里程计（Odometry）

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
里程计(Odometry)是一种通过轮子转动等信息估算移动机器人位置变化的技术，常用于自主导航系统中估计位移和姿态。模拟odom里程计涉及订阅和发布里程计信息的过程。这通常包括创建一个节点来生成仿真环境中的里程计数据，并将其发布到特定的topic上以便其他软件组件能够使用这些数据进行导航或定位任务。在这个过程中，需要确保发布的里程计消息格式符合标准（如ROS中的nav_msgs/Odometry），并且根据仿真的需求动态更新位置、速度等信息。具体实现时，开发者可能需要考虑如何有效地模拟传感器噪声和不确定性以使仿真更加贴近实际情况；以及怎样与机器人操作系统(Robot Operating System, ROS)的其他节点集成来完成更复杂的自主导航任务。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

里程计（Odometry）

优质

里程计(Odometry)是一种通过轮子转动等信息估算移动机器人位置变化的技术，常用于自主导航系统中估计位移和姿态。模拟odom里程计涉及订阅和发布里程计信息的过程。这通常包括创建一个节点来生成仿真环境中的里程计数据，并将其发布到特定的topic上以便其他软件组件能够使用这些数据进行导航或定位任务。在这个过程中，需要确保发布的里程计消息格式符合标准（如ROS中的nav_msgs/Odometry），并且根据仿真的需求动态更新位置、速度等信息。具体实现时，开发者可能需要考虑如何有效地模拟传感器噪声和不确定性以使仿真更加贴近实际情况；以及怎样与机器人操作系统(Robot Operating System, ROS)的其他节点集成来完成更复杂的自主导航任务。

视觉里程初探——Visual Odometry篇（Part 1）

优质

本系列文章为视觉里程(VO)技术入门指南的第一部分，旨在介绍VO的基本概念、原理及其在机器人定位与导航中的应用。视觉里程计（Visual Odometry, VO）是一种通过单个或多个相机估算代理（如车辆、人类及机器人）自我运动的技术。它在许多领域中都有应用，包括机器人技术、可穿戴计算设备以及增强现实等，并且对于汽车工业也至关重要。 VO这一术语首次被Nister在其2004年的开创性论文中提出，其命名与轮式里程计（wheel odometry）相似，因为两者都是通过累积传感器数据来估计代理的运动。轮式里程计依靠车轮转动次数计算车辆的位置变化；类似地，视觉里程计则通过对相机图像中的连续帧进行分析以估算出姿态的变化。为了使VO能够有效运作，在环境中需要有足够的光照，并且场景必须具有足够的纹理以便于从图像中提取明显的运动特征。此外，所捕获的连续帧应确保有充分的重叠部分来保证数据的一致性。视觉里程计的优势在于它不受不平路面或其它恶劣条件影响，比如车轮滑动的情况。研究表明，在对比传统轮式里程计时，VO能够提供更精确的位置估计误差（在0.1%到2%之间）。因此，它可以作为其他导航技术如全球定位系统、惯性测量单元IMUs和激光扫描仪的有效补充。当GPS信号不可用或受限制的环境中，例如水下或者空中作业环境里，视觉里程计就显得尤为重要。该系列教程将对VO的历史发展进行回顾，并涵盖从1980年到2011年间的研究进展。在过去的三十年中，尽管早期研究主要集中在离线实现上，但直到最近十年才开始出现能够实时运行的系统。这一技术进步使得视觉里程计能够在火星探测任务中首次被两个漫游车采用。本段落档的第一部分将对VO最初的30年历史进行回顾。文中还提到激光里程计通过连续扫描来估计车辆自我运动的方式与视觉里程计相似，但主要在GPS信号无法使用的情况下发挥作用。同时定位和建图（SLAM）技术是机器人领域中另一个重要概念，它允许机器人在探索未知环境时实时构建地图并确定自己的位置。尽管VO和SLAM有不同之处——前者更专注于连续帧之间的运动估计与自我移动的计算，而后者结合了VO来帮助机器人的定位以及创建周围环境的地图——两者经常被协同使用以发挥各自的优势。视觉里程计技术凭借其准确性和可靠性，在多传感器集成系统中扮演着关键角色。例如，将视觉里程计与惯性测量单元（IMU）相结合可以提供更加精确的运动估算；而当结合激光扫描设备，则可以在纹理不明显或结构复杂环境中增强定位能力；同时，它还可以和GPS配合使用以在信号可用时进行位置校正。从离线实现到实时系统再到外太空漫游车的应用，视觉里程计技术在过去三十年间经历了显著的进步。通过对该领域历史和技术基础的理解，可以更好地把握当前的发展趋势以及未来的研究方向。随着计算机视觉及传感器技术的不断进步，预期在未来智能机器人、自动驾驶汽车以及其他移动设备中将会有更广泛的应用场景出现。

基于C# Emgu的轮式机器人单目视觉里程计方法-Monocular-Visual-Odometry-Emgu

优质

本文介绍了一种基于C#和Emgu库实现的轮式机器人单目视觉里程计方法，能够有效提升机器人在未知环境中的自主导航能力。单目视觉里程计算法的 C#/Emgu 实现最初由 Jason Campbell、Rahul Sukthankar、Illah Nourbakhsh 和 Aroon Pahwa 在他们的论文中提出，该方法使用消费级单目的鲁棒里程计和悬崖检测系统。根据 GPL v3.0 许可...

Data Odometry Color 数据集 (64G)

优质

Data Odometry Color数据集包含超过64GB的多模态传感器数据，涵盖精确位置、运动估计及环境色彩信息，适用于自动驾驶与机器人视觉研究。百度云链接的内容我已经联网下载了两天，文件很大，下载真的不容易。

GPS里程计算器

优质

GPS里程计算器是一款便捷实用的应用程序，能够准确计算两点间的距离和行驶时间。它基于精准的卫星定位系统，为用户提供最佳路线规划及实时交通信息，让出行更加轻松高效。使用CCS C语言开发GPS配置及里程计算功能。

exp3.zip_IMU_惯导里程计_里程计与惯性导航组合

优质

本项目提供一种基于IMU数据的惯导里程计算法，并探讨其与传统里程计结合以提升定位精度的方法。包含源代码和示例数据集。车载惯性/卫星组合导航实验从车辆静止不动的状态开始，但车身存在一定的干扰晃动。10分钟后车辆启动行驶，并采集惯导系统IMU数据、车辆里程计数据以及GPS数据等信息。利用前2分钟的数据进行粗对准，后8分钟的数据用于精对准，从而分别得到惯性导航、惯性/GPS组合导航和惯性/里程计组合导航的导航结果。

ROS里程计读取程序

优质

本ROS里程计读取程序用于实时获取并处理机器人导航系统中的里程计数据，支持数据解析、显示及存储功能，便于路径规划与性能分析。 ROS odometry程序实现了通过固定格式的串口通信来控制小车移动，并订阅了/cmd_vel主题，向该主题发布消息即可实现对小车的控制。此外，它还发布了里程计主题/odm。

EDA出租车里程计课程设计

优质

《EDA出租车里程计课程设计》是一门结合电子设计自动化技术的实际应用课程，专注于开发精确的出租车里程计算系统，旨在培养学生解决实际工程问题的能力。由于我投入了很多精力，因此分值较高但物超所值。有需要的同学可以参考一下。

经典视觉里程计入门教程

优质

本教程旨在为初学者提供经典视觉里程计技术的基础知识与实践指南，涵盖原理、算法实现及应用案例。 ### 视觉里程计经典入门教程知识点解析 #### 一、视觉里程计（VO）概述 “视觉里程计的经典入门教程”是苏黎世大学机器人与感知小组的Davide Scaramuzza教授撰写的一系列文章中的两篇，这两篇文章分别发表在IEEE Robotics and Automation Magazine上： - **第一部分**：《视觉里程计：第一部分——前三十年与基础》，2011年第四期。 - **第二部分**：《视觉里程计：第二部分——匹配、鲁棒性及应用》，2012年第一期。这些文章旨在介绍视觉里程计的基本概念、发展历程以及最新的研究成果和技术进展。视觉里程计是一种通过分析车载相机拍摄的图像序列来估计移动载体位置的技术。 #### 二、视觉里程计的工作原理视觉里程计（Visual Odometry, VO）是指通过分析图像序列或视频流中物体的变化来估计相机运动轨迹的过程。其基本流程包括： 1. **输入**：一系列图像或视频流，通常由安装在移动载体上的一个或多个相机捕获。 2. **处理步骤**： - **特征检测**：识别图像中的关键点。 - **特征匹配（跟踪）**：追踪这些特征在连续帧之间的变化。 - **运动估计**：基于特征的变化来估计相机的相对运动。 - **优化**：通过局部优化方法提高运动估计的准确性。 #### 三、视觉里程计的应用条件为了使视觉里程计正常工作，环境需满足以下条件： - **充足的照明**：确保能够清晰地识别图像中的特征。 - **静态场景占主导地位**：减少移动物体对结果的影响。 - **足够的纹理**：有足够的细节让算法能够提取出明显的特征变化。 - **连续帧之间有足够的重叠**：确保可以追踪到特征点。 #### 四、视觉里程计的优势相较于其他类型的里程计技术，如轮式里程计（wheel odometry），视觉里程计具有以下优势： - **不受轮滑影响**：即使在不平坦的地面上，视觉里程计也不受车轮打滑的影响。 - **更准确的位置估计**：相对位置误差通常在0.1%至2%之间，比轮式里程计更为精确。 - **多用途互补作用**：可以作为轮式里程计、全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）和激光里程计等的补充。 - **适用于GPS受限环境**：例如水下和空中环境中，视觉里程计尤为重要。 #### 五、视觉里程计的局限性尽管视觉里程计具有许多优点，但它也存在一些局限性： - **光照条件**：强光或暗光条件下可能无法正常工作。 - **缺乏纹理的环境**：如果环境中缺乏足够的纹理特征，则难以进行准确的特征匹配。 - **快速运动**：高速运动可能导致特征匹配困难，从而影响定位精度。视觉里程计作为一种重要的移动载体定位技术，在机器人导航、无人驾驶车辆等领域有着广泛的应用前景。通过对上述内容的学习，我们可以了解到视觉里程计的基本原理、应用场景及其优势和局限性，这对于进一步研究和发展这一领域具有重要意义。

点面ICP_ICP_点面ICP里程计

优质

本模块为点面ICP里程计，采用改进的迭代最近点算法，结合点云和平面特征，实现高精度定位与跟踪，适用于机器人导航及自动化领域。实现3D激光点云的里程计功能，并以Kitti格式输出结果。