把这里直接写0 试试 指定功能包编译： catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES="功能包名" 解除指定功能包编译： catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES=""
LOAM 1. 摘要部分 使用一个三维空间中运动的两轴单线激光雷达来构建实时激光里程计并建图。难点在于点云不能在相同时间获得：因为点云数据会随着激光雷达的移动产生运动畸变。运动畸变会造成点云在匹配时发生错误，导致无法正确得到相邻帧之间的相对位置关系，即无法获得正确的里
里程计标定：直接线性方法 通过线性最小二乘的方式标定里程计信息，使其提高精度。 航迹推算 已知里程计信息，上一帧底盘位姿和当前底盘位姿： l a s
一.SLAM的定义 二 环境分类 静态环境 尺度地图：目前大部分的建图基本都是该类 拓扑地图：大环境 混合地图：综合以上两个 动态环境 三.图优化SLAM 实现分两部分： 前端：建图部分 后端：优化部分 优化效果： 四.基于滤波SLAM 只估计当前时刻位置，出现误差就积累，不适合大环境使用
URDF、Gazebo与Rviz 现在终于百川汇海，综合应用拉！ URDF、Gazebo与Rviz综合应用-文档 第一个重要的概念：ros_control 类比手机的typc接口，什么型号都适用。 机器人运动控制 还没运行就报错了非常不爽：解决运行gazebo时出现gazebo-2process has died pid 7920, exit code 255…的
1、问题背景 配置好了rviz+Arbotix的仿真环境之后，进入仿真，发现无法使用键盘控制小车移动。 但是使用rostopic list命令查看当前的话题列表时显示需要的话题都已经产生，如下图所示： 2、解决方法 首先需要注意，在例程中使用的mrobot_teleop功能包中对应小车前进的按键是i键，而不是命令
<!-- Example launch file: uses laser_scan_matcher together with slam_gmapping --> <launch> #### set up data playback from bag ############################# <param name="/use_sim_time" value="flase"/> ####
2021SC@SDUSC （二）lvi-sam项目认识 一、SLAM简介 SLAM是Simultaneous Localization and Mapping（同时定位 + 建图）。 独立的定位问题是建立在地图已知的情况下的，单独的建图问题也是建立在定位已知的情况下的。当机器人不能得到环境地图，也不知道自身位姿的时候，SLAM问题就出现了。
目录 项目场景直接上代码实验 项目场景 项目参照高老师的《视觉SLAM十四讲》进行实现，主要是为了巩固自己知识，代码仅供参考。 直接上代码 需要注意的是，代码opencv的版本是3.4.2.16（4版本的opencv太新了，好像不兼容），此外，在主函数里面，需要输入自己的图片哦！ import numpy as np
map坐标系与odom坐标系又有什么关系？ 其实机器人刚开始运动时，odom坐标系与map坐标系是重合的，即odom->base_link与map->base_link的tf是一致的。 但是随着时间的推移，出现了偏差，出现的偏差也就是里程计的累计误差，如果里程计精确度很高，没有计算误差，那么map坐标系与odom坐标系会
ORB视觉里程计的简单实现之四 更新内容均匀分布的ORB算法介绍实验结果 更新内容 使用ORB-SLAM2中的均匀分布的ORB特征点提取算法，对原始的特征提取算法进行替换，使得提取的特征点均匀分布在场景中。这样做的好处在于： 1、集中分布的特征点如果某一特征点出现错误的匹配，那么
留个笔记自用 Unsupervised Learning of Lidar Features for Use in a Probabilistic Trajectory Estimator 做什么 Lidar Odometry激光雷达里程计，里程计作为移动机器人相对定位的有效传感器，为机器人提供了实时的位姿信息。移动机器人里程计模型决定于移动机器人结构和运动方
目录 1. 写在前面 2. 开源激光SLAM方案 2.1 基于滤波器的激光SLAM方案 2.2 基于图优化激光SLAM方案 2.3 3D激光SLAM 3. 小结 1. 写在前面 好久没有更新SLAM系列的文章了，由于近期项目涉及激光SLAM和多传感器融合技术，故更新。基于激光雷达的同时定位与地图构建技术（simultaneous
ROS入门 7.2.1 导航实现01_SLAM建图 《ROS入门-理论与实践》视频教程镇楼 SLAM算法有多种，当前我们选用gmapping，后续会再介绍其他几种常用的SLAM实现。 1.gmapping简介 gmapping 是ROS开源社区中较为常用且比较成熟的SLAM算法之一，gmapping可以根据移动机器人里程计数据和激
论文阅读《LOAM：Lidar Odometry And Mapping in realtime》 本文的主要贡献在于，提供了一个可以实时，效果较好的激光里程计与建图框架。相当于两个节点，一个10hz的里程计节点，一个1hz的建图节点 步骤一：特征点提取，两要两不要 两要：边缘点，平面点。 两不要：有些点容易引入误差，在采样的
麦克纳姆轮速度分解计算及里程计计算 文章目录 前言一、速度解算过程二、里程计计算过程逆运动学求解速度 总结 前言 麦克纳姆轮在现如今的机器人应用中十分广泛,经我自己的查阅资料和整理,得到下面的解算过程 一、速度解算过程 在该模型中,使用的是O-正方形模型为
evo是一款用于视觉里程计和slam问题的轨迹评估工具。核心功能是能够绘制相机的轨迹，或评估估计轨迹与真值的误差。支持多种数据集的轨迹格式（TUM、KITTI、EuRoC MAV、ROS的bag），同时支持这些数据格式之间进行相互转换。参考：视觉里程计的轨迹评估工具：evo 一 evo安装 打开终端，输入：
目录 说明一. 开篇二. 数据集三. 软件框架四. 前端里程计初试五. 前端里程计代码优化 说明 学习知乎上任乾写的从零开始做激光slam系列，在这里总结一下收获 一. 开篇 作者给出了本系列的简单介绍，包括用的传感器，平台，写作思路等等。 二. 数据集 作者使用了KITTI数据集，在下载
LIO-SAM: 通过SAM紧耦合雷达惯性里程计 摘要 我们提出一个框架用于通过SAM紧耦合雷达惯性里程计LIO-SAM，可实现高精度、实时的移动机器人轨迹估计和地图构建．LIO-SAM是基于因子图构建雷达惯性里程计，可以将大量的相对测量值、绝对测量值、回环等多种不同数据作为因子融入雷达惯
目录 基本情况 摘要 引用 II 相关工作 III 坐标系和规定 IV 系统总结 V 视觉里程计 VI 激光雷达里程计 VII实验 VIII 总结 参考 基本情况 出处：Zhang J, Singh S. Visual-lidar odometry and mapping: Low-drift, robust, and fast[C]//2015 IEEE International Conference on R
这个问题涉及到的知识是在使用ros的robot_pose_ekf包做imu和里程计融合的过程中，imu的时间戳和里程计的时间戳不同，间隔时间超过1秒的时候就会报这个错：Timesramps of odometry and imu are xxxx seconds apart. 修改程序，让里程计驱动文件和imu驱动文件中的时间戳一致，要么是
一、SLAM是什么？ SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，在运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动 。 二、组织架构 1、第一部分为数学基础篇 •第二讲为 SLAM
此处我们用loam与segmap联合定位，用loam作为里程计，然后segmap订阅其里程计信息， 具体修改为： https://github.com/ethz-asl/segmatch/blob/master/laser_mapper/launch/kitti/kitti_localization.yaml#L14 和 和 https://github.com/ethz-asl/segmatch/blob/master/laser_mapper/
总体思路 1. 对两幅图像img_1,img_2分别提取特征点2. 特征匹配3. 通过depth，获得第一幅图像匹配的特征点的深度，由相机内参K恢复这些特征点的三维坐标（相机坐标系）。4. 由第一幅图像中的特征点的三维坐标、第二幅图像中特征点的2D像素坐标，以及相机内参K作为优化函数的输入，分别采用如下
虽然我已经做了两次关于SLAM的周报了，但是平时和实验室的师兄师姐交流的时候，他们好像还是不了解我要做啥。我觉得可能是前两次周报的时候，我对这个SLAM领域也是一知半解，所以才说的不够清楚。因此这次我想先把我要做的事情形象化地说明白，然后再汇报我这两周的工作。 为了说
