shiyanlou:urdf/ $ roslaunch urdf_tutorial display.launch model:=07-physics.urdf
所有内容均在ROS1 indigo，kinetic，melodic，noetic以及ROS2 dashing，foxy等测试通过。
在前面几章中分别介绍了在webots中如何创建自己的机器人、添加传感器以及使用手柄或键盘驱动它在仿真环境中移动。在本章中,你会学习到ROS系统最强大的特性之一，它能够让你的机器人自主导航和运动。
URDF机器人模型ROS1&2案例_zhangrelay的专栏-CSDN博客 ROS机器人URDF建模_zhangrelay的专栏-CSDN博客 如上两篇博客所涉及案例，如下： zhangrelay / urdf_tutorial · GitCode 为啥不使用github…… 主要是方便学生朋友使用，网络稳定且快速 📷 ros1 ：master/noetic ros2 : galactic 请注意分支选择，不要搞错了。 ros1编译使用catkin； ros2编译使用colcon。 除了官
mobot.gazebo <?xml version="1.0"?> <robot> <gazebo> <plu
ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM
之前我们使用的都是urdf文件格式的模型，在很多情况下，ROS对urdf文件的支持并不是很好，使用宏定义的.xacro文件兼容性更好，扩展性也更好。所以我们把之前的urdf文件重新整理编写成.xacro文件。
1 2019年,Visual-Inertial Mapping with Non-Linear Factor Recovery.
对于许多无人驾驶或者 SLAM 初学者来说，搞一个真车或者选择一款良好的设备来进行算法测试通常是个很头大的问题，且还需要解决很多诸如传感器之间标定不好，多传感器时间未做同步，没有真正的 groundtruth 来检验算法的好坏等等问题。
机器人建模和控制必须掌握坐标系和坐标变换等基础知识。机器人在空间中运动主要有两种形式：
版权声明：本文为zhangrelay原创文章，有错请轻拍，转载请注明，谢谢... https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/60959642
M2DGR: A Multi-Sensor and Multi-Scenario SLAM Dataset for Ground Robots
文章：Inertial-Only Optimization for Visual-Inertial Initialization
Visual-Inertial Odometry（VIO）即视觉惯性里程计，有时也叫视觉惯性系统（VINS，visual-inertial system），是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法，根据融合框架的不同又分为松耦合和紧耦合。
Super Odometry: IMU-centric LiDAR-Visual-Inertial Estimator for Challenging Environments
第一个提出 「视觉惯性里程计+深度图」 的数据集 “Visual Odometry with Inertial and Depth” (VOID) dataset
视觉SLAM的稳定性是一项技术挑战。因为基于单目的视觉SLAM需要初始化、尺度的不确定性和尺度漂移等问题[1]。尽管立体相机和RGB-D相机可以解决初始化和缩放的问题，但也存在一些不容忽视的问题，如运动速度快、视角小、计算量大、遮挡、特征丢失、动态场景和光照变换等。针对以上这些问题传感器的融合方案逐渐流行起来，IMU与相机融合的视觉里程计成为研究热点。
gazebo_models：https://bitbucket.org/osrf/gazebo_models
R3LIVE: A Robust, Real-time, RGB-colored, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Estimation and mapping package
本文是对发表于计算机图形学顶级会议SIGGRAPH 2021 的论文《 TransPose: Real-time 3D Human Translation and Pose Estimation with Six Inertial Sensors 》的解读。
机器人的开发需要很多的测试。而测试就需要搭建场地。测试项目一多，需要的场地的形式也会更多。搭建这样的场地不仅成本高，耗费的人力和物力都相当可观。有些场景在真实环境中不容易出现，但却可以在仿真环境中制造出来。
从https://github.com/danfis/libccd下载源码，解压缩后进入主文件夹下的src，编译
在SLAM的众多传感器解决方案中，相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图。这是因为这两个传感器之间具有互补性：相机在快速运动、光照改变等情况下容易失效。而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息，并且不受周围环境的影响，从而弥补相机的不足；同时，相机能够获得丰富的环境信息，通过视觉匹配完成回环检测与回环校正，从而有效地修正IMU的累计漂移误差。
该框架由两部分组成：VIS 以及 LIS 。VIS 和 LIS 能够互相利用两种传感器独立运作以提升系统精度和鲁棒性，系统位姿输出帧率为IMU的速率。
本文转载自INDEMIND，作者半不闲居士@CSDN。文章仅用于学术分享。本文约7000字，建议阅读14分钟本文为作者在从事Slam相关工作中对这几年遇到以及改进过相关VIO算法内容总结。 1、背景介绍 一个完整的 SLAM(simultaneous localization and mapping) 框架包括传感器数据、 前端、 后端、 回环检测与建图，如图1所示，其中，前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型，回环检测判断机器人是否经过已知的位置。而后端接受不同时刻前端测量的位姿和回环检测的信息并对它们
兼顾体积和性能的超强无人机大疆-“御”-DJI-Mavic现在有了Webots仿真版，可以零成本愉快玩耍了。
机器之心专栏 机器之心编辑部 近年来，基于惯性的人体动作捕捉技术迅速发展。它们通过在人体上穿戴惯性传感器，实时测量人体的运动信息。然而，这就好比一个人在蒙着眼睛走路——我们可以感受到身体的运动，但随着时间的累积，我们越来越难以确定自己的位置。 本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。 论文地址：htt
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_40224537/article/details/108616424
Range-Focused Fusion of Camera-IMU-UWB for Accurate and Drift-Reduced Localization
本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。
视觉和惯导适合于获得局部精确的姿态估计，但在长期导航中积累了较大的漂移。为了实现高速、精确、局部和全局一致的估计，可以将GPS信息与视觉和惯导融合。本文提出了一种基于紧耦合优化的多传感器融合方法。
本文提出了一个基于物理的稀疏惯性动捕和人体受力估计方案：Physical Inertial Poser (PIP)。仅使用6个惯性传感器（Inertial Measurement Unit，IMU），该方案可以实时捕捉符合真实世界物理规律的人体运动，关节受力、以及地面作用力等信息。 该系统可以在CPU上以60fps的速度运行，算法延迟只有16毫秒，相比前人工作在公开数据及上达到了最高的姿态估计精度、动作平滑性、以及最低的系统延迟，并且首次实现了基于稀疏惯性传感器的人体受力估计。通过引入物理优化，该方案大幅提
ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单目，双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。
LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法，即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想，可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法，以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2109.04687v1.pdf
对优秀的回答进行了整理，解释权归答主所有，如有侵权请联系删除， 以下观点并不代表AI资源汇观点仅作为参考。
动态环境下的SLAM系统一直都是一项具有挑战的问题，基于学习的方法在动态物体出现大面积遮挡时容易出现漏检，而基于几何的方法对于动态物体的位姿估计不是那么准确。在2022 IEEE RA-L论文"DynaVINS: A Visual-Inertial SLAM for Dynamic Environments"中，作者提出了一种动态环境下的VINS系统，笔者认为最大的创新在于解决了临时静态对象引起的假阳性回环问题。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2009.12662v1.pdf
1、Gmapping 简介： 基于粒子滤波框架的激光SLAM，结合里程计和激光信息，每个粒子都携带一个地图，构建小场景地图所需的计算量较小，精度较高。可以结合《概率机器人》一起学习。 Github链接： https://github.com/ros-perception/openslam_gmapping https://github.com/ros-perception/slam_gmapping 相关论文： Giorgio Grisetti, Cyrill Stachniss, and Wolfram Burgard: Improved Techniques for Grid Mapping with Rao-Blackwellized Particle Filters, IEEE Transactions on Robotics, Volume 23, pages 34-46, 2007.
2020年，UTD Embedded Machine Learning Lab 发布了一个新的多模态（视频+惯性传感）连续运动检测数据集。基于这个数据集，作者也同时发布了基于pytorch的baseline代码。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.15507.pdf
SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。
粒子滤波也是一个十分经典的算法，它与卡尔曼滤波的不同之处在于卡尔曼滤波假设概率分布是高斯分布，然后在计算后验概率（pdf）时，利用正态分布的性质，可以计算出来；而粒子滤波的后验概率分布是通过蒙特卡洛方法采样得到的。蒙特卡洛方法很清楚的一点是采样的粒子越多，概率分布越准确，但是计算速度会下降。也就是说如何分布你的有限个数的采样粒子来得到更为准确的后验概率分布是粒子滤波一直在做的事情。在本文中粒子滤波的改善一个是局部采样，另一个是采样时更好的概率分布来得到更精确的后验概率。在闭环检测这里则是应用了深度学习的方法。具体实现可以随笔者一起看下面的文章。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2011.04173v1.pdf
标题：Real-Time Multi-SLAM System for Agent Localization and 3D Mapping in Dynamic Scenarios
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2007.14035v1.pdf
论文地址： https://frc.ri.cmu.edu/~zhangji/publications/JFR_2018.pdf
本篇文章主要介绍 2018 年 ICRA 的一篇论文: Rosinol Vidal, A., Rebecq, H., Horstschaefer, T., Scaramuzza, D., Ultima
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
