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vision_to_mavros: 包含ROS和非ROS(Python)代码的集合,用于将基于视觉系统的数据(例如外部定位系统)传输...

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简介:
Vision_to_Mavros是一个集成ROS与Python代码的项目,旨在连接视觉系统与MAVROS,实现如外部分位系统等传感器数据的有效传输。 本段落介绍了一组非ROS(Python及cpp)代码的集合,这些代码用于将基于视觉系统的数据转换为相应的主题或消息格式,以支持精确的定位与导航任务,在飞行控制堆栈中使用。该代码已经过测试,并附带了详细的安装和使用的说明文档。 主要传感器信息未具体列出。 对于ArduPilot的安装设置: - ROS版本:请参考维基页面上的相关指南。 - 非ROS版本:遵循相应Wiki页面提供的指导进行操作。 包含的主要内容有: 1. **ROS节点**: - 一个将tf姿势数据转换为NED帧格式的节点,用于与视觉相关的MAVROS主题。有关Realsense T265传感器的具体用法和解释可以参考相关博文。 - t265_fisheye_undistort_node:此节点负责对来自Realsense T265鱼眼相机的数据进行失真校正,以供其他软件包使用。有关该功能的详细说明可以在相关的技术文章中找到。 以上内容为精确定位和导航任务提供了重要的支持工具和技术文档资源。

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  • vision_to_mavros: ROSROS(Python)...
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    Vision_to_Mavros是一个集成ROS与Python代码的项目,旨在连接视觉系统与MAVROS,实现如外部分位系统等传感器数据的有效传输。 本段落介绍了一组非ROS(Python及cpp)代码的集合,这些代码用于将基于视觉系统的数据转换为相应的主题或消息格式,以支持精确的定位与导航任务,在飞行控制堆栈中使用。该代码已经过测试,并附带了详细的安装和使用的说明文档。 主要传感器信息未具体列出。 对于ArduPilot的安装设置: - ROS版本:请参考维基页面上的相关指南。 - 非ROS版本:遵循相应Wiki页面提供的指导进行操作。 包含的主要内容有: 1. **ROS节点**: - 一个将tf姿势数据转换为NED帧格式的节点,用于与视觉相关的MAVROS主题。有关Realsense T265传感器的具体用法和解释可以参考相关博文。 - t265_fisheye_undistort_node:此节点负责对来自Realsense T265鱼眼相机的数据进行失真校正,以供其他软件包使用。有关该功能的详细说明可以在相关的技术文章中找到。 以上内容为精确定位和导航任务提供了重要的支持工具和技术文档资源。
  • ROSPython机器人操作ROS
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    ROS,即机器人操作系统,是一款灵活且强大的框架,广泛应用于机器人软件开发。本课程侧重于使用Python语言在ROS平台上进行编程和项目实践。适合希望深入理解机器人技术原理并参与实际开发的研究人员及工程师学习。 基于Python的机器人操作系统(ROS)为用Python 3编写的基于Raspberry Pi的机器人提供了一个平台,并且其原型硬件实现是KR01机器人。传感器与电机控制器之间的主要通信通过I²C进行,使用了杠杆开关保险杠、Sharp/Pololu红外距离传感器以及Pimoroni公司的Breakout Garden系列中的多种传感器。KR01机器人采用了PiBorg的ThunderBorg电机控制器和UltraBorg超声波及伺服控制板。 该系统具有以下特点:通过有限状态机进行任务优先级排序;使用消息队列实现通信,采用仲裁器协调多个模块间的操作,并支持编码器里程计用于精确的运动控制。在启动时会自动扫描I²C总线以发现可用设备并完成相应的配置工作。此外,还可以通过YAML文件对系统参数和功能进行灵活配置。 新西兰个人机器人小组(NZPRG)博客上提供了更多信息,有兴趣的朋友可以自行查找相关资料了解详情。
  • YOLOv5DeepSortROS
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    本项目采用YOLOv5进行实时目标检测,并结合DeepSort算法优化跟踪性能,在ROS平台上实现高效、稳定的多目标追踪系统。 资源描述:该功能包集成了YOLOv5模型框架与Deepsort多目标跟踪算法,并将其封装到ROS系统中。相关知识包括YOLOv5的模型架构、Deepsort的目标追踪技术,以及如何在ROS环境中进行算法集成。 适合人群为需要机器人视觉识别任务的研究者或开发者;同时对其他希望基于ROS平台开展项目的人员同样适用。项目的核心价值在于实现了将目标检测与跟踪算法无缝嵌入到ROS系统中,从而满足了该平台上对于智能感知的需求。
  • ROS机器人导航仿真设计
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    本项目基于ROS平台,旨在开发与实现一套高效的机器人定位及导航仿真系统,结合SLAM技术优化路径规划。 移动机器人的路径规划技术和同时定位与建图技术是实现机器人智能化的关键。为解决这一问题,本段落提出了一种基于机器人操作系统(ROS)的解决方案。在定位与建图过程中采用Gmapping开源软件包中的算法来完成机器人在陌生环境下的自我定位和地图构建任务。与此同时,通过navigation软件包提供的路径规划算法使机器人能够在已知的地图环境中实现导航及自主避障功能。最终,在ROS平台上的仿真工具Gazebo中模拟了真实场景,并进行了系统测试与验证。仿真实验结果表明,该方案能够有效地支持机器人的室内定位、地图构建和导航任务。
  • ROS下机器人智能抓取探究_王海玲
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    本文由作者王海玲撰写,主要探讨了基于ROS平台的视觉定位技术在机器人智能抓取系统中的应用与实现,分析其关键技术及面临的挑战。 随着科技的迅速发展,机器人应用变得越来越广泛。在线示教和离线编程是当前工业生产线上常用的两种控制方式,然而由于抓取目标物体初始位置与最终放置位置受到严格限制的问题存在,只能依赖机械手段完成机器人的点到点操作,导致整个过程耗时较长、工作效率低下并且定位精度不高,这在一定程度上影响了机器人智能化的提升。针对这一问题,本课题提出了一种基于ROS(Robot Operating System)视觉定位技术的智能机械臂抓取系统解决方案,旨在解决目标物体初始位置和最终放置位置受限的问题。具体而言,首先通过张正友算法标定RGB-D相机以获取其内外参数;其次利用棋盘格与AR标签两种方法实现手眼标定;然后结合多种信息进行目标识别及姿态估计;最后完成整个智能抓取任务。
  • ROS-System-Monitor:ROS监控工具
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    ROS-System-Monitor是一款专为ROS(机器人操作系统)设计的系统监控工具,能够实时监测和分析系统的运行状态,确保高效稳定的机器人应用开发与执行。 罗斯系统监控器概要 ROS的系统监视工具由Willow Garage, Inc.、杰罗姆·梅(Jerome Maye)以及拉尔夫·凯斯特纳(Ralf Kaestner)开发,目前维护者为拉尔夫·凯斯特纳。该项目基于BSD许可证发布,并主要在Debian Linux操作系统上运行。 项目提供了一系列ROS节点作为系统监控工具: - CPU监控器 - 硬盘显示器 - 内存监视器 - 网络监控器 - NTP监控器 每个节点都会发布ROS诊断信息,这些可以在运行时通过可视化界面方便地查看和管理。安装指南假设用户将为特定的ROS发行版(如ROS_DISTRO)构建或安装该项目。 对于Ubuntu LTS用户推荐从软件包进行安装。维护者提供了针对最新的Ubuntu LTS版本及常用系统架构的二进制软件包,以简化用户的部署过程。
  • Pointcloud_Concatenate:并PointCloud2ROS
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    Pointcloud_Concatenate是一款ROS软件包,专门设计用来高效地将多个PointCloud2格式的数据流进行合并操作,在机器人感知与建图领域应用广泛。 连接/合并点云并输出单个连接的点云pointcloud_concatenate 该软件包提供了一个节点,可用于将多个点云连接为一个整体。一次最多可以处理4个点云;如果需要更多,则可以通过链接此节点的输出到另一个pointcloud_concatenate 节点来实现。 依赖关系:该软件包取决于pcl和pcl_ros库。 安装方法: 1. 将包克隆至工作区中; 2. 在启动文件里集成这个节点。 3. 运行rosdep确保已安装所有必需的依赖项,具体命令为 rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y。 启动文件:该节点设计用于作为更大规模启动程序的一部分来使用,并且提供了一个示例启动文件(例如concat.launch),展示了必要的参数和主题设置。此示例配置了订阅三个点云的节点,以10 Hz频率在base_link坐标系下运行。
  • ROS移动机器人跟踪设计.pdf
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    本论文探讨了在ROS平台上开发移动机器人的视觉跟踪系统的具体方法和技术细节,旨在提升机器人的自主导航与目标追踪能力。 随着互联网与人工智能的快速发展,机器人技术也取得了显著进步。其中视觉跟随技术作为一项广泛应用且重要的关键技术,在仓储搬运、安防及军事等领域备受关注。这项技术让机器人能够通过传感器获取外部信息,并据此做出判断处理复杂问题,从而提高机器人的智能化水平。 传统视觉跟踪算法在面对复杂背景时难以有效追踪目标,对分辨率要求高,导致只能进行辅助性跟踪。同时由于计算量大,很难满足实时性的需求。因此需要新的方法来解决这些问题。本研究提出了一种基于循环矩阵傅里叶变换特性的KCF(Kernelized Correlation Filters)算法设计ROS(Robot Operating System, 机器人操作系统)下的移动机器人视觉跟随系统。 KCF算法是一种利用核技巧进行跟踪的方案,其核心在于使用核函数将特征映射到高维空间,在此空间中原本线性不可分的问题变得易于处理。该方法还利用了循环矩阵在傅里叶变换中的对角化特性,通过点乘运算代替复杂的矩阵计算来显著减少计算量,并提高了算法的实时性能。 ROS是一个开源元操作系统,为机器人应用开发提供了一个通用框架。它提供的工具和库使构建复杂且高度可定制的应用程序变得更加容易。本研究中设计的基于ROS的移动机器人视觉跟随系统成功实现了高效的跟踪功能。 移动机器人是机器人技术的一个重要分支,在医疗、安防及物流等领域发挥重要作用。它们通过传感器感知环境,并自主或遥控完成任务。视觉跟随系统增强了机器人的导航能力,使其可以更精准地追踪和定位目标。 在开发过程中需要考虑各种算法的适用性和效果。基于区域的方法是一种常见的方式,但该方法在复杂背景下的表现不佳,因为复杂的背景可能导致目标与背景混淆的问题。 设计实现移动机器人视觉跟随系统的软硬件环境时需仔细规划,包括选择适当的传感器、摄像头等输入设备以及相应的算法和控制程序。由于实际工作环境中可能存在各种挑战,系统还需具备一定的容错性和稳定性。 实验结果显示所采用的KCF算法能够有效减少计算量并提高实时性能,满足了跟踪需求,并为移动机器人视觉跟随技术的发展提供了新的解决方案。未来随着机器学习、深度学习等技术的应用,该系统的智能化和精确性将进一步提升,在更多领域得到应用。
  • LabVIEW远程
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    本项目设计并实现了一个基于LabVIEW平台的远程数据采集与传输系统,旨在通过网络实时收集、处理和发送传感器数据,支持跨地域的数据监控与分析。 本段落介绍了在NI LabView平台上利用TCP/IP协议进行远程数据采集与传输的方法,并通过工业现场的数据采集、传送及监控仿真实例进行了阐述。
  • 温度采
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    本系统为一种利用红外技术实现非接触式体温测量与数据传输的技术方案,适用于医疗、安检等多种场景。 本系统采用51单片机作为控制核心,利用DS18B20温度传感器采集实时的温度数据,并通过大功率红外发射管与红外一体接收管进行通信传输。三位数码管用于显示当前的实际温度值,其能够随着环境温度的变化而更新显示内容。该设计实现了将采集到的温度数据经由红外信号发送至远端设备的功能,有效传输距离为2米左右。此外,数码管显示电路具备较高的精度,可以精确地以10度为单位展示实时温度信息。