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Tello_ROS_ORBSLAM: 适用于DJI Tello的完整无人机框架详解

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简介:
本项目提供了一个基于ROS和ORB-SLAM技术的开源软件包,用于实现DJI Tello无人机的自主导航与定位。详细介绍了系统的构建、配置及应用方法。 在本项目中,我们提供了一个完整的框架用于一般情况下使用无人机以及DJI Tello规范。 在此项目中,您将找到一个GUI(图形用户界面),该界面允许控制Tello并命令它在x、y、z轴及俯仰角、横滚角和偏航角等方向上移动。通过此GUI可以快速开发SLAM算法,并将其与真实的Tello硬件集成。 坐标信息来源于两种SLAM算法(当前为ORBSLAM和CCM SLAM)中发布的姿态数据,但您可以轻松添加自己的姿态计算方法。 在文件内部,您会找到一个操纵杆键盘,该键盘允许从ROS环境中直接控制电视屏幕上的操作,无需使用Android手机进行操控。 关于视频演示,在此视频片段里可以简要了解当使用ORBSLAM时框架的外观。Tello将视频流发送给ORBSLAM算法处理,ORBSLAM根据接收到的数据向控制系统提供位置和方向信息,然后通过控制指令使Tello移动到所需的位置。 对于Tello UI(用户界面),它提供了直观的操作方式来操控无人机,并且支持多种SLAM技术的集成与开发。

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  • Tello_ROS_ORBSLAM: DJI Tello
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    本项目提供了一个基于ROS和ORB-SLAM技术的开源软件包,用于实现DJI Tello无人机的自主导航与定位。详细介绍了系统的构建、配置及应用方法。 在本项目中,我们提供了一个完整的框架用于一般情况下使用无人机以及DJI Tello规范。 在此项目中,您将找到一个GUI(图形用户界面),该界面允许控制Tello并命令它在x、y、z轴及俯仰角、横滚角和偏航角等方向上移动。通过此GUI可以快速开发SLAM算法,并将其与真实的Tello硬件集成。 坐标信息来源于两种SLAM算法(当前为ORBSLAM和CCM SLAM)中发布的姿态数据,但您可以轻松添加自己的姿态计算方法。 在文件内部,您会找到一个操纵杆键盘,该键盘允许从ROS环境中直接控制电视屏幕上的操作,无需使用Android手机进行操控。 关于视频演示,在此视频片段里可以简要了解当使用ORBSLAM时框架的外观。Tello将视频流发送给ORBSLAM算法处理,ORBSLAM根据接收到的数据向控制系统提供位置和方向信息,然后通过控制指令使Tello移动到所需的位置。 对于Tello UI(用户界面),它提供了直观的操作方式来操控无人机,并且支持多种SLAM技术的集成与开发。
  • TelloPy: 控制DJI TelloPython软件包
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    TelloPy是一款用于控制DJI Tello无人机的Python库,它提供了一系列简单易用的功能接口,使开发者能够轻松地通过编写Python代码来操控无人机执行各种任务。 这是一个用于控制DJI玩具无人机Tello的Python软件包。大部分源代码是从GOBOT项目的驱动程序移植而来。有关原始golang版本和协议的信息,请参阅相关博客文章。 ### 安装方法 您可以从PyPI安装稳定版本: ```shell $ pip install tellopy ``` 或者,您也可以通过以下步骤从源码进行安装: 1. 克隆GitHub上的TelloPy仓库。 2. 进入目录并生成wheel文件。 3. 使用pip命令安装生成的whl文件。 具体操作如下: ```shell $ git clone https://github.com/hanyazou/TelloPy.git $ cd TelloPy $ python setup.py bdist_wheel $ pip install dist/tellopy-*.dev*.whl --upgrade ``` ### 文件资料 请参阅API文档字符串。 ```python >>> import tellopy >>> help(tellopy) ```
  • DJITelloPy: 使官方Tello SDK进行DJI TelloPython编程,欢迎随时贡献!
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    DJITelloPy是基于官方SDK的Python库,用于简化DJI Tello无人机的编程过程。欢迎开发者们积极贡献代码和建议,共同推进项目发展。 DJITelloPy 是一个用于DJI Tello无人机的Python接口库。该库具有以下功能: - 实现所有Tello命令。 - 轻松检索视频流。 - 接收并解析状态包。 - 支持控制多架无人机。 安装方法如下: 使用pip安装,运行 `$ pip install djitellopy` 命令(对于同时支持Python 2和Python 3的Linux发行版,请确保使用 `pip3` 安装)。 如果您想以开发人员模式进行安装以便于修改库文件并测试更改后的版本,则可以执行以下命令: ``` git clone https://github.com/damiafuentes/DJITelloPy.git cd DJITelloPy pip install -e . ``` 使用方法和API参考文档请参阅相应指南。
  • Tello_ROS: DJI Ryze TelloC++编写ROS通讯API
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    Tello_ROS是一款专为DJI Ryze Tello无人机设计的开源软件包,采用C++编写,提供与Robot Operating System (ROS)集成的通信接口。它简化了Tello无人机在ROS环境下的编程和控制过程。 tello_ros是一个专门为DJI Ryze Tello无人机设计的开源项目,它使用C++编写了与ROS(Robot Operating System)通信接口。ROS框架允许开发者通过标准化的消息传递机制构建复杂的机器人系统,而tello_ros使开发者能够方便地在Tello无人机和ROS节点之间交换数据以实现对无人机的控制和感知。 该项目的核心在于将Tello无人机的命令和状态信息转换为ROS消息类型,从而利用ROS的强大功能如节点间通信、传感器数据融合以及高级规划算法。C++作为主要编程语言,保证了代码的高效性和可移植性。 **C++在tello_ros中的应用** 1. **通信接口**: C++创建了一个与Tello无人机通信的接口,使用UDP协议发送和接收命令及状态数据。 2. **ROS消息转换**: 将Tello原始数据封装成ROS消息类型,如`std_msgs::String`用于传输命令字符串、`sensor_msgs::Image`用于图像数据以及自定义消息类型承载其他无人机状态信息。 3. **节点实现**: C++被用来创建处理无人机数据流的ROS节点。例如接收视频流并发布到话题或从其它ROS节点接受控制指令。 4. **订阅与发布**: 实现了ROS的订阅者和发布者的模式,使多个ROS节点可以协同工作来处理Tello的控制和感知信息。 5. **服务(Service)与动作(Action)**: 使用C++创建ROS服务实现请求-响应类型的交互或使用动作库处理更复杂的任务如路径规划和避障。 **tello_ros的功能** 1. **飞行控制**: 包括启动、停止、前进、后退等基本操作,以及翻滚、滑翔等特技动作。 2. **视频流处理**: 接收并发布720p视频流到ROS话题供其他节点使用如目标检测或视觉SLAM。 3. **传感器数据获取**: 读取加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器的数据用于姿态估计和飞行稳定。 4. **设置飞行参数**: 调整飞行模式、速度限制以及Wi-Fi连接配置。 5. **程序化飞行**: 使用ROS动作服务器实现预设路径的自动飞行,并集成到更复杂的自主导航系统中。 tello_ros为ROS开发者提供了一种方便的方式来操控DJI Ryze Tello无人机,扩展其功能并将其融入多机器人系统。通过利用C++的强大性能和ROS生态系统,可以构建更加智能且自主的无人机解决方案。
  • Python Tello Drone Code:操控TelloPython编程代码
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    本项目提供了一系列使用Python语言编写的代码,用于控制和操作大疆Tello无人机。通过这些代码,用户可以轻松实现对Tello的基本飞行控制与复杂指令编程。 使用Python代码控制Tello无人机进行人脸追踪可以通过应用haarcascade_frontalface_default.xml机器学习对象检测算法,并结合以下python模块实现:OpenCV-Python、numpy、djitellopy、时间(time)、操作系统(os)以及平台(platform和getpass)。 通过这种方式,我们可以使Tello无人机跟随识别到的最近的人脸。为了设置开发环境,请按照如下步骤操作: 1. 使用Python 3.8.6版本。 2. 在Microsoft Visual Studio Code集成开发环境中创建一个新的目录,并命名为FaceTracking。 3. 进入该文件夹:`cd FaceTracking` 4. 创建一个虚拟环境,这样可以避免将软件包安装到全局解释器中。通过使用特定于项目的独立虚拟环境,您可以确保项目中的所有依赖项与其他Python项目隔离。 激活这个新创建的虚拟环境后,您就可以在这个环境中安全地安装所需的库和模块了。
  • 一个Unity UI实际开发
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    本项目提供了一个全面且灵活的Unity UI解决方案,旨在帮助开发者高效构建复杂用户界面。包含多种UI组件和设计模式,适合各种类型的游戏与应用开发需求。 一套完整的Unity UI框架,经过实际开发验证,适用于真实项目使用。
  • SpringBoot与Kafka集成源码(IDEA)
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    本项目提供了一个完整的Spring Boot与Apache Kafka集成的框架代码,专为IntelliJ IDEA开发环境设计。包含详尽示例和注释,便于开发者快速上手搭建高效率的消息处理系统。 SpringBoot集成Kafka是Java开发中的常见任务之一。它让开发者能够在基于Spring的应用程序里轻松使用Apache Kafka消息系统。本段落将详细解析如何在Spring Boot应用中整合Kafka,并提供一个完整的框架源码分析。 SpringBoot简化了Spring应用程序的创建和运行过程,通过自动配置、内嵌Web服务器等功能使得开发变得简单快捷。而Kafka则是一个分布式流处理平台,广泛用于构建实时数据管道及流式应用。 **集成步骤** 1. **添加依赖**:在`pom.xml`文件中引入Spring Boot starter-web以及Spring for Apache Kafka的相关库。 ```xml org.springframework.boot spring-boot-starter-web org.springframework.kafka spring-kafka ``` 2. **配置Kafka**:在`application.properties`或`application.yml`中设置Kafka服务器地址(bootstrap servers)及其他相关参数。 ```properties spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092 ``` 3. **创建生产者**:定义一个用于发送消息到Kafka主题的SpringBoot Kafka生产者bean。例如: ```java @Configuration public class KafkaConfig { @Value(${spring.kafka.bootstrap-servers}) private String bootstrapServers; @Bean public ProducerFactory producerFactory() { Map configProps = new HashMap<>(); configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers); configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class); configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class); return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps); } @Bean public KafkaTemplate kafkaTemplate() { return new KafkaTemplate<>(producerFactory()); } } ``` 4. **创建消费者**:定义一个用于接收来自Kafka主题消息的Kafka消费者bean。使用`@KafkaListener`注解监听特定的主题。 ```java @Service public class KafkaConsumerService { @KafkaListener(topics = myTopic) public void listen(String message) { System.out.println(Received message: +message); } } ``` 5. **实际应用**:可以在需要的地方注入`KafkaTemplate`,并通过它发送消息;或者在`KafkaConsumerService`中处理接收到的消息。 **源码分析** Emulation-Project-V1.0.0项目展示了一个简单的SpringBoot应用,包含生产者和消费者的配置及相关的业务逻辑。通过阅读这个项目的代码可以了解如何将这些概念应用于实际的开发场景,并理解SpringBoot与Kafka之间的交互方式。 总的来说,使用Spring Boot集成Kafka为开发者提供了强大的实时数据处理能力。按照上述步骤可在Spring Boot应用程序中轻松创建并应用Kafka生产者和消费者,从而构建出高效的数据传输及处理系统。对于Java Web开发者而言,掌握这项技术是提高项目效率与灵活性的关键所在。
  • [细版]智能+.pdf
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    本PDF详尽介绍了智能无人机技术的发展、应用及未来趋势,涵盖硬件设计、软件算法、应用场景等方面,适合专业人士和技术爱好者阅读。 《智能无人机+.pdf》这份文档内容详尽且全面,具有很高的参考价值,推荐下载使用,并随时欢迎就任何问题与作者沟通交流。
  • DJI SDK开发包,连接
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    DJI SDK开发包为开发者提供接口和工具,以实现与大疆无人机的深度集成。通过它,用户可以自定义飞行控制、数据处理等功能。 SDK(软件开发工具包)是用来开发适用于某个产品或平台的软件的一套工具,通常由该产品的制造商或者平台提供商提供给开发者使用。例如,DJI Phantom 4 或 Windows 操作系统都有相应的 SDK 来帮助开发者进行相关的应用开发工作。
  • CASyncSocket客户端服务器代码(VS2010)
    优质
    本项目提供了一个基于CASyncSocket实现的客户端-服务器通信框架的完整源码,专为Visual Studio 2010设计,旨在简化异步网络编程。 用CAsyncSocket开发可以省去线程管理的工作,使用起来非常方便。本来不想领取资源分的,因为对我来说并不紧张。但为了能让您稍微关注一下,我点了3分。如果您觉得这个资源对您有帮助,请点赞支持。哦,这里没有点赞功能,您可以轻点一下自己的额头,说不定我会感受到呢。