配置MobileNet神经网络框架以实现视觉导航功能。所有所需部件都可以在淘宝上购买到。本资源包括了完整的源代码,涵盖了Arduino程序、安卓源码以及生成好的APP,但仅支持Android系统。
  • 基于地信息的程序
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    本项目研发了一套基于地图信息的机器人自主导航程序,利用先进的算法使机器人能够高效地进行路径规划和避障操作,在未知或复杂环境中实现精准定位与灵活移动。 在已知地图环境条件下进行机器人自主导航,利用Matlab2018实现RRT(快速树)与双向RRT算法来完成全局路径规划,并将生成的点序列保存到txt文件中。然后使用VS2013读取这些数据并采用一种较为简单的控制策略对机器人的移动路径进行操控,从而让机器人从起始位置顺利到达目标位置。
  • ROS理论与实践_6.与SLAM.zip
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    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.与SLAM.rar
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    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。
  • 在ROS中启动仿真 - 第5步:实现
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    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。
  • SLAM》课(简化版)-第五章
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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
  • 定位动驾驶技术.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。