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基于ROS的C++代码:使用IMU和GPS从起点到终点导航

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简介:
本项目运用ROS框架编写C++程序,结合IMU与GPS数据实现精准定位,通过算法规划路径,完成从起点至终点的自主导航任务。 这段文字描述了一个基于ROS框架的C++程序实现,该程序利用IMU(惯性测量单元)和GPS从指定起点导航到指定终点,并且使用的是真实传感器数据。代码订阅了imu、gps fix以及lidar scan主题,并发布了cmd_vel主题。目前代码已经进行了修正但尚未进行正式测试。

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客服
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  • ROSC++使IMUGPS
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    本项目运用ROS框架编写C++程序,结合IMU与GPS数据实现精准定位,通过算法规划路径,完成从起点至终点的自主导航任务。 这段文字描述了一个基于ROS框架的C++程序实现,该程序利用IMU(惯性测量单元)和GPS从指定起点导航到指定终点,并且使用的是真实传感器数据。代码订阅了imu、gps fix以及lidar scan主题,并发布了cmd_vel主题。目前代码已经进行了修正但尚未进行正式测试。
  • ROS平台使IMUGPS仿真源+详尽注释
    优质
    本项目提供了一个基于ROS平台的从起点到终点导航仿真的完整代码库,内含IMU与GPS传感器数据融合处理程序,并附有详细注释以帮助用户快速理解和修改代码。 基于ROS平台利用IMU(惯性测量单元)和GPS从指定起点到终点进行仿真的源码及超详细注释现已整理完成。此项目代码包含详尽的注释,即使是编程新手也能轻松理解。该项目是我个人精心制作的作品,在课程中获得了98分的好成绩,并得到了导师的高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计等任务来说,这是一份非常有价值的参考资料。下载并简单部署后即可使用此代码进行相关实验或研究工作。
  • 路径规划
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    《从起点到终点的路径规划》一书深入探讨了在复杂环境中寻找最有效路线的方法与技术,涵盖算法设计、优化策略及实际应用案例。 点到点的轨迹规划需要输入位置、初始速度和初始加速度来生成运动轨迹。
  • ROSPython
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    本项目提供了一套基于ROS平台的Python实现方案,专注于实现机器人的多点自主导航功能。通过简洁高效的代码设计,旨在为机器人在复杂环境下的路径规划和导航任务提供强大支持。 基于ROS的多点导航的Python代码示例: ```python #!/usr/bin/env python import rospy import actionlib from actionlib_msgs.msg import * from geometry_msgs.msg import Pose, PoseWithCovarianceStamped, Point, Quaternion, Twist from move_base_msgs.msg import MoveBaseAction, MoveBaseGoal from random import sample from math import pow, sqrt class MultiNav: def __init__(self): rospy.init_node(MultiNav, anonymous=True) rospy.on_shutdown(self.shutdown) ``` 注意:在初始化节点时,将`rospy.init_node(MultiNav, anonymous=True)`中的类名作为字符串传递给函数即为`MultiNav`。
  • UKFGPS-IMU组合系统MATLAB.doc
    优质
    本文档提供了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法实现GPS与惯性测量单元(IMU)融合定位技术的MATLAB源代码,适用于自主导航系统的开发研究。 UKF应用于GPS-IMU组合导航系统的MATLAB代码是一个function函数形式的实现,并且该内容是文档中的一个部分。
  • QT C++ 圆弧绘制圆心、坐标
    优质
    本教程讲解如何使用Qt C++通过给定的圆心、起点和终点坐标绘制圆弧,涵盖相关函数及示例代码。适合图形界面开发者学习。 在VS2017环境下使用Qt 5.15及以上版本的Qt C++进行圆弧绘制时,可以通过指定圆心坐标、起始角度坐标以及终点角度坐标来实现。这种基于坐标的绘图方法能够精确控制圆弧的位置和形状。
  • MATLAB惯性开源GPSIMU数据融合)
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    本项目提供一套在MATLAB环境下运行的惯性导航系统开源代码,实现GPS和IMU传感器的数据融合,提高导航精度。 使用扩展卡尔曼滤波的MATLAB程序可以实现GPS和IMU数据的融合。
  • 迷宫求解问题 在一个由m行n列表示迷宫中,设有一个(1,1)(m,n),请寻找一条路径...
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    该文探讨了在由m行n列构成的迷宫内,找到从左上角起点(1,1)至右下角终点(m,n)的有效路径问题。通过算法设计与实现,分析多种求解策略及其实用性。 题目:假设迷宫由m行n列构成,有一个入口和一个出口,入口坐标为(1, 1),出口坐标为(m, n)。试找出一条从入口通往出口的最短路径。设计算法并编程输出一条通过迷宫的最短路径或报告“无法通过”的信息。要求:用栈和队列实现,不允许使用递归算法。
  • MATLAB多MTSP_MTSP问题_MATLAB多旅行商_多与多_MTSPF_GA1RAR
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    本代码实现基于遗传算法和局部搜索策略的MATLAB多旅行商问题求解,支持多起点及多终点。适用于复杂路径规划场景优化研究。 定起点定终点的多旅行商MTSP问题的MATLAB代码
  • MATLAB中RRTRRT*路径规划算法详解:快速随机探索方法
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    本文章深入解析了在MATLAB环境下实现的RRT及RRT*两种热门路径规划算法。它提供了对从起点至目标点的快速且高效搜索策略的理解,并详述其具体应用与操作步骤。适合希望掌握机器人技术中路径探索和优化方法的研究者或工程师参考学习。 在MATLAB环境下对RRT(快速随机树)与RRT*路径规划算法进行详解:从起点到终点的探索过程以及快速随机树构建方法。 RRT的基本步骤如下: 1. 以起始点作为种子,开始扩展枝丫; 2. 在机器人的构型空间中生成一个随机点; 3. 在现有的树结构中找到距离该随机点最近的一个节点,并标记为A; 4. 向着这个最近的节点方向生长新的树枝。如果在这个过程中没有碰到任何障碍物,则将新延伸出的枝丫及其端点添加到现有树上,然后返回步骤2继续进行。 在MATLAB中实现RRT和改进版本即RRT*算法时,重点在于随机点生成、寻找与当前扩展节点最近邻接的节点以及处理树枝生长等环节。