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ROS2学习和使用SLAM算法(gmappingcartographerorb-slam等)

ros2-cartographer ---- 这里以orb-slam2在Ubuntu18.04配置为例简要说明一下,如果有ros1基础学习ros2非常快,没有ros1基础,推荐直接学习ros2~ 在链接 ros2 orb-slam2 节点 用法(ROS2 Dashing) 运行单目monocular SLAM节点(单目): $ ros2 run orbslam mono PATH_TO_VOCABULARY 用下载的ORB_SLAM2文件夹路径替换PATH: export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH/ORB_SLAM2/Examples/ROS 运行build_ros.sh orb slam2 ros(2) ? orb slam2 ros(3) ---- 一些使用广泛的ROS1SLAM包的ROS2版本: 1. gmapping: 源码链接:https://github.com/Project-MANAS/slam_gmapping

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ROS2极简总结-SLAM

参考文献:Navigation using ROS 2 Mapping SLAM - Simultaneous Localization And Mapping 同步定位和建图 机器人仿真或实际运动环境的最简描述 建图 - SLAM SLAM:同时估计机器人的位置姿态和环境的地图 定位:给定地图推断位置 建图:推断给定位置的地图 SLAM:同时学习地图和定位机器人 SLAM 的目标是创建或增强环境地图。 地图类型 栅格地图 图形地图 特征地图 ROS2 SLAM工具箱 目前,ROS2 的 SLAM 还没有可靠唯一标准。 SLAM 工具箱 (2D) - Steve Macenski - 当前随 Navigation2 一起提供,需要支持。 二维SLAM 占用栅格图 为每个网格单元计算概率(贝叶斯过滤器) 三维SLAM 用于三维占用地图的八叉树 基于树的数据结构 效果引用(github.com/rsasaki0109/li_slam_ros2

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    ROS2导航SLAM建图

    #3.4 设置终点 ROS2 导航 #1 安装 # 环境 Ubuntu 20.04 ROS2 Foxy # 查看本机是否已经安装 turtlrbot3 ros2 pkg list | grep turtlebot3 sudo apt install ros-foxylebot3-gazebo # 查看本机是否已经安装 cartographer ros2 pkg list |grep cartographer # You will get # cartographer_ros # cartographer_ros_msgs # 安装 cartographer sudo apt install ros-foxy-cartographer #2 建图 #2.1 Rviz 打开新终端 设置 source /opt/ros/foxy/setup.zsh export TURTLEBOT3_MODEL=burger 启动 ros2 launch 启动 ros2 run turtlebot3_teleop teleop_keyboard 使用键盘控制小车运动, 扫描地图数据 #2.4 保存地图 打开新终端 设置 source /opt/ros

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    ROS_Kinetic_27 在ROS中使用Cartographer进行SLAM

    ROS_Kinetic_27 在ROS中使用Cartographer进行SLAM ? Cartographer是谷歌新開源的通用的2D和3D定位與構圖同步的SLAM工具,並提供ROS接口。 论文Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM下载地址: http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9648192 资料汇总请参考 編譯和安裝: 官網提供了基於Ubuntu 14.04(Trusty)和ROS(indigo)測試和安裝說明,這裏在Ubuntu 16.04(Xenial)和ROS(Kinetic)安裝並測試。 注意這裏是cartographer_ros, 如果只使用cartographer,請参考: https://google-cartographer.readthedocs.io/en/latest/ 安裝 /master/cartographer_ros.rosinstall Github下載地址:https://github.com/googlecartographer ?

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    有了ROS这架车,SLAM之路不再遥远!

    ROS就是一个比较强大、灵活的机器人编程框架。从软件架构的层面来说,它是一个基于消息传递的分布式多进程框架。 ROS目前推出了ROS1和ROS2两个版本,ROS1节点间的数据传递通过内存复制,大量的系统资源都浪费在通讯上,通信实时性也不能得到保障。 ROS2在ROS1的基础上做了以下改进优化: 1.ROS2引入了数据分发服务(DDS)通信协议,它可以以零拷贝的方式传递消息,节省了CPU和内存资源,同时增加通信的实时性; 2.ROS2为托管启动,用户可以指定节点启动顺序 ; 3.ROS2还去除了ros master这个中心节点管理器,改进了ROS1对master节点的高度依赖的缺点; 总之,ROS2相较ROS1运行更可靠,持续性更好,更节省资源,消息传递实时性更佳,因此 ROS2更适合应用在工业生产环境。

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    入门学习SLAM(Ubuntu16.04安装ROS kinetic)

    设置Ubuntu的sources.list sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main 安装ROS kinetic完整版 sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full 安装完可以查看可用的package: apt-cache search ros-kinetic 初始化rosdep 在使用ROS之前必须要初始化rosdep 7. 配置环境 echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc 8. 测试ROS安装成功 1) 打开Termial,输入以下命令,初始化ROS环境: roscore 2) 打开新的Termial,输入以下命令,弹出一个小乌龟窗口: rosrun turtlesim turtlesim_node 参考博客链接: https://blog.csdn.net/softimite_zifeng/article/details/78632211 ROS kinetic官网: http://wiki.ros.org

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    ROS2、slam_toolbox、Navigation2、Gazebo(转)

    参考文献: wiki.ros.org/slam_toolbox github.com/SteveMacenski/slam_toolbox ros-planning.github.io/navigation2 该软件包将允许完全序列化重新加载的SLAM地图的数据和姿态图,用于持续建图、定位,合并或进行其他操作。 ROS取代了ggapping、cartographer、karto、hector等功能,具有功能完备的SLAM,该功能建立在Karto核心的强大扫描匹配器上,已被大量使用并加速用于此软件包。 其中包含一个RVIZ插件,可通过ROS主题和服务与SLAM Toolbox进行交互。虽然它是作为调试工具提供的,但对于生产而言,建议使用它包装自己的操作界面。 Navigation2教程 使用实际或仿真Turtlebot 3导航 (SLAM)建图时导航 (STVL)使用外部Costmap插件 编写一个新的Costmap2D插件 介绍 与Gazebo接口的ROS

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    机器人实践课程镜像分享及使用说明(Arduino+ROS1+ROS2+Gazebo+SLAM+...)

    经过5年尝试和努力,在吸取indigo、kinetic版本经验后,融合Arduino、ROS1、ROS2、Gazebo和SLAM的适用机器人爱好者的实践课程镜像尝鲜版(bug是免不了的!_!) --- 机器人实践课程镜像分享及使用说明分为6大部分,分别为: 镜像使用说明 Arduino案例 ROS1案例 ROS2案例 Gazebo案例 SLAM案例 ---- SLAM 高翔 等著, 视觉SLAM十四讲:从理论到实践(第2版) ---- 第二部分:Arduino案例 AD0-LED13 // These constants won't change. ros2 topic pub /demo/cmd_demo geometry_msgs/Twist '{linear: {x: 0.2}}' -1 ---- 第六部分:SLAM案例 理论基础1-6章 实践应用7-14章 高翔 等著, 视觉SLAM十四讲:从理论到实践(第2版) ---- ROS:~$ tree -L 3 . ├── Arduino │ ├── course │

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    机器人实践课程镜像分享及使用说明(Arduino+ROS1+ROS2+Gazebo+SLAM+...)

    经过5年尝试和努力,在吸取indigo、kinetic版本经验后,融合Arduino、ROS1、ROS2、Gazebo和SLAM的适用机器人爱好者的实践课程镜像尝鲜版(bug是免不了的!_!) 案例 SLAM案例 ?   机器人高效编程(理论基础与编程实践) ROS2机器人高效编程(理论基础与编程实践) 智能机器人综合实训(独立项目案例和综合设计) SLAM技术(以实践应用为主进行案例汇总) 分别涵盖在不同时期发布的教学镜像中 ros2 topic pub /demo/cmd_demo geometry_msgs/Twist '{linear: {x: 0.2}}' -1 ---- 第六部分:SLAM案例 理论基础1-6章 实践应用7-14章 高翔 等著, 视觉SLAM十四讲:从理论到实践(第2版)  ROS:~$ tree -L 3 . ├── Arduino │   ├── course │   │

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    Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(三) indigo rplidar rviz slam

    Programming Second Edition学习笔记(三) indigo rplidar rviz slam 记录一下rplidar传感器在ROS(indigo)配置使用等。 ×基本安装× 通过下面命令安装: --sudo apt-get install ros-indigo-rplidar-ros 安装好后,rplidarUSB接口插入电脑: --ls /dev/ttyUSB ×使用测试× --roslaunch rplidar_ros view_rplidar.launch ? ×SLAM× --roscore --roslaunch rplidar_ros view_slam.launch --roslaunch rplidar_ros rplidar.launch --roslaunch  rplidar_ros gmapping.launch ?

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    Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(三) 补充 hector_slam

    中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865 Learning ROS for Robotics  Programming Second Edition学习笔记(三) 补充 hector_slam 记录一下rplidar传感器在ROS(indigo)配置使用等。 参考文档 http://wiki.ros.org/rplidar 需要下载的包和版本号hydro与indigo https://github.com/robopeak/rplidar_ros/tree/ master https://github.com/robopeak/rplidar_ros/tree/slam ×hector_slam× --roscore --roslaunch rplidar_ros  view_slam.launch --roslaunch rplidar_ros hectormapping.launch  视频地址:http://v.youku.com/v_show/id_XMTM5MTQ2MjQ0NA

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    ROS_RGB-D SLAM学习笔记--室内环境测试

    ROS_RGB-D SLAM学习笔记 RTAB-Map's ros-pkg. RTAB-Map is a RGB-D SLAM approach with real-time constraints. 先上英文参考: http://wiki.ros.org/rtabmap_ros indigo版源代码网址: https://github.com/introlab/rtabmap_ros/tree/indigo-devel 更为简单的安装方式: $ sudo apt-get install ros-indigo-rtabmap* 测试,直接在终端输入: $ rtabmap 具体操作过程可以参考视频: http://v.youku.com

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    测评活动分享

    ORB-SLAM实验环境 操作系统是:Ubuntu 16.04 ROS版本是:kinetic 下面开始第一组的第一个实验:在MYNTEYE-S1030-IR上跑ORB-SLAM2 开始安装MYNT-EYE-S-SDK 启动相机 $roslaunchmynt_eye_ros_wrapper mynteye.launch 启动ORB_SLAM2 $ rosrunORB_SLAM2mynteye_s_stereo ~/MYNT-EYE-ORB-SLAM2 /ORB_SLAM2/Examples/ROS 先找到这两个文件 libboost_system.so libboost_filesystem.so 然后复制到ORB_SLAM2/lib下,然后将路径加到 /lib/libboost_system.so chmod +x build_ROS.sh ./build_ROS.sh 编译好ORB_SLAM2,接下来我们就要标定双目了。 /Examples/ROS/ORB_SLAM2/src/ros_stereo.cc 做如下更改,然后重新编译。

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    Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(十) indigo Gazebo rviz slam navigation

    Learning ROS forRobotics Programming Second Edition学习笔记(十)indigo Gazebo rviz slam navigation --$ roslaunchchapter9

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    基于ROS_Arduino室内移动机器人SLAM实验测试

    基于ROS(indigo)以及Arduino等搭建软硬件平台,包括语音、视觉、激光、码盘等传感器设备。 整体如下图所示: ? 底盘特写: ? ? 语音输入: ? Arduino模块: ? ?

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    ROS平台下INDEMIND双目惯性模组运行实时ORB教程及Demo

    GitHub 链接:https://github.com/INDEMINDtech/ORB-SLAM2- 一:环境介绍 系统:Ubuntu 16.04 ROS ORB依赖库:Pangolin、OpenCV 、Eigen3、DBoW2、g2o,ros 二:下载SDK及ORB-SLAM源码 下载地址: SDK:http://indemind.cn/sdk.html ORB-SLAM:https://github.com /raulmur/ORB_SLAM2 三:修改源码 1、下载好SDK之后,进入SDK-Linux/demo_ros/src目录。 ,在main函数内添加ros初始化,读取配置文件,去畸变,获取参数,校正,ORB_SLAM的启动 代码如下: ros::init(argc,argv,"ORB_SLAM2"); ros::NodeHandle /run.sh 如下图 3)进入SDK-Linux/demo_ros/src/ORB_SLAM目录下,执行.

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    Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(九) indigo Gazebo rviz slam navigation

    中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865 书中三维环境gazebo,slam的仿真例子 --

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    SLAM

    ROSSLAM的一些功能包,也就是一些常用的SLAM算法,例如Gmapping、Karto、Hector、Cartographer等算法。 这个软件包位于ros-perception组织中的slam_gmapping仓库中。 其中的 slam_gmapping 是一个metapackage,它依赖了 gmapping ,而算法具体实现都在 gmapping 软件包中,该软件包中的 slam_gmapping 程序就是我们在ROS ros-$ROS_DISTRO-gmapping gmapping在ROS上运行的方法很简单 rosrun gmapping slam_gmapping 但由于gmapping算法中需要设置的参数很多 参数 slam_gmapping 需要的参数很多,这里以 slam_sim_demo 教学包中的 gmapping_demo 的参数为例,注释了一些比较重要的参数,具体请查看 ROS-Academy-for-Beginners

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