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地面车辆算法

映射、本地化、摔、路径规划、路径跟踪,状态估计

这些机器人系统工具箱™算法关注移动机器人应用程序(即地面车辆)。这些类帮助你与整个移动机器人工作流。您可以创建的地图使用占用网格环境,执行同步定位和映射(大满贯),为机器人在给定的环境中,开发路径规划和优化控制器遵循一套锚点。另外,您可以执行避障,状态估计,并从你的机器人定位基于传感器数据。

功能

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buildMap 从激光雷达扫描构建占用网格
readBinaryOccupancyGrid 读二进制占用网格
writeBinaryOccupancyGrid 从电网ROS消息写值
readOccupancyGrid 阅读占用网格信息
writeOccupancyGrid 从电网ROS消息写值
readOccupancyMap3D 从Octomap ROS消息读取三维地图
lidarScan 创建对象来存储二维激光雷达扫描
matchScans 估计构成两个激光扫描
matchScansGrid 估计构成两个激光雷达扫描使用基于网格搜索
情节 显示激光器或激光雷达扫描读数
removeInvalidData 删除无效的范围和角度数据
transformScan 基于相对姿态变换激光扫描
连接 连接为给定的连接类型
插入 沿着路径段插入的姿势
显示 可视化道路段
optimizePoseGraph 优化节点构成图
addRelativePose 添加相对对构成图
边缘 边构成图
edgeConstraints 边缘约束构成图
findEdgeID 找到边缘的边缘ID
节点 提出了构成图中的节点
removeEdges 从图删除循环闭合边缘
显示 情节构成图

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robotics.LidarSLAM 使用激光雷达扫描执行本地化和映射
robotics.MonteCarloLocalization 本地化机器人使用范围传感器数据和地图
robotics.BinaryOccupancyGrid 用二进制值创建占用网格
robotics.OccupancyGrid 创建占用网格概率值
robotics.OccupancyMap3D 创建三维入住率映射
robotics.OdometryMotionModel 创建一个测程法运动模型
robotics.ParticleFilter 创建粒子滤波状态估计量
robotics.PoseGraph 创建二维构成图
robotics.PoseGraph3D 创建三维构成图
robotics.DubinsConnection 杜宾路径连接类型
robotics.DubinsPathSegment 杜宾路径段连接两个姿势
robotics.ReedsSheppConnection Reeds-Shepp路径连接类型
robotics.ReedsSheppPathSegment Reeds-Shepp路径段连接两个姿势
robotics.PRM 创建路径概率路线图计划
robotics.PurePursuit 创建控制器按照设置的锚点
robotics.VectorFieldHistogram 避免使用向量场直方图障碍

应用程序

大满贯地图生成器 构建二维网格地图使用lidar-based大满贯

单纯的追求 线速度和角速度控制命令
向量场直方图 避免使用向量场直方图障碍

主题

映射和路径规划

占用网格

占用网格地图的功能和结构的细节。

概率路线图(人口、难民和移民事务局)

人口、难民和移民事务局算法的工作原理和具体的调优参数。

路径规划在环境中不同的复杂性

这个案例展示了如何计算一个障碍地图上一个给定的两个地点之间的自由程使用概率路线图(人口、难民和移民事务局)路径规划。

映射与已知的姿势

这个例子展示了如何创建一个使用范围的地图环境传感器读数如果知道机器人的位置传感器的时候阅读。

撰写一系列的激光扫描带来的改变

使用扫描匹配组成一系列的激光扫描

使用视觉测程法构建入住率从深度图像映射和优化构成图

这个例子展示了如何减少估计的漂移轨迹(位置和姿态)的单眼相机使用3 d构成图优化。

机器人控制

纯追求控制器

纯追求控制器的功能和算法的细节。

差动驱动机器人的路径跟踪

这个例子演示了如何控制机器人跟踪期望路径使用机器人模拟器。

向量场直方图

VFH算法细节和可调的特性。

避障TurtleBot和VFH

这个例子展示了如何使用一个TurtleBot®与向量场直方图(VFH)进行避障驾驶机器人的环境。

状态估计

粒子滤波参数

一个粒子滤波是一个递归,贝叶斯估计,利用离散粒子近似估计状态的后验分布。

粒子滤波的工作流

一个粒子滤波是一个递归,贝叶斯估计,利用离散粒子近似估计状态的后验分布。

使用粒子滤波跟踪轮式机器人

粒子滤波是一种sampling-based递推贝叶斯估计的算法。

蒙特卡洛定位算法

蒙特卡洛定位(制程)算法用于机器人的位置和姿态估计。

本地化TurtleBot使用蒙特卡罗定位

这个示例应用程序演示了蒙特卡罗定位(制程)算法的TurtleBot®在模拟露台®环境。

减少漂移在3 d视觉测程法使用构成图形轨迹

这个例子展示了如何减少估计的漂移轨迹(位置和姿态)的单眼相机使用3 d构成图优化。

本地化和映射

实现同步定位和映射(大满贯)与激光雷达扫描

这个例子演示了如何实现同步定位和映射(大满贯)算法使用带来一系列收集的激光雷达扫描图的优化。

实现在线同步定位和映射(大满贯)与激光雷达扫描

这个例子演示了如何实现同步定位和映射(大满贯)算法对激光雷达扫描获得使用姿势图模拟环境的优化。