内容概要:本文详细介绍了如何从零开始构建基于ROS的激光雷达小车,涵盖硬件组装、ROS环境部署、SLAM建图和导航系统的配置与调优。首先,针对硬件组装提供了详细的避坑指南,强调了关键部件如雷达供电、电机编码器接线以及USB转串口模块的选择。其次,讲解了ROS环境的快速部署方法,推荐使用预构建镜像和Docker容器来简化安装流程。然后,深入解析了SLAM核心代码,特别是gmapping和cartographer的配置参数调整。最后,探讨了导航系统的调参实战,包括代价地图设置、路径规划优化等。 适合人群:对ROS和激光雷达小车感兴趣的初学者,尤其是希望快速上手并掌握基本原理和技术细节的研发人员。 使用场景及目标:帮助读者从硬件组装到软件配置全面了解ROS激光雷达小车的搭建过程,最终实现自主建图和导航功能。适用于科研项目、教学实验和个人兴趣探索。 其他说明:文中还分享了许多实践经验,如常见错误排查、调试技巧和进阶学习路线,确保读者能够顺利避开常见陷阱并逐步深入学习。
2025-06-22 21:35:27 127KB
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内容概要:本文详细介绍了反光板(反光柱和反光贴)定位算法及其配套建图软件的技术细节。反光板定位算法通过激光SLAM技术,利用反射光线进行三角定位,从而精确计算机器人坐标。该算法兼容多种品牌雷达,适用于AGV导航,定位精度可达±7mm。文中不仅展示了关键代码片段,如激光信号处理和三角定位函数,还介绍了上位机建图软件的功能,包括地图创建、编辑、保存、导出等。此外,该软件可以在Windows或Ubuntu平台上运行,并可打包成exe文件进行便捷部署。实测表明,该系统在上万平方米的地图环境中表现出色,能够提供稳定可靠的定位服务。 适合人群:从事AGV导航、自动化物流、机器人开发等领域,需要高精度定位解决方案的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:① 实现AGV在室内外环境中的高精度导航与定位;② 快速构建和编辑全局反光柱地图;③ 提供稳定的定位服务,确保机器人在复杂环境中的可靠运行。 其他说明:该技术已在多个工程项目中得到验证,具有高度的实用性和可靠性,能够显著提升项目的实施效率和成功率。
2025-06-20 14:51:08 1.2MB
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"反光板与反光柱定位算法源代码分享:软件建图与高精度导航解决方案",反光板定位算法源代码,反光板建图。 软件。 多年工程项目资料积累分享,最快速解决你的实际问题 反光柱定位算法源代码。 激光slam 反光柱 反光贴 识别算法,功能类似nav350。 利用反光柱进行定位,三角定位计算机器人坐标。 包含上位机建图软件和下位机定位软件。 可以建出完整的全局反光柱地图,并进行地图编辑,删除,修改等。 兼容反光柱和反光贴的混合使用。 可以进行上线位置的初始全局定位和局部定位。 在Windows或者Ubuntu运行,可以打包成exe部署项目。 实测上万平地图,已适配富锐雷达,倍加福雷达,兴颂雷达,万集雷达。 适用于AGV导航,定位精度正负7mm。 只包含反光柱算法,不包含运动控制代码。 ,核心关键词: 1. 反光板定位算法源代码; 2. 反光板建图; 3. 软件; 4. 多年工程项目资料; 5. 反光柱定位算法源代码; 6. 激光SLAM; 7. 反光柱/反光贴识别; 8. 三角定位; 9. 上位机建图软件; 10. 下位机定位软件; 11. 全局反光柱地图; 12. 地图编辑; 13. Win
2025-06-20 14:50:03 1MB edge
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精仿hao123网址导航系统简介: 1.本程序为asp+access数据库,所有代码开源,无绑定域名等限制,直接把源码放在win系统服务器即可。 2.常规管理--网站基本参数(可视模式) 进去可以进行修改编辑,可视化操作更方便更简单。 3.静态页面管理-静态页面生成-一键生
2025-06-19 22:27:49 27.49MB
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## 前台框架: Bootstrap(一个HTML5响应式框架) ## 后台框架: SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis) ## 开发环境:myEclipse/Eclipse/Idea + mysql数据库 随着现代旅游业的飞速发展,图文声像导游方式和实地口语导游方式都已经不能满足现阶段旅游者的需求,信息化的飞速发展造就了地理信息系统GIS和全球定位系统GPS,促进消费者更多的选择自助游和自驾游等方式出行。而近年来高等院校的发展使得高校也成为了一个景点,如何高效的给游客展示校园的景点和介绍,让游客以最短的时间到达目的地就是本文重点寻求解决的问题。 ## 实体ER属性: 用户: 用户名,登录密码,姓名,性别,出生日期,用户照片,联系电话 景点类型: 类型id,类别名称 景点: 景点id,景点类型,景区等级 ,景点名称,建造日期,景点照片,景点介绍,纬度,经度 路径: 路径id,起始景点,结束景点 留言: 留言id,留言标题,留言内容,留言人,留言时间,回复内容,回复时间
2025-06-18 21:05:48 18.48MB java spring boot
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项目工程资源经过严格测试可直接运行成功且功能正常的情况才上传,可轻松copy复刻,拿到资料包后可轻松复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(随意编程),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会及时为您解惑,提供帮助 【资源内容】:项目具体内容可查看/点击本页面下方的*资源详情*,包含完整源码+工程文件+说明(若有)等。【若无VIP,此资源可私信获取】 【本人专注IT领域】:有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会及时解答,第一时间为您提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 【适合场景】:相关项目设计中,皆可应用在项目开发、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面中 可借鉴此优质项目实现复刻,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 #注 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担 2. 部分字体及插图等来自网络,若是侵权请联系删除,本人不对所涉及的版权问题或内容负法律责任。收取的费用仅用于整理和收集资料耗费时间的酬劳 3. 积分资源不提供使用问题指导/解答
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深入解析VESC无感非线性磁链观测器:源码实践、参考文献指南与仿真模型全解析,《深入解析VESC无感非线性磁链观测器:源码揭秘、参考文献导航与仿真模型实践》,VESC无感非线性磁链观测器+PLL(源码+参考文献+仿真模型) ①源码:VESC的无感非线性观测器代码,并做了简单的调试,可以做到0速启动。 代码注释非常详细,快速入门 ②参考文献(英文+翻译):为VESC非线性观测器的lunwen出处 ③对应的simulinK仿真 大名鼎鼎的VESC里面的观测器。 对学习非线性观磁链测器有很大帮助 图一:为观测位置角度与真实角度波形。 1、《bldc-dev_fw_5_02》为VESC的官方源代码,里面使用了非线性观测器,但是工程很大,功能太多,很难学习,并且使用了操作系统,很难自己使用。 2、《08_ARM_PMSM_磁链观测器》为STM32F405407平台的代码,原本采用VF启动+smo方案。 在该代码框架上,我移植了VESC的无感非线性观测器代码,并做了简单的调试,基本可以0速启动,但带载能力不行,可能还需要进一步调参。 3、《本杰明位置速度观测器》为VESC非线性观测器的lunwen
2025-06-17 10:31:13 6.81MB 数据结构
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2019年B题:天文导航中的星图识别1 【知识点解析】 天文导航是一种利用天体的已知位置和运动规律来确定航行体位置的技术,尤其适用于航天器,因为它具有自主性、抗干扰性和高精度。恒星在天文导航中扮演关键角色,被视为理想的点光源,其坐标通过赤经和赤纬描述。 星敏感器是天文导航的核心,它通过观测恒星来确定航行体的姿态。星图识别是星敏感器技术的关键步骤,包括图像采集、特征提取和匹配识别。星表是识别的基础,包含恒星的位置、亮度等信息。附件2提供了一个简易星表,包含部分恒星的赤经、赤纬和星等。 问题1主要涉及星敏感器坐标系、图像坐标系和天球坐标系之间的转换: (1) 给定恒星在天球坐标系的位置(赤经、赤纬),以及星敏感器中星像点的位置,可以建立数学模型求解星敏感器坐标系中的点与天球坐标系中对应恒星的关系。具体算法可能涉及几何变换和坐标系转换。 (2) 如果不使用星敏感器坐标系的信息,可以通过星像点在图像坐标系的位置,结合光学系统特性,反推天球坐标系中恒星的位置。这可能需要解决一个非线性优化问题,如最小二乘法或迭代算法。 (3) 提高解算精度通常需要选取几何分布广泛的三颗星,避免共线或共面情况。误差分析涉及观测噪声、光学系统误差以及坐标转换的精度。 问题2聚焦于星图识别的特征提取和算法设计: 传统的星图识别依赖于恒星间的角距,这种方法简单但存储需求大,实时性和识别率有限。为了改进,可以提取更复杂的特征,比如星点的亮度分布、形状、邻近星点关系等。根据附件2的星表信息,可以构建特征向量,并设计匹配算法。对于附件3的8幅星图,算法应能准确识别每颗星对应的星表编号。性能评估包括识别速度、误匹配率和正确率等指标。 此题涵盖了天文学、数学(坐标转换、非线性优化)、计算机视觉(特征提取、图像处理)和星敏感器技术等多个领域,要求参赛者具备跨学科的知识和解决问题的能力。
2025-06-03 21:32:33 845KB
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自主导航的未来趋势包括更高级的人工智能集成、传感器融合、高清地图的开发和自主无人机的应用。随着技术的进步,我们可以预见到机器人将能够在更复杂的环境中实现更高级的自主导航。 人工智能的整合:AI的整合将使机器人能够实时解释和响应动态环境,提高决策能力和适应性。 传感器融合:传感器融合将提供更全面的环境感知,使机器人能够更准确、更可靠地感知周围环境。 高清地图的开发:高清地图将提供详细的路况信息,使机器人能够更精确地进行定位和导航。 自主无人机和无人机(UAV):自主无人机的应用将扩展机器人的导航能力,使其能够在更广阔的空间中进行操作。 随着技术的不断发展,自主导航系统将变得更加智能和适应性强,为机器人在各行各业的应用提供强大的支持。
2025-05-31 20:27:09 106KB 自主导航 SLAM 路径规划 AI
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这里记录下SYTM32驱动一个模块的程序 主要是因为,官方给的例程是HAL库的,这里我改成标准库的形式写一遍:
2025-05-27 13:40:33 12.77MB
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