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基于ROS的EP小车导航系统源码.zip

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简介:
本资源提供了一个基于ROS平台的小车(EP小车)自主导航系统的完整源代码包,内含路径规划、避障等核心功能模块。适合机器人技术学习与研究使用。 # 基于ROS的EP小车导航系统 ## 项目简介 本项目是一个基于ROS(机器人操作系统)的EP小车导航系统,旨在实现小车在仿真环境中的全局路径规划和局部路径跟踪。通过给定目标点的坐标,系统能够自动规划路径并控制小车导航至目标点。项目包含了一系列脚本和配置文件,用于实现导航功能,并提供了参数调整和可视化工具。 ## 项目的主要特性和功能 1. 全局路径规划使用rosnoeticglobalplanner包,根据小车的当前位置和目标位置,在地图上生成多个短期规划目标点(路径点)。 2. 局部路径跟踪通过获取最近未到达的路径点,输出小车的速度和角度指令,驱动小车逐步到达目标点。 3. 参数调整允许用户调整全局规划和局部跟踪的参数,以优化小车的导航性能。 4. 可视化和监控提供多个可视化界面,展示小车的运行状态、路径点和导航过程中的参数。 ## 安装使用步骤 ### 安装准备 1. 复制作业仓库。

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  • ROSEP.zip
    优质
    本资源提供了一个基于ROS平台的小车(EP小车)自主导航系统的完整源代码包,内含路径规划、避障等核心功能模块。适合机器人技术学习与研究使用。 # 基于ROS的EP小车导航系统 ## 项目简介 本项目是一个基于ROS(机器人操作系统)的EP小车导航系统,旨在实现小车在仿真环境中的全局路径规划和局部路径跟踪。通过给定目标点的坐标,系统能够自动规划路径并控制小车导航至目标点。项目包含了一系列脚本和配置文件,用于实现导航功能,并提供了参数调整和可视化工具。 ## 项目的主要特性和功能 1. 全局路径规划使用rosnoeticglobalplanner包,根据小车的当前位置和目标位置,在地图上生成多个短期规划目标点(路径点)。 2. 局部路径跟踪通过获取最近未到达的路径点,输出小车的速度和角度指令,驱动小车逐步到达目标点。 3. 参数调整允许用户调整全局规划和局部跟踪的参数,以优化小车的导航性能。 4. 可视化和监控提供多个可视化界面,展示小车的运行状态、路径点和导航过程中的参数。 ## 安装使用步骤 ### 安装准备 1. 复制作业仓库。
  • ROS自定义四轮
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    本项目开发了一套基于ROS操作系统的四轮小车自主导航系统,实现了路径规划、避障和精准定位等功能,为各类室内场景下的自动导引任务提供了可靠解决方案。 ROS学习(十四)自定义四轮小车的ROS导航及对应源码。 本段落详细介绍了如何为一个自定义设计的四轮小车实现ROS导航功能,并提供了相关的代码示例,帮助读者理解和实践机器人操作系统中的路径规划与自主导航技术。通过本篇博客的学习,你可以掌握从硬件配置到软件编程的具体步骤和技巧,从而在实际项目中更有效地应用这些知识。
  • ROS自动底板.7z
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    该文件包含ROS(机器人操作系统)自动导航小车的底板设计资料,适用于需要构建或研究自主移动机器人的开发者和研究人员。 关于ROS自动导航小车的底层板STM32F405代码及原理图的相关内容,我已经在我的博客上进行了记录。该项目涉及从下位机到ROS再到QT ROS的人机交互技术的应用。我写这些博客主要是为了分享自己的学习过程和经验,希望能帮助那些处于类似阶段的新手少走弯路。由于我自己也在不断的学习过程中,如果有错误的地方,请各位专家多多指正。
  • ROS多点Python代
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    本项目提供了一套基于ROS平台的Python实现方案,专注于实现机器人的多点自主导航功能。通过简洁高效的代码设计,旨在为机器人在复杂环境下的路径规划和导航任务提供强大支持。 基于ROS的多点导航的Python代码示例: ```python #!/usr/bin/env python import rospy import actionlib from actionlib_msgs.msg import * from geometry_msgs.msg import Pose, PoseWithCovarianceStamped, Point, Quaternion, Twist from move_base_msgs.msg import MoveBaseAction, MoveBaseGoal from random import sample from math import pow, sqrt class MultiNav: def __init__(self): rospy.init_node(MultiNav, anonymous=True) rospy.on_shutdown(self.shutdown) ``` 注意:在初始化节点时,将`rospy.init_node(MultiNav, anonymous=True)`中的类名作为字符串传递给函数即为`MultiNav`。
  • (MPC辆控制)ROS框架.zip
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    本资源为基于ROS(Robot Operating System)框架开发的MPC(模型预测控制)车辆控制系统源代码,适用于自动驾驶与智能驾驶研究。 # 基于ROS框架的MPC车辆控制系统 ## 项目简介 本项目基于ROS(机器人操作系统)框架实现了一个模型预测控制(MPC)车辆控制系统。系统通过集成MPC算法与ROS节点,实现了对车辆运动轨迹的精确控制。 ## 主要特性和功能 1. **MPC控制算法**:项目中采用了MPC算法来预测和优化车辆的运动路径,并计算出最优的控制指令。 2. **ROS节点开发**:利用ROS节点实现MPC算法与ROS系统的数据交换。订阅并处理车辆的位置及速度信息,通过执行MPC算法生成控制命令并将这些命令发布到指定的话题中。 3. **实时控制系统**:可以即时接收和响应车辆的状态变化,结合优化后的MPC计算结果来调整对车辆的控制指令,确保行驶过程中的精确度与稳定性。 4. **可视化界面**:提供直观的操作面板展示系统运行情况及控制效果,方便用户观察数据并进行必要的参数调节。
  • Three.js商场楼层.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Three.js构建的商场楼层导航系统的完整源代码,适用于WebGL三维场景开发。下载后可直接运行查看效果,适合前端开发者学习和参考。 基于three.js的商场楼层展示及导航功能支持独立选择和查看各楼层,并提供整体三维效果,体验良好。
  • OpenCV图像
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    本项目开发了一款基于OpenCV技术的智能图像导航小车,能够自主识别环境并规划路径,实现高效、精准的自动导航功能。 该系统主要用于室内影像导航,无需使用激光雷达传感器,只需配备一个中央摄像头及一台作为图像处理设备的PC。通过在VS中应用OpenCV技术,可以对小车进行定位并规划路径以到达指定目的地。
  • STM32自主定位设计.pdf
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    本论文详细介绍了基于STM32微控制器的自主定位小车导航系统的开发过程和实现技术。通过集成先进的传感器技术和算法优化,实现了精确的小车路径规划与障碍物规避功能,为智能车辆领域提供了新的解决方案。 本次分享将从“STM32自主定位的小车导航系统设计”文件中的核心内容进行详细阐述,该文档主要围绕基于STM32F103VET6微控制器的小车导航系统展开讨论,并深入探讨了利用多种传感器实现小车自主定位的技术细节。以下是详细的知识点: 1. **STM32F103VET6 微控制器**:这是意法半导体(STMicroelectronics)生产的一款高性能的ARM Cortex-M3 32位微控制器,具备丰富的外设接口如定时器、ADC、DAC及通信接口(包括USART, I2C和SPI等),适用于工业控制、医疗设备以及安防系统等多种应用场景。在本项目中,它被用来执行小车导航定位功能。 2. **单轴陀螺仪 ADIS16265**:ADIS16265是一款高精度的MEMS单轴陀螺仪,能够测量角速度,并据此计算运动物体的航向角度。在本项目中,该传感器用来获取小车旋转的速度变化信息。 3. **集成惯性测量单元 MPU-9150**:MPU-9150是InvenSense公司的产品,集成了三个陀螺仪、加速度计和磁力计于单一芯片上。这款设备能够提供全面的运动数据(包括加速度、旋转及磁场强度),用于计算小车航向角,并减少长期积分误差。 4. **超声波测距模块**:该模块通过测量与障碍物的距离来帮助导航系统避免碰撞,是复杂环境中实现稳定行驶的关键。本项目中利用这些距离信息对位置和方向进行实时校正以提升定位精度。 5. **航位推算方法(DR)**:这是一种基础的导航技术,它根据初始位置、速度及转向数据计算物体的位置变化。在本系统里,通过陀螺仪测量角速度以及光电编码器记录车轮转速的数据来进行积分运算来确定小车短时间内的精确方向和长时间稳定的磁罗盘航向。 6. **数据采集与处理**:项目设计了一套机制用于传感器(如ADIS16265、MPU-9150及超声波模块)的实时读取,并采用特定算法对这些信息进行加工,从而实现小车自主定位和稳定行驶的功能需求。 7. **程序开发中的堆栈溢出问题**:为确保嵌入式系统的稳定性,项目中提出了解决内存管理不当导致系统崩溃的有效方案。 8. **多传感器信息融合方法**:通过加权处理不同来源的传感数据来提高导航精度与可靠性是本项目的重点之一。这种技术能够提供更准确的位置和行驶路径信息。 9. **WiFi无线通信模块**:此功能允许小车与PC机之间进行无线通讯,便于监控车辆状态、上传收集的数据以及实施远程控制操作等功能实现。 10. **引言与方案选择**:文档开头部分介绍了采用惯性码盘磁罗盘和超声波测距组合方式来设计自主导航定位系统的理念。此系统基于数据融合技术,并通过电机调速控制系统使小车能够沿着预设路径稳定行驶,由多个模块构成(包括解算单元、传感器硬件、驱动控制电路及无线通信接口)。 以上内容展示了本项目在智能车辆领域中的创新性和实用性,对于从事嵌入式开发和机器人技术研发的专业人士具有重要的参考价值。
  • STM32智能视觉控制设计
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    本项目旨在设计并实现一个基于STM32微控制器和摄像头模块的智能小车视觉导航系统。该系统能够通过图像处理技术识别环境信息,并利用算法规划路径,自动控制车辆行驶方向与速度,以达到自主避障及导航的目的。 为了提高车载视频导航控制子系统的准确性,本段落介绍了一种基于STM32的视觉导航系统。该系统利用USB摄像头采集周围环境的信息,并通过无线路由将处理后的视频传输到上位机,在MATLAB中使用现有的灰度化和二值化方法对图像进行处理;同时在Keil软件平台上编程实现PID控制算法来调节电机速度,从而改变小车的移动方向。实验结果显示,该系统能够在一定区域内有效导航,并且具备一定的可扩展性。
  • ROS定位、与运动控制方案
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    本项目提出了一种基于ROS平台的叉车智能系统解决方案,涵盖精准定位、自主导航及高效运动控制技术,旨在提升仓储物流自动化水平。 开发环境为Ubuntu 18.04 LTS [ROS Melodic] 或 Ubuntu 16.04 LTS [ROS Kinetic]。 支持单台叉车导航、多台叉车导航,具备识别栈板、识别障碍物以及贝塞尔曲线路径规划等功能。 在配置好环境后,请依次执行以下命令: ``` roslaunch orunav_launch single_truck.launch roslaunch orunav_launch multiple_trucks.launch roslaunch orunav_launch click_n_pick.launch ```