随笔分类 - 机器人 / agv小车
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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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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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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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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建图的时候,不能接收到雷达的数据
摘要:在rviz查看,/map话题报错了 说明地图构建这个节点没有发布出数据。 1. 查看/scan话题 发现没有发布者,说明雷达没有发布数据 2. 查看雷达节点启动了没有 找雷达的节点??? 3. 就是雷达没配置好,没有雷达数据
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启动小车
摘要:干嘛也是买大厂的。小厂家就是垃圾 1. 启动 cd mysh ./robot_start.sh 2.打开终端:rosrun zkwl_robot_rviz zkwl_robot_rviz 3.建图
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geometry_msgs/PoseStamped
摘要:描述三维的 geometry_msgs/PoseStamped 是一种 ROS 消息类型,它包含了三个部分:header、pose 和 stamp。 其中,header 是消息头,包含了该消息的时间戳、坐标系等信息;pose 描述了一个 3D 姿态,即物体在 3D 空间中的位置和朝向;stamp 是
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move_base_simple/goal
摘要:move_base_simple/goal 是一个ROS话题(Topic),用于发布移动目标的简单消息。它是一个geometry_msgs/PoseStamped类型的消息,包含目标位置的位姿信息,包括三维坐标和四元数。 与move_base_msgs/MoveBaseActionGoal消息相比,
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move_base_msgs/MoveBaseActionGoal
摘要:是用于向move_base节点发送目标点位置信息的消息类型,包含目标点的位置和姿态信息。当move_base节点收到该消息后,会规划机器人的路径并执行导航任务,到达目标点 #!/usr/bin/env python import rospy from move_base_msgs.msg impor
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怎么知道小车在地图中的坐标呢
摘要:1. 起点位置一般作为原点 2.x轴和y轴 根据右手定则,x轴正方向为机器人前进方向,y轴正方向为机器人的左侧 3. 坐标值 x轴负半轴,坐标点的值是不是为负
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nav_msgs/Path
摘要:nav_msgs/Path 消息用于描述一条路径信息。可以多设置几个坐标点,小车就会依次经过这些点。下面是消息格式 其中包含了header和poses两个部分: header:这个消息的头部信息,包括序列号seq、时间戳stamp和参考坐标系frame_id。 poses:一组路径点位姿信息,包含多
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有了定位,下一步就是让小车运动 move_base
摘要:我一直认为navigation 功能包集中的 move_base就是控制小车运动。 move_base包是一个高级别的导航功能包,可以将目标位姿传递给控制节点,由控制节点控制小车移动,以达到目标位置。 具体来说,move_base包的核心功能是根据当前机器人的位置、目标位置和地图信息来计算机器人的运
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开始给小车定位
摘要:定位算法介绍 在ROS中,有多种机器人定位方法,如AMCL、ekf_localization、robot_localization等,这些方法都可以采用雷达,里程计,IMU传感器数据来进行定位。 其中AMCL是基于粒子滤波器的方法,适用于在已有地图的环境中进行室内机器人定位; ekf_localiz
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什么是slam
摘要:简介: SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)SLAM是指通过使用机器人的传感器信息,同时构建地图和定位机器人在该地图中的位置 在ROS中,常用的SLAM算法有gmapping、cartographer等,它们能够利用激光雷达、摄像头等传感器采集的数据
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