随笔分类 - 机器人
imu 话题数据,欧拉角
摘要:header: 消息头,包含序列号、时间戳和坐标系等信息。 orientation: IMU 的当前朝向,用四元数表示,包括 $x, y, z$ 和 $w$ 四个值。 orientation_covariance: 朝向协方差矩阵,包含 $9$ 个元素,描述 IMU 测量的朝向误差。 angular
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下载包的时候,显示最新版本了,查找带式没有
摘要:sudo apt-get install ros-melodic-tf2-ros显示已经最新版本了,rospack find tf2_ros还是没有找到
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python 实现小车经过多个目标点
摘要:代码 问题一 from geometry_msgs.msg import PoseStamped 如果geometry_msgs没下载 sudo apt-get install ros-<your_ros_version>-geometry-msgs 问题二: 没有初始化节点,rospy.init_
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robot_pose_ekf
摘要:robot_pose_ekf 是一个ROS软件包,提供了一种使用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行机器人位姿估计的方法。该软件包通过融合多个传感器数据(例如IMU、里程计和视觉传感器)来估计机器人的三维位姿(即机器人在三维空间中的位置和姿态),以及其速度和角速度 https://blog.csdn.net
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rosrun和roslaunch
摘要:在ROS中,rosrun和roslaunch都是用于启动节点(Node)的命令。rosrun是用于启动单个ROS节点,而roslaunch是用于启动多个ROS节点的工具。roslaunch还可以使用XML格式的配置文件来描述多个节点之间的关系和参数等信息,方便管理和维护。 使用rosrun启动节点时
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扩展卡尔曼滤波
摘要:erf 用于估计系统的状态,比如机器人的位姿、速度等信息,从而实现自主导航和控制 扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)是卡尔曼滤波的一种扩展形式,主要用于非线性系统的状态估计。与标准卡尔曼滤波不同的是,EKF使用非线性函数来预测和更新状态变量,因此需要通过一定的线性
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卡尔曼滤波
摘要:卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种常用的状态估计方法,其主要应用于从一系列的不完全和有噪声的数据中提取系统状态的信息,预测物体的位置和速度。 原理: 卡尔曼滤波是一种基于概率统计的最优估计算法,用于估计线性系统的状态量。它包含两个主要的步骤:预测和更新。 预测步骤包括状态的预测和预测协方
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什么是imu
摘要:IMU是惯性测量单元(Inertial Measurement Unit)的缩写 是测量物体三轴姿态角(或角速率)及加速度的装置 陀螺仪和加速度计,是惯性导航系统的核心装置。借助内置的加速度传感器和陀螺仪,IMU可测量来自三个方向的线性加速度和旋转角速率,通过解算可获得载体的姿态、速度和位移等信息。
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rosbag
摘要:rosbag是ROS系统中一个常用的工具,用于记录和回放ROS节点的消息数据 1. rosbag record [topic]: 记录指定的ROS topic。例如,要记录一个名为/scan的topic,可以使用以下命令 rosbag record /scan rosbag record -O da
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安装
摘要:sudo sh -c '. /etc/lsb-release && echo "deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ros/ubuntu/ `lsb_release -cs` main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-late
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slam_karto
摘要:slam_karto是一种基于激光雷达数据实现SLAM的算法包,它是ROS中的一个软件包。 与其他SLAM算法包(如gmapping)相比,slam_karto具有更高的精度和更快的运行速度。 slam_karto使用graph-based SLAM方法,将激光雷达扫描的数据转化为二维激光数据,并基
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什么是tf
摘要:rosrun rqt_tf_tree rqt_tf_tree 在ROS中,tf树是指一种用来表示坐标系之间关系的数据结构,可以描述ROS中各个坐标系之间的变换关系。 tf树中包含多个坐标系(frame),每个坐标系都有一个名称,如“map”、“odom”、“base_link”等。这些坐标系之间通过
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rviz 界面
摘要:interact: 对画面进行放大和缩小,调整角度的 Move Camera: Select: Focus Camera: Measure: 2D Pose Estimate: 重新估计机器人的初始位姿,来对齐地图。在地图上点击机器人实际所在位置,然后拖动箭头指向机器人的朝向 2D Nav Goal
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雷达的使用
摘要:无论什么雷达, 都要根据雷达的ip设置本地网口的ip。将他们的ip设置为同一地址段 比如192.168.8.1~192.168.8.24之间 步骤: 1. 通过ifcongfig 查看当前的网口的状态 2. 通过插上雷达的网口,查看新增的名称。 3. 将该网口的ip,设置和雷达ip同一网段 sudo
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浙公网安备 33010602011771号