Добрый день хабрачитатели!
Мы уже однажды коснулись темы локализации и SLAM в статье о Hector SLAM. Продолжим знакомство с алгоритмами построения карт местности и локализации в ROS. Сегодня мы попробуем построить карту местности без источника одометрии, используя только лидар Hokuyo URG-04LX-UG01 и алгоритм gmapping и локализовать робота на построенной карте с помощью алгоритма amcl. В этом нам поможет laser_scan_matcher. Кому интересно, прошу под кат.Читать полностью »
Рубрика «SLAM» - 2
Построение карты и локализация мобильного робота в ROS без одометрии с использованием laser_scan_matcher
2016-12-30 в 18:22, admin, рубрики: localization, ROS, SLAM, робототехникаРабота с SLAM в ROS на Raspberry Pi 3 на примере hector_slam
2016-10-28 в 12:34, admin, рубрики: Raspberry Pi, ROS, SLAM, локализация, робототехникаДобрый день, уважаемые хабрачитатели! В предыдущих статьях мы познакомились с возможностями робототехнической платформы ROS для решения различных задач в робототехнике, главным образом на микрокомпьютере Raspberry Pi. Я напомню, что мы уже научились получать видеопоток с камеры и решать задачи компьютерного зрения с OpenCV, взаимодействовать с микроконтроллером Arduino, контролировать робота с клавиатуры и с помощью игрового контроллера PS3 Dualshock, и наконец, использовать данные сенсора глубины Kinect для задач компьютерного зрения в 3D.
Теперь мы рассмотрим задачу локализации робота в пространстве. Мы будем использовать лазерный дальномер RPLidar и алгоритм Hector SLAM на Raspberry Pi 3 с использованием ROS Kinetic. Давайте начнем!
Читать полностью »
Самодельный сканирующий лазерный дальномер
2016-05-23 в 6:41, admin, рубрики: diy или сделай сам, ROS, SLAM, stm32, лазерный дальномер, робототехника, схемотехника, Электроника для начинающих
В этой статье я расскажу о том, как я делал самодельный лазерный сканирующий дальномер, использующий триангуляционный принцип измерения расстояния, и об опыте его использования на роботе.
Vision-based SLAM: стерео- и depth-SLAM
2016-03-11 в 10:16, admin, рубрики: computer vision, depth vision, Kinect, SLAM, stereo vision, Блог компании Singularis, обработка изображений, Разработка робототехникиПосле небольшого перерыва мы продолжаем серию статей-уроков по SLAM. В предыдущих выпусках мы подготовили программное окружение, а также поработали с монокулярным SLAM. Под катом – урок по использованию SLAM на основе стереокамеры и камеры глубины. Мы расскажем о настройке пакетов и оборудования и дадим советы по использованию двух ROS-пакетов: ставшего традиционным RTAB-Map и свежего вкусного ElasticFusion.
Vision-based SLAM: монокулярный SLAM
2016-02-19 в 8:53, admin, рубрики: computer vision, SLAM, Блог компании Singularis, обработка изображений, Разработка робототехники Продолжаем серию статей-уроков по визуальному SLAM уроком о работе с его монокулярными вариантами. Мы уже рассказывали об установке и настройке окружения, а также проводили общий обзор в статье о навигации квадрокоптера. Сегодня попробуем разобраться, как работают разные алгоритмы SLAM, использующие единственную камеру, рассмотрим их различия для пользователя и дадим рекомендации по применению.
Читать полностью »
Vision-based SLAM: tutorial
2016-02-12 в 11:01, admin, рубрики: Kinect, ROS, SLAM, Блог компании Singularis, обработка изображений, Разработка робототехники После опубликования статьи об опыте использования монокулярного SLAM мы получили несколько комментариев с вопросами о подробной настройке. Мы решили ответить песней серией статей-уроков о SLAM. Сегодня предлагаем ознакомиться с первой из них, в которой поставим все необходимые пакеты и подготовим окружение для дальнейшей работы.
Навигация квадрокоптера с использованием монокулярного зрения
2016-02-05 в 8:03, admin, рубрики: ar.drone, SLAM, Блог компании Singularis, обработка изображений, Разработка робототехникиСейчас для многих компьютерное зрение не является тайной за семью замками. Однако новые алгоритмы и подходы не перестают впечатлять. Одним из таких направлений является монокулярное зрение, в особенности SLAM. О том, как мы решали задачу навигации квадрокоптера, оснащенного единственной камерой, и пойдет речь в этой статье.
Новый Roomba строит карту помещений в процессе уборки (метод SLAM)
2015-09-17 в 22:42, admin, рубрики: irobot, Roomba 980, SLAM, гаджеты, пылесос, робототехника 
Робот-пылесос Roomba — отличный помощник в хозяйстве и самый популярный в мире домашний робот, но алгоритм его навигации никогда не был идеальным. Робот осуществлял странные случайные маневры, натыкался на вещи и т. д. Разработчики из компании iRobot исправили ошибки — и выпустили новый интеллектуальный комбайн Roomba 980, который ориентируется в помещениях на порядок лучше своего предка.
Читать полностью »
В MIT разработали систему построения карт в реальном времени для спастелей
2012-09-26 в 12:26, admin, рубрики: MIT, SLAM, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, навигация, обработка изображений, робототехника, метки: MIT, SLAM, Компьютерное зрение, навигацияВо время спасательных и поисковых операций спастелям жизненно важно всегда чётко представлять, в какой части здания они находятся, каковы кратчайшие пути эвакуации, какие помещения уже обследованы и где в эту секунду работают их коллеги. Особенно остро эта задача стоит при пожаре и задымлении. В MIT создали индивидуальную систему автоматического построения карты помещения, которая позволяет спасателю всегда знать, где он находится.
В MIT разработали систему построения карт в реальном времени для спасателей
2012-09-26 в 12:26, admin, рубрики: MIT, SLAM, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, навигация, обработка изображений, робототехника, метки: MIT, SLAM, Компьютерное зрение, навигацияВо время спасательных и поисковых операций спастелям жизненно важно всегда чётко представлять, в какой части здания они находятся, каковы кратчайшие пути эвакуации, какие помещения уже обследованы и где в эту секунду работают их коллеги. Особенно остро эта задача стоит при пожаре и задымлении. В MIT создали индивидуальную систему автоматического построения карты помещения, которая позволяет спасателю всегда знать, где он находится.