ZXQHBD的博客

转载 卡尔曼滤波

一直在看，一直不懂。 我这人学数学的毛病，就是需要非常细致的知道每个变量的含义，谁变谁不变必须清清楚楚告诉我，否则我就没有那个直觉。 anyway，从这篇文章入手吧：http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/pdf/kalman_intro_chinese.pdf所谓滤波，实际上是要去掉自己不想要的信号，保留想要的部分。一般来说，是把过程中

转载 同时定位与地图创建在无人车领域的应用探索

转自http://blog.csdn.net/jsgaobiao【SLAM】同时定位与地图创建 在无人车领域的应用探索毕业答辩总算结束了，主要研究的是GraphSLAM进行地图创建的可行性。其中，理论部分继承了前一篇博客的内容，实验部分在室内室外两个场景下分别进行了尝试，最终结果还是不错的。 下面我按照答辩的顺序，简要梳理一下毕设的思路。研究背景同时定位与地

原创 ROS之move_base分析

转载 机器人定位技术概述

机器人导航的三个经典问题　　说到机器人的自主导航，简单来说可以归结为由MIT教授JohnJ.Leonard和原悉尼大学教授Hugh Durrant-Whyte提出的三个问题：　　（1）Where am I？　　（2）Where I am going？　　（3）How should I go there？　　第一个问题是机器人的定位问题，即如何根据现在观测到的

转载 ROS 导航配置

1、概述ROS的二维导航功能包，简单来说，就是根据输入的里程计等传感器的信息流和机器人的全局位置，通过导航算法，计算得出安全可靠的机器人速度控制指令。但是，如何在特定的机器人上实现导航功能包的功能，却是一件较为复杂的工程。作为导航功能包使用的必要先决条件，机器人必须运行ROS，发布tf变换树，并发布使用ROS消息类型的传感器数据。同时，为了让机器人更好的完成导航任务，开发者还要根据机器人的外形

转载 DWA算法

http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/44983551

转载 路径规划算法概论

前言：真实世界中人类的路径规划是对记忆信息和实时感知信息综合分析的过程，在虚拟技术中属于行为控制层级的技术。一，机器人路径规划分类：      1.全局路径规划（环境完全已知）      2.局部路径规划（环境未知或部分未知，通过感知实时获取环境信息）      另外环境又分静态与动态，所以任何路径规划问题均可细分为如下四类之一：      1)全局静态环境

转载 slam资料收集

SLAM课程：1、http://ais.informatik.uni-freiburg.de/teaching/ws15/mapping/  （https://www.youtube.com/watch?v=U6vr3iNrwRA&index=1&list=PLgnQpQtFTOGQrZ4O5QzbIHgl3b1JHimN_）2、http://www.doc.ic.ac

转载 ROS之topic和service通信比较

实验速度1. via topic上图是以前ROS课上做的一个实验，内容是测试一个publisher和一个subscriber之间通讯所用的时间。两个node都很简单，publisher发送一个字符串，字符串带有标号；subscriber回显该字符串，字符串长度不超过20个char。怎么去标定发送时间是接收时间呢？目前使用的方法就是在publisher发送前使用ROS

原创 zmq的安装以及调试

1.前提条件是保证以下工具libtool, pkg-config, build-essential, autoconf,  automake已经安装。2.其次是uuid-dev库安装3.编译安装步骤如下git clone https://github.com/zeromq/libzmq./autogen.sh && ./configure && make -j 4make

转载 gmapping讲解

参考论文: Improved Techniques for Grid Mapping with Rao-Blackwellized Particle Filters 参考博客： http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/40899819 pf原理讲解 http://blog.csdn.net/u010545732/articl

转载 CMake入门

最大的Qt4程序群(KDE4)采用cmake作为构建系统Qt4的python绑定(pyside)采用了cmake作为构建系统开源的图像处理库 opencv 采用cmake 作为构建系统...看来不学习一下cmake是不行了，一点一点来吧，找个最简单的C程序，慢慢复杂化，试试看：例子一单个源文件 main.c例子二

转载 ROS之pluginlib详解

1. 写在最前面由于在一个源码中, 关于在ROS平台上的具体实现, 用到了Plugin. 为了更加深入的理解到底是一个什么鬼, 所以对pluginlib进行了一些学习, 下面的内容, 大部分在网站上是能够找到的, 是综合Wiki上的介绍, 以及从源码中看到的内容和自己的尝试. 希望对大家都一点点帮助.pluginlib是一个使用C++实现的库, 用于在ROS包里面动态的加载或卸

转载 ROS之nodelet的使用

1 nodelet插件编写和使用流程介绍ROS nodelet插件和ROS中普通插件编写流程一样，因为它们都是借助plubinlib来实现插件动态加载，都必须follow pluginlib使用规则，因此编写一个nodelet插件大致流程如下：1.1编写nodelet插件class由于插件基类是nodelet：：NodeLet已经存在，所以不必编写啦。MyN

原创 ros中静态tf坐标关系发布方式

static_transform_publisher        static_transform_publisher工具的功能是发布两个参考系之间的静态坐标变换，两个参考系一般不发生相对位置变化。命令的格式如下：static_transform_publisher x y z yaw pitch roll frame_id child_frame_id pe

原创 ROS之launch文件传递参数

针对C++代码，举例说明如下：程序中这样写： double parking_x; double parking_y; ros::param::get("~parking_x",parking_x); ros::param::get("~parking_y",parking_y); ROS_ERROR("parking_x:%.3f",parking_x)

转载 ROS之launch分析

ROS采用rosrun命令可以启动一个节点，如果需要同时启动节点管理器（master）和多个节点，就需要采用launch文件来配置。launch文件是一种特殊的XML格式文件，通常以.launch作为文件后缀。每个launch文件都必须要包含一个根元素。roslaunch的使用方法为： $ roslaunch pkg-name launch-file-name下面以一个典型的l

转载 Rviz之tf坐标关系

前面已经介绍了如何使用URDF建造机器人小车并显示在Rviz的仿真环境里面，但是小车是静止的。下面介绍如何让它在Rviz里面动起来，并理清URDF,TF 和 odom 的关系。1. ROS中base_link, odom, fixed_frame, target_frame和虚拟大地图map的关系一般在urdf文件中都要定义base_link，它代表了机器人的主干，其它所有

转载 C语言之解析局部变量返回

一般的来说，函数是可以返回局部变量的。 局部变量的作用域只在函数内部，在函数返回后，局部变量的内存已经释放了。因此，如果函数返回的是局部变量的值，不涉及地址，程序不会出错。但是如果返回的是局部变量的地址(指针)的话，程序运行后会出错。因为函数只是把指针复制后返回了，但是指针指向的内容已经被释放了，这样指针指向的内容就是不可预料的内容，调用就会出错。准确的来说，函数不能通过返回指向栈内存的指针(注意

转载 卡尔曼滤波

在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器

转载 深度摄像头之gmapping构图

gmapping是一个比较完善的地图构建开源包，使用激光和里程计的数据来生成二维地图。 博主最近也一直在使用gmapping，在前期着实被它卡了好久，因为好多东西不明白（原谅我是ros小白）。 现在把最近的一些收获分享一下。一、gmapping应用条件想使用gmapping包，当然要清楚它的输入输出是什么。 在ros中这些输入输出通常表现为订阅（subscribe）和发

转载 ROS之tf坐标变换

1、什么是tf变换        ROS中的很多软件包都需要机器人发布tf变换树，那么什么是tf变换树呢？抽象的来讲，一棵tf变换树定义了不同坐标系之间的平移与旋转变换关系。具体来说，我们假设有一个机器人，包括一个机器人移动平台和一个安装在平台之上的激光雷达，以这个机器人为例，定义两个坐标系，一个坐标系以机器人移动平台的中心为原点，称为base_link参考系，另一个坐标系以激光雷达的中心为原

转载 多传感器数据融合算法综述

多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心

转载 gmapping应用详解

gmapping是一个比较完善的地图构建开源包，使用激光和里程计的数据来生成二维地图。 博主最近也一直在使用gmapping，在前期着实被它卡了好久，因为好多东西不明白（原谅我是ros小白）。 现在把最近的一些收获分享一下。一、gmapping应用条件想使用gmapping包，当然要清楚它的输入输出是什么。 在ros中这些输入输出通常表现为订阅（subscribe）和发

转载 ros navigation分析-2

这是navigation的第一篇文章，主要通过分析ROS代码级实现，了解navigation。本文从move_base入手。 机器人导航主要框架如图： Navigation Stack主要组成部分：move_base:  用户调用movebase是通过传入带tf参数的构造函数： move_base::MoveBase move_base( tf );以下分析

转载 ROS navigation分析

在关于move base 的配置文章中，关于planner部分的分析有一句：对于global planner，可以采用以下三种实现之一："navfn/NavfnROS","global_planner/GlobalPlanner","carrot_planner/CarrotPlanner"本文分析其中的一种实现"global_planner/GlobalPlanner" ： 首

原创 第一篇博客，开启职业生涯模式

毕业工作一个月了，研究生期间就搞过linux相关，所以进入工作，并不陌生，早就想来写博客，记录生活，记录工作，同时也记录专业相关的知识，相当于是对知识的一个总结，向大牛们靠齐！最近在研究audio驱动，之前没有接触过这块驱动，慢慢深入研究才发现，里面内容太多，也很复杂，整个项目，并不是只需要对驱动掌握这么简单，还有很多关于声音等的知识，调整状态，继续深入学习，到时候记录自己的第一篇技术博客，fig