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基于ROS和SLAM的自主移动机器人感知与目标检测-C/C++开发

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简介：
本项目采用C/C++语言在ROS框架下实现，通过SLAM技术构建环境地图，并进行精准的目标检测与跟踪，适用于复杂室内场景下的自主导航任务。 自主移动机器人的感知系统采用ROS框架，并结合了RS-LIDAR-16激光雷达及SLAM技术进行环境建图与定位。此外，该系统还集成了基于YOLOv5的深度神经网络（DNN）目标检测模块，实现从2D到3D的目标识别功能。整个自主移动机器人感知系统的初步构建包括了IMU Xsens MTi-G700、Robosense RS-LIDAR-16和Intel RealSense D435等关键设备的使用。 对于RealSense D435，我们利用SC-LeGO-LOAM与hdl_localization进行视频对象示例处理。ROS检测模块方面，已上传了新的ROS及SLAM版本。

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  • 基于ROS和SLAM的自主移动机器人感知与目标检测-C/C++开发
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    本项目采用C/C++语言在ROS框架下实现，通过SLAM技术构建环境地图，并进行精准的目标检测与跟踪，适用于复杂室内场景下的自主导航任务。 自主移动机器人的感知系统采用ROS框架，并结合了RS-LIDAR-16激光雷达及SLAM技术进行环境建图与定位。此外，该系统还集成了基于YOLOv5的深度神经网络（DNN）目标检测模块，实现从2D到3D的目标识别功能。整个自主移动机器人感知系统的初步构建包括了IMU Xsens MTi-G700、Robosense RS-LIDAR-16和Intel RealSense D435等关键设备的使用。 对于RealSense D435，我们利用SC-LeGO-LOAM与hdl_localization进行视频对象示例处理。ROS检测模块方面，已上传了新的ROS及SLAM版本。
     
  • 基于ROS和Arduino的SLAM自主机器人系统
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    本项目构建了一种结合ROS与Arduino的SLAM（同时定位与地图构建）自主机器人系统，旨在实现高效的环境探索及精确导航功能。 SLAM 使用 ROS 和 Arduino 以及 LIDAR 的自主机器人。
     
  • 基于Cartographer的主动SLAM-C/C++开发
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    本项目采用C/C++编程语言，基于开源软件Cartographer平台，实现了一种先进的主动SLAM（ simultaneous localization and mapping ）算法，有效提升机器人在未知环境中的自主定位与地图构建能力。 本作品包含cartographer_frontier_detection和rrt_exploration的修改版本。我们实施了积极的勘探流程，并提高了其稳健性和性能。 带有Cartograher的主动SLAM这项工作包含了cartographer_frontier_detection和rrt_exploration的修改版本，同样地，我们也实施了积极的勘探流程并增强了系统的稳健性和性能表现。 论文“基于高效2D Graph-SLAM的主动探测的前沿检测和可到达性分析”（IROS 2020）中提供了更多详细信息。需要注意的是，该软件包已经在带有ROS Melodic版本的操作系统Ubuntu18.04上进行了测试，并且应该可以在装有ROS Kinetic版本的Ubuntu16.04操作系统上运行。
     
  • 基于ROS与激光SLAM的室内服务机器人自主导航系统开发
    优质
    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。
     
  • 基于Opencv DNN与Intel D435实感摄像头的Yolov3目标检测-C/C++开发
    优质
    本项目采用C/C++语言结合OpenCV DNN和Intel D435实感摄像头实现YOLOv3算法的目标检测应用，提供高效准确的对象识别解决方案。 使用英特尔D435实感摄像头，在Opencv DNN框架下基于Yolov3实现目标检测，并根据深度信息进行异物的3D定位。实时显示摄像机坐标系中的坐标。 对于异议检测与位置，Realsense D435要求在Ubuntu18.04或16.04系统上使用C++版本，且需要安装Opencv 4.x、C++11_std及以上标准，并至少使用Eigen3库。同时，在绝对路径usr/local/eigen3中应配置了Eigen3：cmake>=3.17；PCL lib >= 1.7.1；Intel Realsense SDK >=2.0。 此外，Yolov3需要由Darknet Python版本的pyrealsense2.x和与C++相同版本的opencv-python及numpy支持。同时必须已安装Realsense D435的SDK。具体操作步骤可以通过GitHub上的相关项目获取详细信息。
     
  • MVision：机器人视觉与移动机器人的SLAM技术（ORB-SLAM2）及深度学习目标检测(yolov3)和行为检测(opencv, PCL)...
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    MVision项目专注于机器人视觉领域，结合ORB-SLAM2进行环境建模，利用YOLOv3实现精确的目标识别，并通过OpenCV与PCL技术分析物体行为。 MVision机器视觉在支持无人驾驶的各个方面提供了知识和技术。 1. 感知（Perception）： 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、障碍物检测、行人检测、路沿检测以及车道检测等。其中一种新颖的方法是通过胎压来评估道路质量。在无人驾驶领域，有一个广泛使用的数据集——KITTI数据集，它包含了多种类型的数据，例如双目视觉和定位导航的相关信息。 2. 物体检测（Object Detection）： 传统方法主要针对固定物体进行识别，常用的技术包括HOG（方向梯度直方图），之后再使用SVM分类器来进一步确定目标。对于移动物体的检测，则需要采用不同的策略和技术。
     
  • 基于ROS框架的移动机器人SLAM与路径规划实现.pdf
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    本文档探讨了在ROS（Robot Operating System）框架下，针对移动机器人的同时定位与地图构建(SLAM)技术及其路径规划方法的具体实现方式。文档深入分析并展示了如何利用ROS平台的强大功能来优化机器人导航性能，为相关研究和应用提供了有价值的参考。 移动机器人的SLAM（同时定位与地图构建）与路径规划在ROS（机器人操作系统）框架下的实现方法进行了探讨。
     
  • 基于ROS的SLAM机器人系统
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    本项目构建于ROS平台之上，致力于开发一套先进的SLAM（同步定位与建图）机器人系统，实现自主导航和环境感知。 一个四轮SLAM机器人移动底盘设计使用了STM32F407ZGT6作为主控芯片，并已移植rosserial，可以直接连接到ROS系统中。本项目提供了机器人底盘的全部源码、原理图及PCB。