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SLAM导航机器人零基础实战系列,包含所有PDF文档的整理压缩包。

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简介:
《SLAM导航机器人零基础实战系列》讲义第一章:Linux基础涵盖了以下内容:1. Linux系统的概述,详细介绍了其核心概念。2. 提供了安装Ubuntu Linux发行版的具体步骤,帮助读者快速搭建开发环境。3. 阐述了Linux命令行操作的基础技能,为后续学习奠定坚实基础。第二章:ROS入门系统架构概述1. 深入剖析了ROS(Robot Operating System)的本质及其作用。2. 详细描述了ROS系统的整体架构,帮助理解其各个组成部分之间的关系。3. 指导读者在Ubuntu 16.04环境下安装ROS Kinetic版本,并提供实践指导。4. 演示了编写ROS第一个程序“hello_world”的方法,为机器人软件开发奠定初步基础。5. 讲解了如何编写简单的消息发布器和订阅器,熟悉ROS消息机制。6. 介绍了如何编写简单的service和client程序,理解ROS服务与客户端的交互方式。7. 详细阐述了tf(transformations)的原理及其在机器人定位中的应用价值。8. 分析了roslaunch在大型机器人项目中的重要作用,提升项目管理效率。9. 指导读者熟练使用rviz进行可视化调试和结果展示,增强理解能力。10. 预览了ROS高级功能的实际应用场景,为后续学习提供方向指引。第三章:感知与大脑系统构建1. 介绍了ydlidar-x4激光雷达的特性及应用场景。2. 详细讲解了带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器及其在机器人导航中的作用。3. 分析了轮式里程计与运动控制的相关知识,为机器人运动控制提供理论基础。4. 阐述了音响麦克风与摄像头在机器人感知系统中的应用价值。5. 对机器人大脑嵌入式主板的性能进行了对比分析,帮助读者选择合适的硬件平台。6. 设计并实现一个能够自主行走和进行语音对话的机器人原型系统,提升实践能力。第四章:差分底盘设计方案设计1. 详细阐述了stm32主控硬件的设计方案,包括电路设计、元器件选型等内容。2. 介绍了stm32主控软件的设计方案,涵盖程序结构、算法实现等方面的内容。3. 讲解了底盘通信协议的设计原则及具体实现方法,确保数据传输的可靠性与效率 。4. 进行了底盘ROS驱动开发的实践指导,将底层硬件控制与 ROS 系统集成起来 。5.对底盘PID控制参数进行了整定策略研究,保证机器人的稳定性和精准性 。6.完成了底盘里程计标定工作,提高机器人的定位精度 。第五章:树莓派3开发环境搭建配置1.指导读者安装ubuntu_mate_16.04操作系统到树莓派3上 , 为 ROS 开发提供支持 。2.演示如何在树莓派3上安装ros-kinetic软件包 , 构建 ROS 开发环境 。3.分享装机后一些实用软件安装和系统设置技巧 , 优化树莓派3的使用体验 。4.讲解PC端与robot端之间的ROS网络通信方法 , 实现远程控制和数据共享 。5.介绍Android手机端与robot端之间的ROS网络通信方式 , 提供更便捷的用户交互界面 。6.演示如何将树莓派USB接口和tty串口号绑定 , 实现设备间的直接连接 。7.设置树莓派开机自启动ROS节点,简化开发流程 。第六章:SLAM建图与自主避障导航技术探索1.阐述如何在机器人平台上使用各种传感器进行数据采集和处理 , 为 SLAM 建图提供基础数据 。2.详细介绍了google-cartographer机器人SLAM建图算法的应用及原理 , 实现高精度地图构建 。3.讲解了ros-navigation机器人自主避障导航技术的实现方法 , 使机器人能够在复杂环境中安全移动 。4.探讨多目标点导航及任务调度策略 , 实现多目标协同移动和任务管理功能 .5.研究机器人的巡航与现场监控技术 , 实现智能化的环境感知和管理 .第七章:语音交互与自然语言处理技术应用1\. 系统地梳理了语音交互相关的关键技术及其发展趋势 .2\. 指导读者实现机器人的语音交互功能 , 构建智能化的交互体验 .3\. 深入探讨自然语言处理云计算引擎的应用 , 为机器人的自然语言理解提供强大支持.

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客服
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  • SLAM入门-PDF合集.zip
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    本合集中包含了关于SLAM( simultaneous localization and mapping,即时定位与地图构建)技术及其在导航机器人中的应用的PDF文档。适合初学者快速掌握SLAM相关理论知识及实践技巧。 《SLAM导航机器人零基础实战系列》讲义 第1章:Linux基础 1. Linux简介 2. 安装Ubuntu系统 3. Linux命令行基础操作 第2章:ROS入门 1. ROS是什么 2. ROS系统的整体架构 3. 在ubuntu 16.04中安装ROS kinetic 4. 编写第一个ROS程序hello_world 5. 编写简单消息发布器和订阅器 6. 编写简单的service和client 7. 理解tf原理 8. 理解roslaunch在大型项目中的作用 9. 熟练使用rviz 10. 在实际机器人上运行ROS高级功能预览 第3章:感知与大脑 1. YDLIDAR-X4激光雷达 2. 带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器 3. 轮式里程计与运动控制 4. 音响麦克风和摄像头 5. 机器人大脑嵌入式主板性能对比 6. 制作一个可以行走并对话的机器人 第4章:差分底盘设计 1. STM32主控硬件设计 2. STM32主控软件设计 3. 底盘通信协议 4. 底盘ROS驱动开发 5. 底盘PID控制参数整定 6. 底盘里程计标定 第5章:树莓派3开发环境搭建 1. 安装Ubuntu MATE 16.04系统 2. 安装ros-kinetic 3. 装机后一些实用软件安装和系统设置 4. PC端与机器人端ROS网络通信 5. Android手机端与机器人端ROS网络通信 6. 树莓派USB与tty串口号绑定 7. 开机自启动ROS节点 第6章:SLAM建图与自主避障导航 1. 在机器人上使用传感器 2. 使用Google Cartographer进行机器人SLAM建图 3. 使用ros-navigation实现机器人自主避障导航 4. 多目标点导航及任务调度 5. 机器人的巡航和现场监控 第7章:语音交互与自然语言处理 1. 相关的语音交互技术 2. 实现机器人上的语音交互 3. 自然语言处理云计算引擎
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    本教程详细介绍了如何使用C#编程语言编写代码来压缩整个文件夹及其内部的所有文件和子文件夹,帮助开发者轻松实现文件打包功能。 对文件夹下的所有子目录及所有文件进行压缩和解压操作,如有需要可以下载相关工具。
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    本指南详细介绍如何从零开始制作一个具备自主导航功能的SLAM(同步定位与映射)机器人。涵盖硬件选择、软件编程及系统集成等关键步骤,适合DIY爱好者和机器人技术入门者学习参考。 【自己动手做一台SLAM导航机器人】 前言 第一章:Linux基础 第二章:ROS入门 第三章:感知与大脑 第四章:差分底盘设计 第五章:树莓派3开发环境搭建 第六章:SLAM建图与自主避障导航 第七章:语音交互与自然语言处理 附录A:用于ROS机器人交互的Android手机APP开发 附录B:用于ROS机器人管理调度的后台服务器搭建 附录C:如何选择ROS机器人平台进行SLAM导航入门
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    本论文探讨了基于Cartographer算法的Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)技术在机器人自主导航中的应用,并详细描述了一种设计用于实现高效地图构建与定位的机器人系统。该研究通过优化路径规划和环境感知,显著提升了机器人的自主移动能力和适应复杂环境的能力。 本段落档探讨了基于Cartographer算法的SLAM(同时定位与地图构建)技术及其在导航机器人设计中的应用。通过详细分析Cartographer的工作原理,文档展示了如何利用该算法提升机器人的自主导航能力,并提供了一个详尽的设计案例来展示其实现过程和效果评估。
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    本资源提供完整的MDAC文件包,内含安装Microsoft Data Access Components所需的全部文件,便于一次性下载和部署。 MDAC所有文件包含了安装MDAC所需的所有文件集合。
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  • 验代码及指计算版本
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    本资源包专为教学与研究设计,内含全面的实验代码及相关指导书,便于开展各类计算实验。 在本资源中,我们将主要关注“智能计算系统”的相关实验代码和指导书文档。这是一个涵盖广泛领域的主题,涉及计算机科学中的算法、数据处理、机器学习以及人工智能等多个方面。 1. **智能计算系统**:指能够模拟人类智能或实现智能行为的计算机程序或硬件系统。这类系统通常包括机器学习、神经网络、模糊逻辑及遗传算法等技术,旨在解决复杂问题并进行决策。 2. **实验代码**:“智能计算系统课程设计全部实验代码.zip”可能包含了一系列与智能计算相关的编程实践项目。这些代码可能涵盖了不同的编程语言(如Python、Java或C++),用于实现特定的智能算法,例如神经网络训练、遗传算法优化或者模糊逻辑控制等。 3. **指导书文档**:“智能计算系统实验课文档(2).zip”则包含实验指导、步骤说明、理论背景介绍及预期结果等内容。这些文档对于理解实验目的、执行步骤和分析结果至关重要,有助于学生逐步掌握智能计算的核心概念和方法。 4. **软件插件**:在学习和实践中可能会使用到各种软件工具与插件,如数据处理软件(例如Python的Pandas库)、可视化工具(如Matplotlib或TensorBoard)及模型训练平台(如TensorFlow或PyTorch)。这些工具能帮助开发者更高效地实现和调试智能算法。 5. **范文模板素材**:指导书中可能包含了示例代码、模型配置文件以及实验报告模板等,以帮助学生按照标准格式完成实验报告与项目展示。同时为他们提供了参考及学习的范例。 6. **课程设计**:课程设计是教学过程中的一个重要环节,要求学生将所学理论知识应用到实际项目中。在这个过程中,学生会面临问题定义、算法选择、编程实现以及结果验证等步骤,从而深化对智能计算的理解。 通过这些实验和指导,学生们不仅能够了解智能计算的基本原理,还能提升自己的编程技能及解决实际问题的能力。在实践中,他们将学习如何运用智能计算方法来处理预测、分类与优化等问题,并逐步掌握这一领域前沿技术的应用。此外,这些资源对于从事相关研究工作的人员也有很高的参考价值。
  • 于多波束声纳水下SLAM定位优质项目.zip
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    本项目为一套基于多波束声纳技术的先进水下机器人导航与定位系统(SLAM)开发方案。通过实际操作,深入学习和掌握水下环境中的精确导航及地图构建技能。 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图)是机器人领域中的关键技术,在水下环境中尤为重要,因为GPS信号无法穿透水面。本项目以“SLAM-使用多波束声纳的机器人水下SLAM导航定位”为主题,通过优质的实战案例深入讲解如何利用多波束声纳进行水下环境感知和机器人定位。 多波束声纳是一种高级海洋探测设备,它能发射多个声波束,并在不同角度接收回波以获取海底地形的三维信息。相较于传统的单波束声纳,多波束声纳提供更高的分辨率和更大的覆盖范围,在水下SLAM的应用中尤为重要。项目内容包括如何设置和操作多波束声纳系统以及处理解析其收集的数据。 SLAM算法的核心在于估计机器人在未知环境中的位置并同时构建地图。由于光的限制,视觉SLAM方案难以实施,因此声学SLAM成为主要手段。本项目涵盖声学传感器数据预处理、特征提取、数据关联和状态估计等关键步骤,并使用滤波理论(如卡尔曼滤波或粒子滤波)来解决定位问题并利用这些信息更新地图。 此外,实战部分还包括误差校正和地图优化,确保SLAM系统在动态及不确定环境中稳定可靠。你将学习如何通过回环检测修正累积误差以及采用图优化技术(如G2O库)提升地图质量。 在这个项目中,还将接触到机器人操作系统(ROS),它是机器人软件开发的标准框架。借助ROS可以方便地管理多波束声纳的数据流、实现与其他硬件设备的通信并开发SLAM算法节点。这将帮助你理解ROS的工作原理,并了解如何在实际工程中应用它。 通过本项目的理论知识和实践操作,你不仅能掌握水下机器人自主导航系统的相关设计与实现能力,还能为未来的水下探索任务奠定坚实基础。
  • SLAM仿真功能集合
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    该SLAM仿真导航功能包集合提供了多种机器人自主定位与地图构建工具,适用于各类仿真环境中的路径规划和导航任务。 SLAM仿真导航功能包集