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基于ROS的TurtleBot在Python中利用SLAM和激光雷达传感器实现伺服控制、运动规划及BUG算法的移动机器人研究

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简介：
本研究采用ROS框架下的TurtleBot平台，在Python环境中通过集成SLAM技术与激光雷达数据，实现了移动机器人的伺服控制、路径规划以及基于BUG算法的避障功能。 在使用ROS的TurtleBot移动机器人中，通过Python编程实现了伺服控制和运动规划，并利用SLAM技术实施了BUG算法。借助激光雷达传感器完成了避障、路径跟踪以及障碍物检测等功能。

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  • 基于ROS的TurtleBot在Python中利用SLAM和激光雷达传感器实现伺服控制、运动规划及BUG算法的移动机器人研究
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    本研究采用ROS框架下的TurtleBot平台，在Python环境中通过集成SLAM技术与激光雷达数据，实现了移动机器人的伺服控制、路径规划以及基于BUG算法的避障功能。 在使用ROS的TurtleBot移动机器人中，通过Python编程实现了伺服控制和运动规划，并利用SLAM技术实施了BUG算法。借助激光雷达传感器完成了避障、路径跟踪以及障碍物检测等功能。
  • 关于RGB-D和激光雷达传感器的SLAM算法探究与实践1
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    本项目聚焦于RGB-D及激光雷达传感器在SLAM（ simultaneous localization and mapping，即时定位与地图构建）技术中的应用研究，通过理论分析与实际操作，探索优化多传感融合下的SLAM算法，以提升机器人或自动驾驶车辆的自主导航能力。 同时定位与建图（SLAM）是移动机器人领域的一个热门研究课题。SLAM技术使移动机器人能够实现智能化操作。
  • 基于ROS框架的移动机器人SLAM与路径规划实现.pdf
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    本文档探讨了在ROS（Robot Operating System）框架下，针对移动机器人的同时定位与地图构建(SLAM)技术及其路径规划方法的具体实现方式。文档深入分析并展示了如何利用ROS平台的强大功能来优化机器人导航性能，为相关研究和应用提供了有价值的参考。 移动机器人的SLAM（同时定位与地图构建）与路径规划在ROS（机器人操作系统）框架下的实现方法进行了探讨。
  • 基于激光SLAM的移动机器人定位算法研究综述_易柯敏.pdf
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    本文为易柯敏撰写的文章《基于激光SLAM的移动机器人定位算法研究综述》提供概述。文章深入探讨了利用激光SLAM技术进行移动机器人自主定位的关键算法，并对其最新研究成果进行了全面回顾与分析，旨在促进该领域的进一步发展与应用创新。 激光SLAM导航移动机器人定位算法研究综述：本段落对基于激光SLAM技术的移动机器人定位算法进行了全面的研究与总结。通过分析现有文献和技术进展，探讨了该领域内的关键问题、发展趋势及未来挑战。文章旨在为相关领域的研究人员和工程师提供有价值的参考信息，以促进激光SLAM在导航移动机器人中的应用和发展。
  • Dstar-lite-on-ROS-Turtlebot: D* Lite运动规划算法，Robot OS，Turtlebot
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    本项目基于Robot Operating System (ROS) 平台，实现D* Lite算法在Turtlebot机器人上的路径规划，并进行仿真测试。 ROSTurtlebot上的Dstar-lite 仿真：ME / CS 133b机器人最终项目，加州理工学院，2017年冬季，贡献者包括胡博涛、刘玉凯、石冠亚。 ROS和Turtlebot：CS / ME / EE 134自治最终项目，加州理工学院，2018年春季学期。该项目的参与者有胡博涛、刘玉凯、石冠亚、吴彦以及吴玉伟（按字母顺序排列）。 模拟运动规划是机器人技术和算法研究中的核心问题之一，它涉及到如何帮助一个机器人确定一条从起点到目标点的最短路径，并且需要避开环境中的所有障碍。D * Lite作为简化版的D*算法，在反向搜索中从目标开始并尝试向前推进每个节点时使用了当前的最佳路径和启发式估计来贪婪地进行扩展。 该项目首先实现了基于Python语言的D * lite算法，为了评估机器人的性能表现，我们还生成了一些随机迷宫并通过MATLAB记录下了其运动轨迹。关于如何操作的具体说明可以在项目文件夹中的相应目录下找到。
  • 动态规划在雷达TBD中的应用_Viterbi算法与TBD算法动态规划实现_Radar_TBD动态规划算法研究
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    本文探讨了Viterbi算法和TBD算法在雷达信号处理领域的动态规划应用，深入分析了二者结合后对提高雷达目标检测效能的潜力。通过具体案例展示了改进型动态规划算法的有效性及优越性能，为相关领域提供了有价值的参考与借鉴。 雷达的动态规划算法简单实用，适合初学者学习。
  • 基于ROS的移动机器人路径规划仿真算法-pdf
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    本PDF文档深入探讨了在ROS环境下开发的移动机器人路径规划仿真算法，旨在优化机器人的自主导航能力。通过详细的理论分析和实践验证，为机器人技术的研究与应用提供了新的视角和方法。 本段落为基于ROS的移动机器人路径规划算法仿真的本科毕业论文概述。主要内容涵盖构建仿真框架与环境、分析并实现路径规划算法原理以及利用ROS插件进行路径规划仿真实验。采用双轮差速驱动机器人为仿真模型，旨在实现小车自主导航功能。所涉及的算法包括遗传算法在Matlab中的应用模拟及ROS平台上的A*、遗传算法和DWA等方法的应用研究。
  • 关于改进ORB算法在移动机器人视觉SLAM中的应用研究
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    本研究聚焦于优化ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法，旨在提升移动机器人的视觉同步定位与地图构建(SLAM)技术效能，通过增强其鲁棒性和实时性以适应复杂环境。 以移动机器人视觉导航为应用背景，在传统ORB算法于视觉SLAM中存在的特征点分布不均匀及重叠特征点多的问题基础上，提出了一种改进的ORB算法。首先，通过在每层图像的尺度空间金字塔中进行网格划分来增加空间尺度信息；其次，在检测特征点时采用改进后的FAST角点自适应阈值提取，并设置感兴趣区域；然后利用非极大值抑制方法减少低阈值特征点的输出；最后根据基于区域图像特征分布方差数值评估待检测图像中的特征点分布情况。实验结果显示，相较于传统ORB算法，改进后的ORB算法在特征点均匀性、重叠数量以及执行时间上都有显著改善。