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该机器人系统适用于ROS环境下的SLAM技术。

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简介：
该项目涉及到一个基于四轮的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）机器人，其移动底盘的设计方案采用了STM32F407ZGT6作为主控芯片。由于先前已成功地将rosserial移植到该芯片上，因此机器人可以直接与ros（Robot Operating System）系统建立连接。本项目包含了机器人底盘的完整源代码、详细的原理图以及相应的PCB设计文件。

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  • 关于ROS环境下移动机器人SLAM技术的研究1
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    本研究聚焦于ROS环境下的移动机器人SLAM（同时定位与地图构建）技术，旨在探索和优化算法以提升机器人在未知环境中的自主导航能力。 移动机器人的同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM）是其实现完全自主导航的关键技术。
     
  • 基于ROS的SLAM机器人系统
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    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。
     
  • 关于ROS和Kinect环境下移动机器人SLAM的研究论文.pdf
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    本研究论文深入探讨了在ROS与Kinect环境下的移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）技术，旨在提升机器人自主导航能力。 同时定位与地图构建（SLAM）技术是移动机器人实现自主导航和避障的关键问题之一。传统的1D和2D传感器，如超声波传感器、声呐及激光测距仪等，在建图过程中无法获取Z轴方向上的信息，这增加了机器人发生碰撞的风险，并影响了建图结果的准确性。为了弥补以往研究中仅使用2D激光数据的不足，我们对Kinect三维数据进行了转换研究，将水平视角和垂直视角的信息融合成二维激光数据进行地图构建。通过机器人操作系统（ROS）进行仿真分析与实际测试后发现，Kinect可以有效补充1D及2D传感器的数据缺陷，并显著提高建图的完整性和可靠性，在室内移动机器人的SLAM应用中表现良好。
     
  • ROS机器人小车的建模仿真及SLAM技术
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    本项目专注于研究与开发基于ROS平台的机器人小车系统，涵盖其建模仿真、运动控制以及同时定位与地图构建（SLAM）技术的应用。 在ROS中完成一个机器小车的模型创建、传感器配置以及仿真环境设置，并控制该小车进行运动。
     
  • 基于ROS和Arduino的SLAM自主机器人系统
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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环境下基于KCF的机器人跟踪算法实现
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    本研究在ROS环境中实现了基于KCF（Kernelized Correlation Filters）的高效物体跟踪算法，旨在提升机器人的视觉跟踪能力与适应性。通过优化算法参数和集成多传感器数据融合技术，增强了算法在复杂环境下的鲁棒性和实时性能，为机器人导航、人机交互等应用提供了有力支持。 在ROS环境下实现跟踪算法——相关滤波跟踪算法KCF，并通过Kinect获取视频流来追踪视频中的目标对象。
     
  • 基于ROS和RGB-D传感器的SLAM技术在智能机器人中的应用（本科毕业论文）
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    本研究探讨了基于ROS平台及RGB-D传感器的SLAM技术，在智能机器人导航中实现环境构建与定位的应用，旨在提升机器人的自主性和适应性。 本段落重点研究并实现了以下部分：第一部分是智能移动机器人的机械设计，涵盖了选材、结构及动力等方面的设计思路；第二部分为智能机器人理论分析，介绍了机器人运动学模型、航迹推算、SLAM（即时定位与地图构建）、主动定位和路径规划的核心算法；第三部分涉及硬件设计，阐述了上下位机系统的硬件设计方案；第四部分是软件设计，解释了上下位机的软件系统设计理念及调试方法；第五部分探讨通用性设计，分析移动机器人底盘在软硬件方面的通用性方案；第六部分为实验结果与分析，总结并评估本研究中智能机器人的实际效果和相关数据分析。
     
  • ROS：基于Python的机器人操作系统（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。
     
  • UUV_Simulator：适用于水下机器人仿真的Gazebo ROS软件包
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    UUV_Simulator是一款基于ROS和Gazebo开发的软件包，专注于水下无人航行器(UUV)的仿真。该工具为研究人员及开发者提供了一个全面、逼真的环境来测试与优化水下机器人的算法与性能。 uuv_simulator：使用该模拟器来仿真无人水下航行器（UUV）。这是一个包含多个软件包的集合，这些软件包提供了在ROS环境中模拟水下航行器所需的插件与应用程序。如果您基于此模拟器进行研究并发表成果，请引用以下文献： @inproceedings{Manhaes_2016, doi = {10.1109/oceans.2016.7761080}, year = 2016, month = {sep}, publisher = {{IEEE}}, author = {Musa Morena Marcusso Manh{\~{a}}es and Sebastian A. Scherer and Martin Voss and Lui}