Advertisement

在ROS中启动自主机器人仿真 - 第5步：实现机器人的自主导航

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本教程详细介绍如何在ROS环境中为自主机器人实现路径规划与避障功能，使其实现真正的自主导航。 我们继续使用gmapping进行地图构建。gmapping是ROS自带的地图构建工具包，它利用激光数据和里程计的数据来生成二维地图。 为了实现已知机器人的定位功能，我们将采用amcl（自适应蒙特卡洛定位）。amcl是一个用于机器人在二维环境中概率定位的系统，在已知地图的情况下，通过粒子滤波跟踪机器人的位姿。ROS中的amcl节点订阅激光数据（sensor_msgs/LaserScan）和地图数据（nav_msgs/OccupancyGrid），从而得到机器人的估计位置姿态。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在ROS中启动自主机器人仿真 - 第5步：实现机器人的自主导航
    优质
    本教程详细介绍如何在ROS环境中为自主机器人实现路径规划与避障功能，使其实现真正的自主导航。 我们继续使用gmapping进行地图构建。gmapping是ROS自带的地图构建工具包，它利用激光数据和里程计的数据来生成二维地图。 为了实现已知机器人的定位功能，我们将采用amcl（自适应蒙特卡洛定位）。amcl是一个用于机器人在二维环境中概率定位的系统，在已知地图的情况下，通过粒子滤波跟踪机器人的位姿。ROS中的amcl节点订阅激光数据（sensor_msgs/LaserScan）和地图数据（nav_msgs/OccupancyGrid），从而得到机器人的估计位置姿态。
     
  • 在ROS中启动自主机器人仿真 - 第4步：创建自己的机器人URDF模型
    优质
    本教程详解如何在ROS环境下为自主机器人创建自定义URDF模型，是学习机器人仿真和建模的重要一步。 要建立自己的自主机器人，首先需要创建机器人的URDF（Unified Robot Description Format）模型。 在URDF模型中，主要包括两个文件：.xacro 文件是主文件，包含有关关节和连杆的URDF项；另一个文件为 .gazebo 文件，包含了Gazebo仿真所需的特定信息。
     
  • 机器人SLAM及自主导航课件
    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。
     
  • 自主避障机器人ROS与GAZEBO实现：Obstacle_Avoidance_ROS
    优质
    本项目展示了如何在ROS（Robot Operating System）环境中使用Gazebo仿真软件开发和测试具有自主避障功能的机器人。通过结合遗传算法优化路径规划，实现了智能避障策略。 在Obstacle_Avoidance_ROS活动中进行项目操作如下：首先，在/src/testbot_description目录下创建一个新文件夹，并将所有项目文件克隆到该文件夹中。具体命令为： ``` mkdir ~/catkin_ws/src/testbot_description cd ~/catkin_ws/src/testbot_description git clone https://github.com/vibhuthasak/Obstacle_Avoidance_ROS.git cd ~/catkin_ws catkin_make ``` 接下来，您需要启动ROS节点。可以使用以下命令： ``` roslaunch testbot_description testbot_gazebo.launch ``` 其中`testbot_description`是我提供的软件包名称。
     
  • 自主定位导航的自动驾驶机器人技术.zip
    优质
    本资料探讨了自主定位与导航在自动驾驶机器人领域的关键技术，涵盖传感器融合、路径规划及环境感知等核心内容。 自动驾驶机器人自主定位导航技术是现代智能交通系统中的关键组成部分，它涉及计算机视觉、机器学习、传感器技术和控制理论等多个领域的交叉学科知识。本段落将深入探讨这一主题，涵盖自动驾驶的基础知识，包括感知、规划和控制，并讨论高级驾驶辅助系统（ADAS）及各类传感器的应用。 首先关注“感知”。自动驾驶机器人需要通过多种传感器获取环境信息，这些传感器包括激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达以及超声波传感器等。其中，LiDAR能够提供高精度的三维点云数据，用于构建实时的环境地图；摄像头主要用于图像识别，捕捉路面标志、行人和其他车辆；毫米波雷达则在恶劣天气下仍能提供可靠的测距信息；而超声波传感器适用于近距离探测，例如泊车辅助。 接下来是“规划”，这是自动驾驶的重要环节。路径规划需综合考虑路况、交通规则及动态障碍物等因素，生成安全高效的行驶路线；行为决策涉及如何应对各种驾驶场景，如变道和避障等；轨迹跟踪则是确保机器人按照预设路径精确行驶的关键步骤。 然后是“控制”。自动驾驶机器人的控制系统通常采用模型预测控制或反馈控制策略。前者利用未来的预测状态进行控制，后者则根据当前状态及反馈信息调整控制量。该系统的任务在于将规划出的轨迹转化为实际车辆运动指令。 定位导航技术则是实现自动驾驶的核心之一。GPS常用于粗略全局定位，在城市峡谷或室内环境下精度受限时，则采用SLAM（同时定位与建图）算法结合多传感器信息进行高精度自主定位及环境地图构建，使得机器人能够在未知环境中自主导航。 我们还应讨论“ADAS”。作为自动驾驶技术的前驱，高级驾驶辅助系统提供诸如盲点检测、碰撞预警和自适应巡航等功能，逐步增强车辆智能化程度。随着技术发展，这些功能逐渐被整合进更高级别的自动驾驶系统中。 总结而言，实现自动驾驶机器人自主定位导航是一项复杂而综合的任务，涵盖感知、规划、控制及定位导航等多个方面，并依赖于先进的传感器与算法。我们期待看到更加智能和安全的未来道路上出现这样的自动化驾驶系统。
     
  • ROS理论与实践_6.自主导航与SLAM机器人代码.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理论与实践_6.自主导航与SLAM机器人代码.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。
     
  • 基于ROS的机器人自主导航系统的开发设计.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。