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基于ROS与激光SLAM的室内服务机器人自主导航系统开发

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简介:
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。

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客服
客服
  • ROSSLAM
    优质
    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设计.pdf
    优质
    本文介绍了基于ROS平台的机器人自主导航系统的设计与实现,包括路径规划、避障算法及传感器数据融合技术。 基于ROS的机器人自主导航系统设计.pdf 文档详细介绍了如何利用ROS(Robot Operating System)开发一个高效的机器人自主导航系统。该文档涵盖了从环境感知到路径规划的关键技术,并提供了实际应用案例,帮助读者深入理解并掌握相关知识与技能。
  • ORB-SLAM移动定位方法
    优质
    本研究提出了一种基于ORB-SLAM算法的室内服务型移动机器人的定位和导航解决方案,有效提升机器人在动态环境中的自主导航能力。 室内服务移动机器人的ORB-SLAM定位导航方法探讨了如何利用ORB-SLAM技术实现机器人在复杂环境中的精准定位与自主导航。这种方法通过高效的地图构建及实时跟踪机制,为室内服务型机器人提供了可靠的位置信息支持,从而增强了其操作灵活性和任务执行效率。
  • ROS和ArduinoSLAM
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    本项目构建了一种结合ROS与Arduino的SLAM(同时定位与地图构建)自主机器人系统,旨在实现高效的环境探索及精确导航功能。 SLAM 使用 ROS 和 Arduino 以及 LIDAR 的自主机器人。
  • ROS理论实践_6.SLAM代码.zip
    优质
    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。
  • ROS理论实践_6.SLAM代码.rar
    优质
    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。
  • SLAM课件
    优质
    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。
  • ROSSLAM
    优质
    本项目构建于ROS平台之上,致力于开发一套先进的SLAM(同步定位与建图)机器人系统,实现自主导航和环境感知。 一个四轮SLAM机器人移动底盘设计使用了STM32F407ZGT6作为主控芯片,并已移植rosserial,可以直接连接到ROS系统中。本项目提供了机器人底盘的全部源码、原理图及PCB。
  • ROSSLAM移动感知目标检测-C/C++
    优质
    本项目采用C/C++语言在ROS框架下实现,通过SLAM技术构建环境地图,并进行精准的目标检测与跟踪,适用于复杂室内场景下的自主导航任务。 自主移动机器人的感知系统采用ROS框架,并结合了RS-LIDAR-16激光雷达及SLAM技术进行环境建图与定位。此外,该系统还集成了基于YOLOv5的深度神经网络(DNN)目标检测模块,实现从2D到3D的目标识别功能。整个自主移动机器人感知系统的初步构建包括了IMU Xsens MTi-G700、Robosense RS-LIDAR-16和Intel RealSense D435等关键设备的使用。 对于RealSense D435,我们利用SC-LeGO-LOAM与hdl_localization进行视频对象示例处理。ROS检测模块方面,已上传了新的ROS及SLAM版本。
  • ROS+YOLOV8+SLAM智能小车实战(四):雷达SLAM建图
    优质
    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。