终于拿到概率机器人这本书了，2019年第5次印刷的。概率机器人分为4部分17章。内容比较全面，适合研究机器人的一些概念和算法。第一部分是基础知识第一章到第六章第一章是绪论，主要讲述了概率机器人的这门学问，在实际的应用中用概率算法来降低不确定性的问题。在1.2章节中原句，不再依赖可能出现的情况的单一的“最好推测”，（读者注，这里应该是假设很差劲的最好），而是用概率算法来表示在整个推测空间的概率分布消…

slam建图当前最流行的是基于ROS平台的gmapping，cartographer等,ros平台相对庞大，roslaunch rosrun指令操作复杂。对于研究者有大把时间的人可以放开了去学习。本文介绍国外的breezyslam建图方案，使用python实现，脱离ros只要有python的环境就可以将2d-slam激光建图跑起来。他的好处就是指令简单，高效相对ros来说，里程计odom…

这篇文章是基于breezyslam建图的后续，对breezyslam的建图进行测试，使用树莓派3B+思兰激光雷达，使用Python的所有库，所有库的安装和记录请查看这篇文章教程四：树莓派搭建breezyslam环境的说明http://blog.cvosrobot.com/?post=486笔者编写了下面的脚本#!/usr/bin/envpython3'''rpslam_vos.py:BreezyS…

正如我在上一篇文章中提到的那样，自动机器人定位有两个基本步骤：本地建图和行动控制。机器人需要知道它在哪里，然后相应地移动。重复一遍。在已知的环境中（例如，如果您有实验室的地图），本地建图可能会更容易，但是在现实世界中，车辆很可能会在未知区域中运行。这就引起了人们对机器人技术领域的关注之一-SLAM（同步本地化和映射）。这是一个复杂的机制，它将同时构建地图，并将您的机器人（或无人驾驶飞机）放置在该地…

观看地址该项目逐步介绍了如何构建360度激光雷达，以进行实时室外地图绘制和该地图上的位置跟踪（也称为“ localization ”）。这个想法也被称为“SLAM”（同时定位和建图）。我们使用便宜的零件，因此这可能是你见过成本最低的360度实时激光雷达！特征：360度实时操作（重要：世界地面必须平坦-对于3D世界，请参阅页面底部的部分）传感器：LidarLightv2（500H…

就个人而言，一开始我受到以下三点限制：1.它们都运行在Linux上，而我对Linux一无所知；3.最重要的是，我对机器人技术一无所知-无论是硬件还是软件。但是除了所有这些次要细节，我花了很多时间（和不眠之夜）研究这个主题，而我的兴趣集中在（所谓的漫游者）上以及使它们独立的方法上。我认为销售为“机器人”的大多数产品实际上都不是机器人，其中大多数只是精美的遥控玩具（包括电视节目《机器人》中的玩具）。对…

一前言对于一些新手或者想挑选电机开发机器人的底盘的新人，由于缺少经验，无法提供合适的参数给供应商。淘宝常见的供应商都会问你需要什么样的参数。多少转？电压多少v?多大扭力这些？上图是网上常见的电机参数，有转速，有转矩，电压等参数。根据网上常见的提供的减速电机参数，顺便开发了个小软件，用于计算需要的参数。软件叫motorCaculate.exe打开后界面如下：二使用说明使用之前需要提供机器人车的目标设…

机器人中常用的电机分为有刷直流电机、无刷直流电机、永磁同步电机、步进电机等。其中在中小型机器人（尺寸在15cm-30cm）中，由于价格便宜，定位精度高，直流电机以及无刷直流电机最为常见。本文主要讨论直流电机的选择方法。直流电机简介：电机的选择往往是我们对于电机性能的要求与我们可以接受价格的折衷。因而，在电机选择过程中，我们需要整体考虑电机的各个参数，从中筛选出对我们重要的参数，结合我们的需要，选择…

恭喜！您在RaspberryPi上安装了全新的OpenCV全新安装-我相信您只是想利用RaspberryPi构建一些很棒的计算机视觉应用程序。但我也敢打赌，您才刚刚开始学习计算机视觉和OpenCV，您可能会感到困惑，不知从何而来。就个人而言，我非常喜欢通过示例进行学习，因此，第一步是阅读此博客文章，了解如何使用picamera 模块访问RaspberryPi相机 。本教程详细介…

您正在阅读的教程介绍了如何在RaspbianWheezy上使用Python2.7和Python3绑定安装OpenCV3  。RaspbianJessie现在已经替换了RaspbianWheezy，如果这是您第一次阅读本教程，  那么很可能您正在使用RaspbianJessie。请使用以下更新的指南来帮助您在RaspberryPi上安装OpenCV+Pytho…