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基于单线激光雷达的SLAM建图与路径规划C++实现源码及项目说明（含建图、定位和路径规划）

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简介：
本项目提供了一套基于单线激光雷达的SLAM算法C++实现，涵盖地图构建、机器人定位及路径规划功能，并附带详细文档。 项目介绍：单线激光雷达SLAM建图与路径规划 硬件设备： - Autolabor Pro1小车 - 小觅双目相机(S1030标准版本) - Intel NUC迷你主机 - 显示器 - 2D激光雷达 Delta-1A 软件环境： - Ubuntu 16.04 LTS - ROS Kinetic - 小觅驱动程序、Autolabor Pro1小车驱动程序和Delta-1A驱动程序 - VINS-Fusion算法（需进一步学习） 该项目源码为个人毕业设计，所有代码经过测试并成功运行后上传。答辩评审平均分达到96分。 项目特点： 1. 所有项目代码都已通过实际测试，并且在功能正常的情况下才进行发布，请放心下载使用。 2. 适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考，也适用于初学者进阶学习；同时可用于毕业设计、课程设计或者作业等。 3. 对于有一定基础的学习者而言，在此基础上可以修改代码以实现更多功能，并用于毕设、课设和作业项目中。下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供学习使用，请勿作商业用途。

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  • 基于单线激光雷达的SLAM建图与路径规划C++实现源码及项目说明（含建图、定位和路径规划）
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    本项目提供了一套基于单线激光雷达的SLAM算法C++实现，涵盖地图构建、机器人定位及路径规划功能，并附带详细文档。 项目介绍：单线激光雷达SLAM建图与路径规划 硬件设备： - Autolabor Pro1小车 - 小觅双目相机(S1030标准版本) - Intel NUC迷你主机 - 显示器 - 2D激光雷达 Delta-1A 软件环境： - Ubuntu 16.04 LTS - ROS Kinetic - 小觅驱动程序、Autolabor Pro1小车驱动程序和Delta-1A驱动程序 - VINS-Fusion算法（需进一步学习） 该项目源码为个人毕业设计，所有代码经过测试并成功运行后上传。答辩评审平均分达到96分。 项目特点： 1. 所有项目代码都已通过实际测试，并且在功能正常的情况下才进行发布，请放心下载使用。 2. 适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考，也适用于初学者进阶学习；同时可用于毕业设计、课程设计或者作业等。 3. 对于有一定基础的学习者而言，在此基础上可以修改代码以实现更多功能，并用于毕设、课设和作业项目中。下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供学习使用，请勿作商业用途。
     
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    本资源提供基于单线激光雷达的SLAM算法C++实现，包含地图构建、实时定位和自动路径规划代码及相关文档。 【资源说明】 基于单线激光雷达SLAM建图与路径规划的C++实现源码及项目文档（包含SLAM建图、定位、路径规划）。 ### 硬件配置： - 自动化小车Autolabor Pro1 - 小觅双目相机S1030标准版 - Intel NUC迷你主机 - 显示器 - 2D激光雷达Delta-1A ### 软件环境： 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS ROS版本：Kinetic 其他软件包：小觅驱动、Autolabor Pro1驱动程序、Delta-1A驱动程序，VINS-Fusion算法和ROS-navigation导航包，以及gmapping和cartographer_ros建图算法。 ### TF变换 在SLAM系统中使用以下坐标系转换： - map（地图坐标系）--> odom(里程计坐标系) --> base_link(小车基座坐标系) --> 传感器坐标系(lidar、camera) #### 坐标变换细节： 1. **map与odom**：由建图算法提供 2. **odom与base_link**：通过Autolabor Pro1驱动程序获得 3. **base_link到传感器（如激光雷达和相机）的转换**：根据安装位置确定，使用static_transform_publisher静态坐标变换进行设置。 ### 所需数据类型： - 传感器消息中的LaserScan用于Delta-1A发布的雷达扫描话题，其名称为scan。 - nav_msgs/Odometry类型的里程计信息由Autolabor Pro1发布，话题名为wheel_odom。 ## 建图 采用gmapping和cartographer_ros两种算法进行建图： #### gmapping： 打开终端并执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_gmapping.launch ``` 通过键盘控制小车移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入： ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` #### cartographer_ros（雷达+小车）： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_cartographer.launch ``` 通过键盘控制移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入: ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` #### cartographer_ros（雷达+小车+IMU）： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_cartographer_imu.launch ``` 通过键盘控制移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入: ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` ## 定位与路径规划 使用上述两种算法建立的地图进行定位和路径规划。 #### gmapping算法： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch localization_gmapping.launch ``` 通过键盘控制小车移动，开始进行定位与路径规划操作。
     
  • 双目三维视觉SLAM建图及MATLAB中的AGV路径规划与避障、六轴机械臂建模和路径规划仿真
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    本项目聚焦于双目三维视觉SLAM技术在建图领域的应用，并结合MATLAB实现AGV路径规划与障碍物规避，同时进行六轴机械臂的建模及路径规划仿真。 在机器人技术领域，双目三维视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）、MATLAB的AGV路径规划导航避障以及六轴机械手臂建模与路径规划仿真是核心研究内容。这些技术广泛应用于自动化生产线、仓储物流和无人驾驶等领域。 双目三维视觉SLAM是一种基于计算机视觉的技术，其目的是同时实现机器人的自我定位和环境地图构建。通过处理来自两个摄像头的图像数据，计算出场景中的深度信息，并构建出三维环境模型。该过程涉及图像特征提取、匹配及立体视觉计算等关键技术。优化通常包括回环检测与重定位，以确保长期运行时的地图一致性。 接下来，在MATLAB环境中进行AGV（Automated Guided Vehicle）路径规划和导航避障是理想选择。AGV是一种自动行驶的机器人车辆，用于运输物料或执行特定任务。利用全局和局部路径规划算法如A*算法、Dijkstra算法等，可在MATLAB中为AGV设计高效的行驶路径。同时结合传感器数据（例如激光雷达或超声波传感器），实现障碍物检测与避障策略，确保安全驾驶。 再者，六轴机械手臂的建模及路径规划仿真是机器人控制理论的重要应用之一。具有六个自由度的复杂结构能够模拟真实世界的运动。在MATLAB中，可通过Simulink或Robotics System Toolbox建立其动力学模型，并进行动态仿真。逆运动学求解通常用于确定关节角度序列，使末端执行器达到目标位置；轨迹优化及碰撞避免也是路径规划的重要环节。 此外，机械臂与相机图像9点标定可能涉及视觉伺服控制技术，通过结合摄像头捕获的图像信息和机械臂的实际运动提高精度。这种校准方法确保了图像像素与现实世界坐标的对应关系。 这些知识涵盖了从环境感知、自主导航到精确操作的关键机器人技术。掌握它们对于开发智能机器人系统或进行相关研究至关重要。借助MATLAB等工具，学习和实践这些技术变得更加直观高效。
     
  • Astar.zip_A* 路径规划_Astar 算法路径规划_A路径规划_matlab 实现_路径规划优化和平滑
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的A*算法路径规划工具包，专注于路径规划的优化与平滑处理，适用于各种环境下的高效导航应用。 A*路径规划的Matlab代码包括了地图膨胀和路径平滑的功能。这段文字描述了一个改进版的A*算法实现，其中加入了对地图进行膨胀处理以及对找到的路径进行平滑优化，以适应特定应用的需求或提高导航性能。
     
  • Matlab_Vrep_2d_mapping-master_路径规划_vrep路径规划_路径_
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    这是一个使用MATLAB和V-REP软件进行二维地图构建与路径规划的项目。它展示了如何在虚拟环境中实现自动导航算法，特别适合机器人技术的学习与研究。 Matlab与Vrep联合仿真可以实现路径规划。
     
  • ROS机器人仿真程序（建图、定位、路径规划）
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    本课程聚焦于ROS平台下的机器人仿真技术，涵盖地图构建、定位导航及路径规划三大核心模块，旨在培养学生在智能机器人领域的实践能力和创新思维。 ROS机器人仿真包括建图、定位和路径规划等功能。
     
  • 基于二位激光SLAM的全局规划路径A*算法改进，通过调整参数实现两点间无障碍直线路径规划
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    本研究针对二维激光SLAM技术，提出了一种改进的A*算法，优化了全局路径规划，实现了动态环境中的两点间无障碍直线高效导航。 二位激光SLAM全局规划路径A*改进算法通过配置参数实现点到点中间无障碍物的直线路径规划。在global_planner_params.yaml文件中设置如下：是否开启直线插值规划路径isBezierLine: true。 视频演示地址可自行搜索相关资料查看。