机器人车技术开发分享网

1-GPS室外定位导航车定位车底盘开发

  • 时间:2020-6-29
  • 作者:小v
  • 分类: 智能小车
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  • 有关地盘开发的相关可以先看这两篇了解     用最低成本搭建小车底盘stm32     ros底盘车stm32 驱动板设计 本教程中依旧使用的这个底盘 硬件底盘特色: 12v电源输入; 5v3A电源USB接口输出; 支持两路6-12v编码器的电机接口; usb转串口通信; gy85...

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    机器人车底盘驱动电机硬件测试小工具doublewheelv2.0

  • 时间:2020-6-28
  • 作者:dipan
  • 分类: 智能小车
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  • 机器人车底盘驱动电机硬件测试小工具doublewheelv2.0 支持测试本店开发的双轮驱动板,有以下特色 可监听双轮的脉冲数; 可监听双轮的转速; 可监听双轮的占空比; 可监听双轮的PID返回值。 可查看 X,Y方向行驶的距离; 可查看线速度和角速度; 支持速度设置; 串口通讯; 下载地址 [lv]链接:https...

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    GPS室外定位导航车开发说明教程,想去哪里点哪里!

  • 时间:2020-6-27
  • 作者:小v
  • 分类: 智能小车
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  • 最近会更新如下教程,欢迎跟进                                            大车户外工业版                         &nbs...

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    机器人车旋转特定角度的方法二

  • 时间:2020-6-24
  • 作者:dipan
  • 分类: 智能小车
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  • 上一篇文章介绍了旋转的特定角度,想尝试在没有任何障碍物的广场中旋转角度的最优方向,用到概率仿真的算法。 得到最优旋转方向。 #include <time.h> #include <sys/time.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <fcntl.h> #include <termios.h> #include <stdio.h> #include <...

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    机器人车旋转特定角度的方法

  • 时间:2020-6-24
  • 作者:dipan
  • 分类: 智能小车
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  • 本方法结和IMU和里程计底盘实现。imu采集的heading范围需要在0-360之间变化,如果是0-180,-180-0最好转换为0-360方便计算。 如下程序为仿真,flg的值决定了小车左右转弯的方向。 arg1 是初始heading,arg2是要旋转的角度建议范围取值-180----+180 ,正负号决定方向。 计算处旋转方向后停止。 gcc -o main  main.c  main.c #include <time.h> #include <sys/time.h> #inclu...

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    RTIMULIB库在树莓派上的使用

  • 时间:2020-6-18
  • 作者:小v
  • 分类: 智能小车
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  • RTIMULib2是一种将9自由度、10自由度或11自由度IMU连接到嵌入式Linux系统并获取RTQF或Kalman滤波四元数或Euler角位姿数据的简单方法。基本上,集成RTIMULib2只需要两个简单的函数调用(IMUInit()和IMURead())。在树莓派或者jeson灯带有iic的接口和工具中就可以直接使用,RTIMULIB可以支持iic spi 接口甚至其他的接口。目前只尝试了树莓派的iic接口,效果不错。 笔者使用的是RTIMULIB2 。说明如下 RTIMULib2是原始RTIMULib库的第二个版本。主要的变化是增加了运行时磁强计校准功能。 在g...

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    概率机器人

  • 时间:2020-6-4
  • 作者:probabi
  • 分类: 智能小车
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  • 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息。这是原话,这应该和后面的贝叶斯算法,高斯等滤波呼应。 用两个有意思的例子来阐述概率机...

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    基于coreslam的2d-slam建图无需ros 的说明全网总结

  • 时间:2020-5-26
  • 作者:小v
  • 分类: 智能小车
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  • 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可适配有或者无,采用粒子滤波的方式 基于coreslam (tinyslam)的核心思想实现的slam建图。 欢迎相关专业的学生进行学习和...

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    breezyslam建图2d-slam建图测试一

  • 时间:2020-5-23
  • 作者:lidar
  • 分类: 智能小车
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  • 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/env python3 ''' rpslam_vos.py : BreezySLAM Python with SLAMTECH RP A...

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    二、自主移动机器人智能车使用python版本的breezyslam 进行测试

  • 时间:2020-5-19
  • 作者:小v
  • 分类: 智能小车
  • 浏览:142
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  • 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)放置在该地图上。 要开始绘制地图,您需要一些距离传感器。大多数小型机器人都配备了超声波或红外距离传感器。它们精度低,并且提供的读数数量有限。您可能有3个超声波传感器阵列(前,左和右),然后使用粒子过滤器,...

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