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ROS自主导航小车主从机通讯设置开发.pdf

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简介:
本PDF文档详细介绍了基于ROS的自主导航系统在小型车辆上的应用,包括主从机通信配置和开发流程,适用于机器人技术爱好者与研究人员。 ROS自主导航小车开发中的主从机通讯设置包括通过SSH连接到ROS主控,实现主从机之间的通信、远程传输软件包至ROS主控、进行远程编译以及在ROS主控上运行节点等功能。此外,还可以使用RVIZ查看相关数据和状态。

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  • ROS.pdf
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    本PDF文档详细介绍了基于ROS的自主导航系统在小型车辆上的应用,包括主从机通信配置和开发流程,适用于机器人技术爱好者与研究人员。 ROS自主导航小车开发中的主从机通讯设置包括通过SSH连接到ROS主控,实现主从机之间的通信、远程传输软件包至ROS主控、进行远程编译以及在ROS主控上运行节点等功能。此外,还可以使用RVIZ查看相关数据和状态。
  • 基于ROS器人系统的计.pdf
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    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。
  • Mick_Robot: 源项目(Mick)
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    Mick_Robot是由Mick发起的一个自主导航小车的开源项目,旨在提供一套可定制的小车平台和算法,促进机器人技术的学习与创新。 mick_robotmick 是一个开源的自主导航小车项目,采用四轮差速模型与16线3D激光雷达作为传感器,并基于move_base框架进行定制化开发。该项目支持麦克纳姆轮和四轮差速两种底盘类型,从机械结构搭建到嵌入式控制、建图及导航功能实现进行全面分享,最终目标是实现A点至B点的自主导航。 当前代码包括适用于麦克纳姆轮与四轮差速ROS底盘的ROS导航节点包,并需配合底层控制代码mick_robot_chasiss 一起使用。项目详细信息可参考相应的中文教程。 在V1.2版本中,主要更新如下: - 在底盘节点中增加了外部IMU用于矫正里程计偏航角的功能。 - 添加了Cartographer建图配置参数的支持。 - 引入了LeGO-LOAM节点(基于官方节点进行分支开发)。 而在之前的V1.1版本,则进行了以下改进: - 对代码进行了全面重写和优化。
  • 基于STM32的定位系统计.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。
  • ROS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应用-巡线.rar
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    本资源为一款基于ROS操作系统的自主巡线小车项目文件。包含了详细的硬件配置、软件代码及系统文档,适合机器人爱好者与研究者学习和实践。 ROS Gazebo 自主巡线涉及在仿真环境中使用 ROS(Robot Operating System)进行路径规划与导航任务的开发和测试。通过Gazebo模拟器提供逼真的机器人运行环境,开发者可以在此基础上实现自主巡线功能,即让机器人能够自动识别并跟随预定路线行驶或探索未知区域。这一过程通常包括传感器数据处理、地图构建以及运动控制算法的设计等多个环节。
  • GD32F407I2C
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    本项目介绍如何使用GD32F407微控制器实现主从模式下的I2C通信,涵盖配置步骤、代码示例及调试技巧,适用于嵌入式系统开发人员学习和参考。 GD32F407主从I2C通信涉及在微控制器之间通过I2C总线进行数据交换。在这种配置下,一个设备作为主机发起通信请求,另一个设备则作为从机响应这些请求。实现这一功能需要正确设置和初始化相关的GPIO引脚以及I2C外设参数,并编写适当的软件来处理主从模式下的数据传输。 在使用GD32F407进行主从I2C通信时,开发者通常会参考官方文档或在线资源以获取详细的硬件配置指南和技术细节。这包括了解如何初始化SCL和SDA引脚、设置正确的波特率以及编写必要的中断服务程序来处理接收到的数据。 此外,在开发过程中还需要注意确保所使用的代码库或驱动兼容GD32F407的具体型号,并遵循I2C协议的标准规范,以实现高效可靠的通信。
  • 基于ROS与激光SLAM的室内服务器人系统
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    本项目致力于研发一种基于ROS和激光SLAM技术的室内服务机器人自主导航系统,旨在提高机器人的定位精度及路径规划能力。 本段落详细探讨了基于机器人操作系统(ROS)和2D激光雷达的室内服务机器人的开发过程。主要内容涵盖了展厅服务机器人自主导航的整体架构设计、硬件选型与软件开发、控制系统研究以及路径规划与自主避障功能实现等方面。特别是在路径规划方面,采用了A*算法进行全局路径规划,并使用动态窗口法(DWA)算法进行局部路径规划。此外,还对Gmapping、Hector和Cartographer三种SLAM算法进行了对比研究,最终选择了Cartographer算法用于地图构建和导航。 本段落适合具备一定机器人开发基础的人员阅读,尤其是那些已经了解ROS系统的研发人员。 该服务机器人的使用场景及目标是为展厅提供自主导航、路径规划以及动态避障功能的服务,从而提升用户体验。文中详细介绍了基于ROS的展厅服务机器人从硬件设计到传感器数据融合、路径规划算法和系统调试等全过程,适合从事机器人领域的研究人员和技术开发人员参考与指导。
  • ROS中启动器人仿真 - 第5步:实现器人的
    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。