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基于ROS的单线激光雷达与视觉信息融合实践包

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简介:
本实践包聚焦于利用ROS平台进行单线激光雷达及视觉数据融合的研究和应用开发。通过集成传感器技术,为机器人导航、避障等领域提供精确感知解决方案。适合科研人员和技术爱好者深入探索多传感协同机制。 此代码资源来自我的博文《十五. 单线激光雷达和视觉信息融合》,配套的ROS实践功能包。使用前请确认并修改以下内容:1. 你的单线雷达和相机发布的topic消息;2. `single_ladar_and_camera_fusion.launch` 是此功能包启动文件;3. `start_lidar_camera.launch` 用于在机器上启动单线激光雷达和相机,根据实际情况进行配置或使用熟悉的方式启动节点。4. 在 `start_lidar_camera.launch` 文件中还发布了相机和激光雷达的位姿信息(联合标定信息)到ROS的TF框架下。代码会用到此数据来完成从相机坐标系到激光雷达三维坐标的变换,请确认你的环境中也有相应的TF配置。

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客服
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  • ROS线
    优质
    本实践包聚焦于利用ROS平台进行单线激光雷达及视觉数据融合的研究和应用开发。通过集成传感器技术,为机器人导航、避障等领域提供精确感知解决方案。适合科研人员和技术爱好者深入探索多传感协同机制。 此代码资源来自我的博文《十五. 单线激光雷达和视觉信息融合》,配套的ROS实践功能包。使用前请确认并修改以下内容:1. 你的单线雷达和相机发布的topic消息;2. `single_ladar_and_camera_fusion.launch` 是此功能包启动文件;3. `start_lidar_camera.launch` 用于在机器上启动单线激光雷达和相机,根据实际情况进行配置或使用熟悉的方式启动节点。4. 在 `start_lidar_camera.launch` 文件中还发布了相机和激光雷达的位姿信息(联合标定信息)到ROS的TF框架下。代码会用到此数据来完成从相机坐标系到激光雷达三维坐标的变换,请确认你的环境中也有相应的TF配置。
  • 毫米波车辆检测.pdf
    优质
    本文探讨了结合毫米波雷达和视觉技术在复杂交通环境中进行精确车辆检测的方法,通过数据融合提高识别精度和可靠性。 本段落介绍了一种结合毫米波雷达与机器视觉的信息融合技术用于车辆检测的方法。通过将雷达的探测数据映射到图像上形成感兴趣区域,并利用机器视觉手段对前方目标进行验证,解决了单一传感器在车辆识别中的不稳定性问题。实验结果证明了这种信息融合策略能够显著提升车辆检测的准确性。关键词包括:车辆检测、信息融合、假设验证、毫米波雷达和机器视觉。
  • Python-测距算法库
    优质
    这是一款结合激光雷达和单目视觉技术的Python工具包,用于精确测量物体距离。通过融合两种传感器数据,提供高效准确的测距解决方案。 激光雷达单眼视觉测距技术的开发库旨在成为一个开放平台,用于视觉测距算法的研究与应用。
  • ROS源码
    优质
    本项目致力于激光雷达技术在ROS平台上的应用开发与研究,提供详细的源代码解析及教程,助力机器人定位导航与环境感知能力提升。 ROS(Robot Operating System)是机器人领域广泛使用的开源操作系统,它为硬件抽象、传感器与执行器接口、消息传递及软件包开发提供了统一的框架。激光雷达在ROS中的应用主要体现在定位与导航上,特别是SLAM技术的应用,这是构建环境地图和实现自主导航的关键。 激光雷达ROS源码指的是使用ROS进行数据处理和应用的代码。这些节点通常会读取来自传感器的数据,并通过特定的消息类型如`sensor_msgsLaserScan`发布出去。这些数据可以用于障碍物检测、避障及环境建图。 描述中的ros机器人代码,激光雷达导航系统,SLAM暗示了这个项目可能包含了完整的SLAM解决方案,即让机器人在未知环境中同时定位自身位置并构建地图的过程。这涉及到概率滤波算法(如EKF-SLAM或粒子滤波)、图优化技术等,并且ROS中有多种现成的包可供选择。 文件名Delta_2B_linux中,Delta可能是指一种特定型号的激光雷达或者机器人平台,2B可能是该设备的具体版本标识,而Linux表明代码是在这种操作系统环境下运行的。通常情况下,ROS在Ubuntu这样的Linux发行版上运行良好。 处理激光雷达数据的一般步骤如下: 1. **数据获取**:通过`rostopic`命令或编写节点来订阅包含测距信息的主题。 2. **预处理**:去除噪声、盲区,并将数据转换到机器人坐标系内。 3. **特征提取**:识别环境中的关键特征,如墙壁和障碍物等。 4. **SLAM算法应用**:根据提取的特征运用相应技术定位机器人并构建地图。 5. **路径规划**:结合地图与当前位置信息生成安全导航路线,使用A*、Dijkstra或其他方法进行优化。 6. **运动控制**:将规划好的路径转化为机器人的动作指令。 实际项目中还需要考虑错误处理、参数配置和实时性能优化等方面。掌握这部分源码有助于深入理解ROS的工作原理,并提升机器人系统的开发能力。对于学习或研究相关技术的开发者来说,这些资源非常有价值。
  • 检测方法
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    本研究探讨了结合雷达和视觉技术的创新检测方法,旨在提高目标识别精度和环境适应性,适用于自动驾驶、安防监控等领域。 雷达视觉融合检测介绍得非常全面。
  • ROS入门指南.pdf
    优质
    《激光雷达与ROS入门指南》是一本针对初学者介绍如何使用激光雷达技术以及Robot Operating System(ROS)进行机器人导航和避障编程的教程。 本栏目介绍多款激光雷达的安装与使用方法。收录的产品包括Neato XV-11、Hokuyo、RPLIDAR、北醒以及镭神等。
  • rplidar_ros-master ROS例程
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    rplidar_ros-master 是一个包含针对RPLIDAR激光雷达传感器在ROS(机器人操作系统)平台上使用的示例代码和配置文件的开源项目,方便用户快速集成激光雷达功能。 rplidar_ros-master 是一个用于 ROS 激光雷达的例程,适合那些使用 ROS 进行 SLAM 建图工作的开发者学习参考。
  • Livox数据版本
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    本产品为Livox公司推出的单个激光雷达传感器的数据包解决方案,专为简化开发流程、提升效率而设计。 标题中的“livox激光雷达数据包,单激光雷达”指的是基于Livox技术的激光雷达(LiDAR)所记录的数据包,通常用于机器人定位导航、三维环境感知和SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图)等领域。Livox是一家专业生产激光雷达传感器的公司,其产品以其高精度、低延时和稳定性著称。 描述中的“fastlio2,livox,数据包,slam”揭示了几个关键点: 1. **FastLIO2**:这可能是一个特定的SLAM算法或框架,它优化了处理Livox激光雷达数据的速度和效率,适用于实时的机器人自主导航和环境理解。 2. **Livox**:这是激光雷达的品牌,暗示数据包是由Livox雷达设备采集的,可能包括原始的点云数据、时间戳、IMU数据等。 3. **数据包**:这些数据包包含了从Livox雷达传感器中获取的原始扫描数据,经过处理后可以用于构建环境地图,并实现机器人的自主定位和导航功能。 4. **SLAM**:SLAM是机器人学中的核心技术,它允许机器人在未知环境中实时地构建地图并确定自身位置。使用Livox激光雷达数据进行SLAM操作,能够实现高精度的定位与地图创建。 从标签“fastlio livox 数据包”可以推测,该数据集可能是为测试或开发FastLIO2算法而准备的,其中包含了由Livox雷达设备采集的数据,并可能包括其他辅助传感器(如IMU)的信息以提供额外的位置参考信息。 在压缩文件列表中,“horizon_parking.bag”可能是一个ROS(Robot Operating System)Bag文件。这种格式常用于存储ROS系统中的消息数据,包含激光雷达扫描、IMU数据和GPS等信息。“Horizon”可能是Livox的一款雷达型号,而“parking”则表示该数据是在停车场景下收集的,包括车辆在停车位周围移动时的环境信息。 这个数据包为使用Livox激光雷达进行SLAM研究提供了素材。特别是在与FastLIO2算法结合的情况下,它可能包含了一个停车场环境下的完整点云序列,这对于探索自动驾驶汽车在复杂停车场景中的定位和避障技术具有重要意义。开发人员或研究人员可以通过分析这些数据来改进现有的SLAM算法,并提高机器人在这种环境下的自主导航能力。
  • MATLAB数据代码-Extended_Kalman_Filter:展示传感器扩展卡尔曼滤波器
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    本项目使用MATLAB开发,通过扩展卡尔曼滤波器技术实现了激光雷达和雷达数据的高效融合,为精确导航和定位提供了强大支持。 数据融合MATLAB代码Term2-项目1:扩展卡尔曼滤波器(作者:阿杰·派迪) 该项目的目标是实现一个能够整合雷达与激光雷达传感器数据并进行目标跟踪的扩展卡尔曼滤波器。 文件结构: ReadMe.md 文件 main.cpp 文件,这是一个由Udacity提供的主要可执行程序。它负责循环读取输入文件中的测量值,并调用融合扩展卡尔曼滤波器以获取预测输出结果。 FusionEKF.h 和 FusionEKF.cpp 文件包含实现的融合扩展卡尔曼滤波器代码。首先设置雷达和激光雷达初始化矩阵,然后根据传感器类型选择相应的卡尔曼滤波器进行处理。 kalman_filter.h 和 kalman_filter.cpp 文件则实现了预测步骤与测量更新步骤的具体内容。 Tools.h 和 tools.cpp 提供了实用工具类以计算均方根误差(RMSE)及雅可比矩阵等。 描述: 简单的卡尔曼滤波器通常用于通过持续利用传感器提供的测量值来不断更新状态预测,从而实现对目标位置和速度的追踪。以下为一个简化的伪代码示例: # 初始化状态 x = [p, v] # 状态包括位置(position)与速度(velocity)。