原创 ROS知識點(1)_ROS機器人操作系統安裝

移動機器人開發經常會使用到ros操作系統,這裏做個筆記,免得每次去網上各種踩坑,百度搜索”ROS安裝“,各種安裝教程如湧而至,但是在安裝的過程中絕大部分教程都會出現各種問題,讓人頭疼,經過不斷總結,這裏針對ubuntu1604版本

原创 視覺SLAM(3)_RGBD相機的點雲數據生成

本節展示瞭如何將rgbd的深度及圖像信息轉換爲點雲數據的過程,轉換的公式需要一定的相機模型的基礎知識,可以參考高翔的《視覺SLAM十四講》,這裏以奧比的一款相機爲例,理論都比較簡單,理解起來並不困難,這裏直接貼上代碼: #incl

原创 C++知識點(6)_表驅動法替代if-else或switch語句

通常來說,出現不同數據格式轉換的場景,比如給定一個整數,將它與每週的星期名稱映射,通常會採用if-else或switch語句,但是這種語句存在兩個問題 (1)代碼太長,邏輯重複冗餘,複雜度高 (2)可維護性低,耦合性強,每新增一個

原创 數據預處理(16)_基於點雲數據的傳感器感知區域柵格化

對於移動機器人感知系統來說,我們要想辦法去描述感知區域,這裏提出一種柵格化的表示方法。比如有一個agv小車前後搭載了兩個rgbd傳感器,我們關心它前後2m,左右1m的感知區域,那麼可以把整個感知區域劃分爲40*80個格子的平面柵格

原创 視覺SLAM(1)_非線性優化庫ceres 求解最小二乘問題

安裝Ceres: sudo apt-get install liblapack-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libgflags-dev libgoogle-glog-dev li

原创 數據預處理(8)_ubuntu16.0.4系統下運行velodyneHDL 32E激光雷達流程

1.安裝驅動 sudo apt-get install ros-kinetic-velodyne 結果: lzy@lzy-Lenovo-ideapad-Y700-17ISK:~$ sudo apt-get install ros

原创 視覺SLAM(2)_圖像的存取與訪問

算是第一次接觸視覺的知識吧,學習的初衷並不是想做得那麼深入,僅僅是爲了補盲吧,利用一些瑣碎閒暇的時間去理解一些新的知識,以至於對於一些論文或者別人談論相關話題的時候,什麼都聽不懂。所以我打算從高翔博士的《視覺SLAM十四講》入手,

原创 git常用技巧2::如何用git與Github連接來管理代碼

Git是一款開源的分佈式版本控制系統,而GItHub是依託Git的代碼託管平臺 準備工作 一、註冊賬號 進入GitHub官網首頁,GitHub官網網址:https://github.com/,其中需要設置 賬號:liuzy1 密碼

原创 git常用技巧1:將本地項目或代碼提交到GitLab的遠程分支上與合併到master

本篇用於記錄將本地工程代碼上傳到遠程的分支上同時記錄一些常用的指令 1.提交至遠程分支: 第一步:將對應項目拉取到本地:即git clone+項目地址,比如 git clone https://github.com/LZY_Dev

原创 數據預處理(15)_解析GPS數據並作爲里程計信息發佈

在機器人建圖過程中,需要激光傳感器和機器人里程信息,里程信息指的是機器人相對於某一個點的距離。一般來說,本車座標系“base_link"原點相對於odom座標系原點的距離。在導航功能包集中消息類型爲nav_msgs/Odometr