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基于ROS Melodic的底盘控制与STM32实现的2D激光SLAM自主导航小车全套源码及项目资料+演示视频

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简介:
本项目提供了一套基于ROS Melodic的底盘控制和STM32实现的2D激光SLAM技术,用于开发具有自主导航功能的小车。包含完整源码、文档以及演示视频。 项目介绍:本资源提供了一个基于ROS Melodic底盘控制器与STM32的自主导航小车完整源码、相关资料以及演示视频。代码经过全面测试,在确保功能正常后上传,答辩评审平均分达到96分。 1. 所有项目代码在成功运行并通过测试确认无误后再进行发布,请放心下载使用。 2. 本项目适合计算机科学及相关领域(如人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)的在校学生、教师以及企业员工学习参考,同样适用于初学者进阶学习。此外,该资源也适合作为毕业设计、课程作业或项目初期演示材料。 3. 如果具备一定的基础,可以在此代码基础上进行修改以实现更多功能,并可用于个人研究项目或者课堂任务等。 下载后,请首先查阅README.md文件(如果有),仅供非商业用途的学习参考。

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客服
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  • ROS MelodicSTM322DSLAM+
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    本项目提供了一套基于ROS Melodic的底盘控制和STM32实现的2D激光SLAM技术,用于开发具有自主导航功能的小车。包含完整源码、文档以及演示视频。 项目介绍:本资源提供了一个基于ROS Melodic底盘控制器与STM32的自主导航小车完整源码、相关资料以及演示视频。代码经过全面测试,在确保功能正常后上传,答辩评审平均分达到96分。 1. 所有项目代码在成功运行并通过测试确认无误后再进行发布,请放心下载使用。 2. 本项目适合计算机科学及相关领域(如人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)的在校学生、教师以及企业员工学习参考,同样适用于初学者进阶学习。此外,该资源也适合作为毕业设计、课程作业或项目初期演示材料。 3. 如果具备一定的基础,可以在此代码基础上进行修改以实现更多功能,并可用于个人研究项目或者课堂任务等。 下载后,请首先查阅README.md文件(如果有),仅供非商业用途的学习参考。
  • ROS+YOLOV8+SLAM智能战(四):雷达SLAM建图
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    本教程详细讲解了如何将ROS、YOLOv8及SLAM技术融合应用于智能小车,重点介绍激光雷达在环境感知和地图构建中的作用。 在本实践教程中,我们将深入探讨如何利用ROS(Robot Operating System)、YOLOV8和SLAM技术实现智能小车的导航功能,特别是通过激光雷达进行环境建图。这一部分主要关注激光雷达与SLAM算法的结合应用。 ROS是一个开源操作系统,专为开发机器人应用程序而设计。它提供了硬件抽象、消息传递、包管理等基础设施,使得开发者可以专注于算法和功能实现而非底层系统集成,在智能小车导航中扮演核心协调者的角色,负责处理传感器数据、执行任务调度以及与其他节点通信。 YOLO(You Only Look Once)系列是用于识别图像中的物体的目标检测算法。其中,YOLOV8作为最新版本,可能在速度与精度方面有所提升。在智能小车导航中,它帮助实时识别周围障碍物以确保安全行驶。 SLAM技术涉及机器人同时定位自身位置并构建环境地图的过程,在未知环境中尤为必要。该过程通常包括数据采集(如激光雷达或视觉传感器)、特征提取、状态估计和地图更新等步骤。对于激光雷达+SLAM的场景,点云数据有助于建立高精度三维模型。 激光雷达通过发射激光束测量反射时间来确定距离,为智能小车导航提供连续且密集的数据支持基础。在处理这些数据时通常会选择如Gmapping或Hector SLAM这类专门针对激光雷达的技术框架进行有效操作和地图构建工作。 在“robot_vslam-main”项目中,预期包含以下组件: 1. **ROS节点**:用于接收与处理激光雷达信号的程序模块。 2. **SLAM算法实现**:可能包括自定义代码或封装库,支持数据处理及环境建模功能。 3. **地图发布器**:将生成的地图以可视化形式展示出来供查看使用。 4. **小车定位系统**:结合SLAM结果与车辆运动学模型计算实时位置信息。 5. **路径规划和控制模块**:根据构建好的地图以及目标点制定安全行驶路线并实现对车子的操控。 通过整合这些组件,可以使得智能小车在未知环境中自主导航、避开障碍物,并建立周围环境的地图。实际应用中还需考虑算法优化、传感器噪声处理及适应不同条件等问题以保证系统的稳定性和可靠性。学习ROS、YOLOV8和SLAM技术将有助于提升智能小车的导航能力并推动机器人技术进步。
  • ROSSLAM室内服务机器人系统开发
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    本项目致力于研发一种基于ROS和激光SLAM技术的室内服务机器人自主导航系统,旨在提高机器人的定位精度及路径规划能力。 本段落详细探讨了基于机器人操作系统(ROS)和2D激光雷达的室内服务机器人的开发过程。主要内容涵盖了展厅服务机器人自主导航的整体架构设计、硬件选型与软件开发、控制系统研究以及路径规划与自主避障功能实现等方面。特别是在路径规划方面,采用了A*算法进行全局路径规划,并使用动态窗口法(DWA)算法进行局部路径规划。此外,还对Gmapping、Hector和Cartographer三种SLAM算法进行了对比研究,最终选择了Cartographer算法用于地图构建和导航。 本段落适合具备一定机器人开发基础的人员阅读,尤其是那些已经了解ROS系统的研发人员。 该服务机器人的使用场景及目标是为展厅提供自主导航、路径规划以及动态避障功能的服务,从而提升用户体验。文中详细介绍了基于ROS的展厅服务机器人从硬件设计到传感器数据融合、路径规划算法和系统调试等全过程,适合从事机器人领域的研究人员和技术开发人员参考与指导。
  • ROS板.7z
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    该文件包含ROS(机器人操作系统)自动导航小车的底板设计资料,适用于需要构建或研究自主移动机器人的开发者和研究人员。 关于ROS自动导航小车的底层板STM32F405代码及原理图的相关内容,我已经在我的博客上进行了记录。该项目涉及从下位机到ROS再到QT ROS的人机交互技术的应用。我写这些博客主要是为了分享自己的学习过程和经验,希望能帮助那些处于类似阶段的新手少走弯路。由于我自己也在不断的学习过程中,如果有错误的地方,请各位专家多多指正。
  • 035_Turtlebot3SLAM验(1)
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    本实验以Turtlebot3机器人平台为基础,深入探讨并实践激光SLAM技术与自主导航系统,旨在帮助学习者掌握机器人在未知环境中的建图和定位方法。 【使用Turtlebot3的激光SLAM与导航实验】是一个基于Ubuntu 16.04和ROS Kinetic的操作系统实践课程,旨在让学生体验机器人操作系统在真实世界中的应用,并掌握激光SLAM(即时定位与地图构建)以及自主导航技术。Turtlebot3是一款小型移动平台,配备了用于室内环境探索和建图的激光雷达传感器。 实验概述: 1. 学生通过运行ROS操作系统的命令获取并处理Turtlebot3上安装的激光传感器数据,在未知环境中进行机器人定位及地图绘制。 2. 利用生成的地图信息,学生可以设置机器人的起始位置与目标点,并执行自主导航任务,让机器人自行规划路线到达指定目的地。 3. 实验过程中还涵盖了ROS多机协作的内容,展示如何在多个设备间共享数据和控制指令。 课前准备: 1. 确保计算机已安装Ubuntu 16.04操作系统及ROS Kinetic版本。此前的Kinetic版本可能不支持Turtlebot3,而Lunar或Melodic版本虽然理论上兼容但未经充分测试。 2. 安装必要的软件包和依赖项以准备实验环境。注意不要直接在命令行中粘贴包含换行符的指令,而是先将其复制到文本编辑器内去除换行后再执行。 3. 从GitHub或其他源下载所需代码,并将这些文件放入ROS工作空间进行编译确保没有错误出现。 4. 准备好键盘和鼠标,在实验过程中可能需要在Turtlebot3树莓派上操作。 网络配置: 为了使笔记本电脑与机器人能够协同作业,两者需连接到同一无线网络环境中。可以使用校园网、个人路由器或手机热点(请确认为2.4GHz频段)。然后通过命令获取本机IP地址以进行后续的时间同步设置。 软件安装: 实验开始前需要安装一系列ROS相关组件,包括joy、teleop-twist-joy、teleop-twist-keyboard、laser-proc等。这些工具包对于处理输入输出操作以及激光数据非常重要,并且支持远程控制和导航功能的实现。 实验步骤: 1. 在PC端与机器人之间建立通信连接并测试其有效性。 2. 通过键盘操控Turtlebot3,以验证两者之间的通讯链路是否可靠。 3. 进行SLAM实验,在此过程中利用Turtlebot3上的激光雷达实时构建环境地图。 4. 执行自主导航任务设置机器人的出发点和目标位置,并观察其规划路径并执行的能力。 扩展部分: - 学生将被要求编程指定机器人在不同场景下的导航目的地,这需要掌握如何设定及实现机器人的目标导向任务。该过程涉及到了路径规划与控制算法的应用。 整个实验内容涵盖了ROS的基础操作、硬件接口的使用、SLAM原理以及自主导航技术的学习,对于理解和应用机器人技术和ROS框架具有重要的实践价值。通过此类实验活动,学生不仅能深入理解相关理论知识,还能提高实际动手能力和问题解决能力。
  • Mick_Robot: (Mick)
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    Mick_Robot是由Mick发起的一个自主导航小车的开源项目,旨在提供一套可定制的小车平台和算法,促进机器人技术的学习与创新。 mick_robotmick 是一个开源的自主导航小车项目,采用四轮差速模型与16线3D激光雷达作为传感器,并基于move_base框架进行定制化开发。该项目支持麦克纳姆轮和四轮差速两种底盘类型,从机械结构搭建到嵌入式控制、建图及导航功能实现进行全面分享,最终目标是实现A点至B点的自主导航。 当前代码包括适用于麦克纳姆轮与四轮差速ROS底盘的ROS导航节点包,并需配合底层控制代码mick_robot_chasiss 一起使用。项目详细信息可参考相应的中文教程。 在V1.2版本中,主要更新如下: - 在底盘节点中增加了外部IMU用于矫正里程计偏航角的功能。 - 添加了Cartographer建图配置参数的支持。 - 引入了LeGO-LOAM节点(基于官方节点进行分支开发)。 而在之前的V1.1版本,则进行了以下改进: - 对代码进行了全面重写和优化。
  • MATLABROS仿真展SLAM、Moveit机械臂调整、MATLABGazebo通信)(含报告
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    本项目利用MATLAB集成ROS进行机器人仿真开发,涵盖SLAM自主导航和MoveIt!机械臂操作,并实现MATLAB与Gazebo的交互控制。包含详尽研究报告及完整源代码。 【作品名称】:基于Matlab实现ROS仿真演示(SLAM自主导航、Moveit机械臂调节、Matlab通信控制Gazebo)(报告+源码) 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者,可作为毕业设计项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】:利用ROS机器人操作系统来完成挖掘机模型在Gazebo中的导航仿真和挖掘仿真。该项目将Matlab的robotics system toolbox与Gazebo结合,在Matlab中通过GUI界面控制挖掘机在Gazebo环境下的运动,并实现在Matlab界面上显示挖掘机实时位移及速度信息。
  • STM32麦轮程序
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    本项目介绍了一种基于STM32微控制器的麦轮小车底盘控制系统及其配套的小程序操作界面。通过该系统,用户能够实现对小车运动状态的有效监控与精准操控。 这段文字介绍了麦轮小车底盘的STM32控制代码及小程序控制端代码,并强调了其流畅的操作体验。文档包含了详尽的注释以及一篇配套博客《如何获得一个丝滑的麦轮底盘》,其中详细解析了代码和推导出的麦轮运动学原理。资源中包括麦轮底盘的运动学逆解公式、增量式的PID控制算法,编码器数据离散化的方法及小程序上位机指令分解等内容。
  • AGV.zip
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    本项目专注于研发先进的激光导航叉车AGV(自动引导车辆)系统,采用高效智能的物流自动化解决方案,旨在提升仓储与制造业中的物料搬运效率及安全性。 一份关于mmp文件及Excel表格的报告需要提交。无人叉车是现代工厂生产环节运输物料的重要自动化设备,在研发应用初期展现出巨大潜力。某公司看好这一领域的发展前景,决定立项进行研发与生产工作。 项目基本目标如下: 1) 项目的完成周期为6个月。 2) 成本控制在50万元以内。 3) 确保产品的质量和可靠性,电器件采用进口品牌以保证性能稳定。 作为乙方公司的项目经理,在承接该项目时需按照项目管理的方式编写各种文件,确保项目能够如期按质按量地顺利完成。