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《机器人SLAM导航》课件(简化版)-第五章 机器人主机

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简介:
本课件为《机器人SLAM导航》课程第五章内容,聚焦于机器人主机系统设计与实现,涵盖硬件选型、操作系统配置及核心算法部署等关键知识点。 5.1 X86与ARM主机对比 5.2 ARM主机:树莓派3B+ 5.3 ARM主机:RK3399 5.4 ARM主机:Jetson-tx2

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  • SLAM()-
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    本课程旨在深入讲解机器人技术中的SLAM(同步定位与建图)原理及其在自主导航领域的应用。通过系统学习,学员能够掌握从理论到实践的核心技能,为开发智能移动机器人的项目打下坚实基础。 机器人SLAM与自主导航课件:机器人SLAM与自主导航课件:机器人SLAM与自主导航课件:机器人SLAM与自主导航课件。
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    本课件为《机器人学导论》第五章节的教学材料,内容涵盖了机器人的基本原理、结构设计及运动控制等方面的知识。通过详细的讲解与实例分析,旨在帮助学生建立坚实的机器人技术理论基础。 机器人学导论第五章PPT课件.pptx
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  • 在ROS中启动自仿真 - 5步:实现的自
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    本教程详细介绍如何在ROS环境中为自主机器人实现路径规划与避障功能,使其实现真正的自主导航。 我们继续使用gmapping进行地图构建。gmapping是ROS自带的地图构建工具包,它利用激光数据和里程计的数据来生成二维地图。 为了实现已知机器人的定位功能,我们将采用amcl(自适应蒙特卡洛定位)。amcl是一个用于机器人在二维环境中概率定位的系统,在已知地图的情况下,通过粒子滤波跟踪机器人的位姿。ROS中的amcl节点订阅激光数据(sensor_msgs/LaserScan)和地图数据(nav_msgs/OccupancyGrid),从而得到机器人的估计位置姿态。
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    机器人移动导航是指利用传感器和算法技术使机器人能够自主规划路径并避开障碍物,在复杂环境中实现精准定位与灵活移动的技术。 移动机器人导航讲义及内容分析主要涵盖2D激光SLAM的导航技术。这部分内容详细介绍了如何利用二维激光扫描数据进行同时定位与地图构建,并探讨了相关算法和技术在实际应用中的实现方法。
  • ROS理论与实践_6.自SLAM代码.zip
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    本资源包含ROS环境下自主导航及SLAM( simultaneous localization and mapping)技术的详细教程和源代码,适合机器人开发者深入学习实践。 该代码实现了在Gazebo中实现小车的定位与导航系统。
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    本资源包含ROS环境下自主导航和SLAM(同步定位与建图)技术的学习材料及完整代码,适用于机器人研究者和爱好者深入理解和实践。 ROS理论与实践第六部分介绍了机器人SLAM( simultaneous localization and mapping,即同步定位与建图)以及自主导航的相关代码内容。