⼆.路径规划---⼆维路径规划实车实现---gmapping+amcl+map_serve。。。专栏系列⽂章如下：本次实验是利⽤gmapping只使⽤⼆维点云进⾏建图，利⽤move_base进⾏规划。后期需要写⼀个三维点云实时转换栅格地图包（包可以实现选择性转换输出三维栅格和2.5-D⾼程栅格、⼆维栅格地图），进⾏gmapping 的功能替换就⾏，⾥程计就不⽤改，3D-SLAM的⾥程计直接可以拿来

ROS⼊门（九）——机器⼈⾃动导航（介绍、地图、定位和路径规划）所⽤的学习链接：⼀、介绍1.实现导航的关键技术（1）全局地图（全局概览图：定位+路径规划）SLAM（实现地图构建和即时定位），也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。SLAM问题可以描述为: 机器⼈在未知环境中从⼀个未知位置开始移动，在移动过程中

基于ROS平台的STM32⼩车-2-⼩车底盘控制本博⽂将介绍⼩车底盘控制的原理，如PID控制，控制程序的编写等。⼩车控制思想控制电机转动1. 电机的控制我们分为两部分，⼀部分为电机转动⽅向的控制，另⼀个为电机转速的控制。2. 电机转动的⽅向我们⽤两个MCU引脚来控制，假如PIN_A=1，PIN_B=0 时，电机正转；PIN_A=0，PIN_B=1 时，电机反转；PIN_A=0，PIN_B=0 时，

Turtlebot2激光雷达+深度相机GAZEBO仿真前⾔双顶置凸轮轴最近⽼师接了⼀个项⽬，做⼀个机器⼈仿真环境，我是负责移动机器⼈这部分的。⽼师的要求是以Turtlebot2为参考，后⾯可能涉及实机演⽰。在仿真的过程中我发现Turtlebot2仿真环境是以Kinect摄像头为传感器，进⾏伪激光数据输出，这在跑ROS中Gmapping算法是会导致特征点⽐较少（激光雷达360度，深度相机由于视场⾓问

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AMCL理解（⼀）【⾃适应蒙特卡洛定位】KLD采样就是为了控制上述粒⼦数冗余⽽设计的。⽐如在栅格地图中，看粒⼦占了多少栅格。占得多，说明粒⼦很分散，在每次迭代重采样的时候，允许粒⼦数量的上限⾼⼀些。占得少，说明粒⼦都已经集中了，那就将上限设低，采样到这个数就⾏了。金属规整填料测距仪的似然域(likelihood field）主要思想是⾸先将传感器扫描到的终点映射到地图的全局坐标空间。假定三种噪声和

反光道钉cartographer+navigation定位及⾥程计调试实验记录（⼀）实验时间： 2021.08.17-2021.08.21实验地点： 科技园B座⼀楼楼道调试内容：1、0.2m/s速度重新建图的定位效果；2、cartographer重定位的时间；3、⼿动设置初始点实现重定位。实验重要部分记录：（1）建图的时候，⽤以下⽅法较好，⽤offline_XXX需要另外配置参数：roslaunc

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视觉SLAM：ORB视觉⾥程计的简单实现（⼀）ORB视觉⾥程计的简单实现之⼀概述⼀个ORB-SLAM系统，其基础部分是其⾥程计部分。对于 ⼀个简单的ORB视觉⾥程计，⾸先需要做的是对采⽤的相机进⾏标定，不过为了简单起见，采⽤数据集进⾏实验，先熟悉整个算法流程，然后在逐个模块地推敲，⽐较好。单⽬相机和双⽬相机视觉⾥程计都需要计算空间三维点的深度信息，⽽RGB-D相机可以直接获得深度信息，因此我们采⽤