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SLAM_GMapping:适用于ROS2的GMapping算法

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简介:
SLAM_GMapping是一款基于ROS2平台开发的激光雷达地图构建与定位软件包,它实现了GMapping算法,能够高效地进行同时定位与地图构建。 SLAM(同步定位与地图构建)是在未知环境中同时创建环境的地图并跟踪代理位置的计算问题。它包括openslam_gmapping和slam_gmapping这两个软件包,其中slam_gmapping是OpenSlam Gmapping在ROS2中的包装器,并已在Crystal Clemmys和Dashing Diademata版本中成功测试过。使用slam_gmapping可以根据激光数据以及移动机器人收集的信息创建二维占用栅格图(例如建筑物平面图)。运行命令为:ros2 launch slam_gmapping slam_gmapping.launch.py,这将启动名为slam_gmap的节点。

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  • SLAM_GMappingROS2GMapping
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    SLAM_GMapping是一款基于ROS2平台开发的激光雷达地图构建与定位软件包,它实现了GMapping算法,能够高效地进行同时定位与地图构建。 SLAM(同步定位与地图构建)是在未知环境中同时创建环境的地图并跟踪代理位置的计算问题。它包括openslam_gmapping和slam_gmapping这两个软件包,其中slam_gmapping是OpenSlam Gmapping在ROS2中的包装器,并已在Crystal Clemmys和Dashing Diademata版本中成功测试过。使用slam_gmapping可以根据激光数据以及移动机器人收集的信息创建二维占用栅格图(例如建筑物平面图)。运行命令为:ros2 launch slam_gmapping slam_gmapping.launch.py,这将启动名为slam_gmap的节点。
  • AprilTag_ROS2:AprilTag检测ROS2节点
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    AprilTag_ROS2是一款专为ROS2平台设计的软件包,用于高效识别和跟踪AprilTag标记。它提供了一个灵活且易于集成的解决方案,以增强机器人视觉导航与交互能力。 AprilTag ROS2节点使用AprilTag库来检测图像中的AprilTag,并发布其姿态、ID及其他元数据。 该ROS2节点订阅的主题如下: - 节点通过image_transport::CameraSubscriber订阅apriltagimage 。主题名称取决于所选的图像传输类型(参数image_transport)(raw或compressed)。 - apriltagimage (raw,类型:sensor_msgs/Image) - apriltagimagecompressed (已压缩,类型:sensor_msgs/CompressedImage) 更多信息可以访问AprilTag官方文档。
  • GMAPPING优化_改进GMapping
    优质
    本文探讨了对GMapping算法进行优化与改进的方法,旨在提高SLAM技术中地图构建的效率和准确性。 改进自适应粒子数的Gmapping算法优化方案主要集中在提高SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)过程中的效率与准确性上。通过对粒子滤波器中粒子数量进行动态调整,该方法能够在保证地图构建质量的同时减少计算资源消耗。具体而言,当机器人处于开阔区域时,系统会自动降低所需的粒子数目以节省运算能力;而在复杂环境中,则增加粒子数来提高定位精度和地图细节的捕捉度。 此外,优化方案还包括对现有Gmapping算法中的参数设置进行了深入研究与调整,并引入了新的权重更新策略。这些改进显著提升了机器人在不同环境下的适应性和鲁棒性,尤其适用于动态变化且具有挑战性的场景中进行自主导航任务。 总之,通过自适应粒子数的调节以及多项关键环节的技术革新,本方案为基于激光雷达SLAM技术的应用提供了更为高效、可靠的解决方案。
  • gmapping论文
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    本文深入探讨了gmapping算法在机器人自主导航领域的应用与优化,分析其在地图构建中的关键技术及其改进方案。 Gmapping是目前最广泛使用的2D SLAM方法之一,它采用了RBPF(随机有限集粒子滤波)技术,因此需要了解粒子滤波算法。Scan-match方法用于估计机器人的位置(pose),通过梯度下降法,在已构建的地图和当前激光点之间进行匹配,并以机器人当前位置作为初始估计值。
  • ROS2_Android_Examples:ROS2 Java绑定Android示例应程序
    优质
    ROS2_Android_Examples 是一个开源项目,提供了基于ROS2 Java绑定的Android平台示例应用。此项目旨在帮助开发者轻松启动他们的机器人应用开发之旅,在移动设备上实现ROS功能。 ROS2 Android示例应用程序包括一系列使用Android/Java绑定的示例程序,这些程序基于rclandroid:ros2_android_listener 和 ros2_android_talker 。另外还有一些基于rcljava 的示例程序:ros2_listener_android 和 ros2_talker_android。
  • 镭神N10PLaunch驱动文件ROS1及ROS2环境
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    镭神N10P的Launch驱动文件专为ROS1和ROS2设计,支持快速部署与配置,简化激光雷达集成过程,促进高效开发。 我使用的是安装在wheeltec小车上的激光雷达,由于原来的雷达相关文件存在错误,所以我重新寻找了适合该雷达的驱动程序。相关的指导文档可以在博客中找到。
  • VRPN-ROS2Linux传输
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    VRPN-ROS2包是一款专为Linux系统设计的软件工具,它能够实现虚拟现实场景与机器人操作系统ROS2之间的高效数据传输,极大提升了开发者的编程效率和应用灵活性。 vrpn_foxy_ros2包是一个针对ROS 2 Foxy版本的虚拟现实感知网络(VRPN)适配器软件包。它提供了与VRPN设备进行交互的功能,并且兼容ROS 2 Foxy Fitzroy发行版,为开发者和研究人员在机器人系统中集成虚拟现实技术提供便利。 该软件包包含了必要的节点、服务以及接口定义文件,用于处理从VRPN服务器接收的数据流并将其转换成ROS消息格式。此外,还提供了配置文档以帮助用户快速上手,并且支持多种常见的传感器设备类型(如追踪器和按钮)的设置与使用。 请注意:以上描述中没有包含任何联系信息或网址链接。
  • ROS2-Python-Node:发布和订阅点云数据基本ROS2节点
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    本教程介绍如何使用Python创建一个基本的ROS2节点,该节点能够发布和订阅点云数据。适合初学者了解ROS2中的数据通信机制。 依赖关系:运行:ros2 run ros2_point_cloud_python point_cloud
  • ROS2-Mecanum-Bot: 基ROS2麦克纳姆轮机器人
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    简介:ROS2-Mecanum-Bot是一款采用ROS2框架开发的麦克纳姆轮机器人项目。通过灵活的驱动方式,实现高效、精确的移动性能,在复杂的环境中展现出卓越的应用潜力。 ROS2麦克纳姆轮机器人是基于ROS2(Robot Operating System 2)开发的一种特殊移动平台,它采用麦克纳姆轮作为驱动系统,使机器人能够实现平面内的自由运动,包括前进、后退以及任意角度的平移和旋转。在ROS2框架下,该项目提供了完整的导航、控制和感知解决方案。 麦克纳姆轮是一种独特的车轮设计,由多个小滚轮组成,这些滚轮可以在垂直和平行方向上同时滚动。这种设计使得机器人能够在XY平面内进行复杂的运动操作,如直线行驶、横向移动以及旋转等动作,并显著提升了机器人的灵活性与定位精度。在ROS2-mecanum-bot项目中,通过精确控制每个麦克纳姆轮的转速来实现全方位移动。 ROS2是ROS(Robot Operating System)的新版本,主要改进了性能、安全性和实时性。它采用更现代的通信机制如DDS(Data Distribution Service),提供更低延迟和更高可靠性。在该项目中,ROS2被用来处理机器人各组件间的通信需求,例如传感器数据传输、控制指令发布与接收。 项目中的ros2-mecanum-bot-main可能是主程序或源代码文件夹,其中包括以下关键部分: 1. **节点(Nodes)**:执行特定任务的ROS2核心单元,如读取传感器数据、实现控制算法和路径规划。 2. **消息(Messages)**:用于不同节点间的数据传递,例如机器人位置信息、速度值或传感器数据。 3. **服务(Services)**:允许节点之间进行请求-响应交互操作,比如设置机器人速度或者获取当前状态。 4. **行动(Actions)**:处理长期任务的机制,包括开始状态、中间反馈和结束状态,如导航到特定位置。 5. **参数服务器(Parameter Server)**:存储并管理ROS系统的全局参数以方便不同节点间的共享使用。 6. **图(Graph)**:描述了ROS2系统中节点、话题和服务之间的连接关系。 在ROS2-mecanum-bot项目中,可能涉及的关键技术包括: - **导航堆栈(Navigation Stack)**:一系列用于自主导航的ROS2组件,如`nav2`,负责路径规划、障碍物规避和定位。 - **传感器融合(Sensor Fusion)**:结合多种传感器数据(例如激光雷达、摄像头以及IMU),以提高定位精度。 - **控制算法**:为麦克纳姆轮设计的独特控制策略,确保机器人按照预期轨迹移动。 - **状态机(State Machines)**:用于管理机器人的不同工作模式,如启动、停止和充电等。 ROS2-mecanum-bot项目展示了ROS2在高级机器人系统中的应用实例,利用了麦克纳姆轮的特有优势来实现灵活的运动控制,并结合了现代机器人所需的各种功能,例如导航、感知与控制。这个项目不仅为研究者提供了探索麦克纳姆轮机器人的有效控制策略的机会,也为开发者提供了一个实际可用的ROS2开发平台。