移动机器人二维扫描匹配运动估计

SLAM
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“Mobile_robot_motion_estimation_by_2D_scan_matching.pdf”主要探讨的是移动机器人通过二维扫描匹配进行运动估计的问题，涉及到的关键技术是SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）。文章发表在2006年1月的《Journal of Field Robotics》上，并使用遗传算法和迭代最近点算法进行2D扫描匹配。 移动机器人运动估计是机器人自主导航的核心部分，它需要准确地确定机器人在环境中的位置和姿态变化。2D扫描匹配是一种常用的技术，它通过比较机器人的连续扫描来推断其运动。在本文中，作者利用遗传算法和迭代最近点算法两种不同的方法来进行扫描匹配，遗传算法是一种全局优化方法，能够搜索大量的解决方案空间，而迭代最近点算法则是一种局部优化方法，能快速找到近似最优解。 SLAM是机器人技术中的一个关键挑战，它涉及在未知环境中构建地图的同时定位机器人自身。在SLAM过程中，2D扫描匹配是关键步骤之一，因为它能够帮助机器人建立连续的观测之间的关联，从而推断出其运动轨迹和环境特征。论文中，作者可能详细讨论了这两种算法如何应用于实际的移动机器人系统，包括它们的实现细节、性能比较以及在不同场景下的表现。 此外，文章的作者团队来自马拉开波大学，他们在移动机器人领域有丰富的研究成果和引用量。比如Jorge L. Martínez、Javier González-Jiménez、J.Morales和Anthony Mandow等人都有各自的项目研究，如利用上下文信息增强卷积神经网络在移动机器人中的应用，以及开发交互式文档以提升机器人课程学习效果等。 这篇论文深入研究了移动机器人运动估计的2D扫描匹配方法，特别是遗传算法和迭代最近点算法的应用，为SLAM技术提供了新的视角和实践基础。这些技术对于提升机器人自主导航的精度和鲁棒性具有重要意义，同时也为后续的机器人定位和建图算法研究提供了理论支持和参考。

real-time correlative scan matching_2009.pdf

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real-time correlative scan matching_2009.pdf

ef get_keyword_names(self): for item in dir(self): kw = getattr(self, item) if hasattr(kw, "internal_robot_var_info"): for var in kw.internal_robot_var_info: if var in self.internal_robot_var_spec: assert self.internal_robot_var_spec[var] == kw.robot_name, \ RuntimeError( f"变量名{var} 由两个不同的关键字创建：" f"{self.internal_robot_var_spec[var]}、" f"{kw.robot_name}" ) self.internal_robot_var_spec[var] = kw.robot_name return super().get_keyword_names() 解释一下这段代码的作用

2023-06-05 上传
如果一个方法有 `internal_robot_var_info` 属性，那么它会被认为是一个关键字，并将其中定义的变量名（即 `internal_robot_var_info` 中的元素）添加到 `internal_robot_var_spec` 字典中，同时将这个方法的名称...

assert self.internal_robot_var_spec[var] == kw.robot_name, \ RuntimeError( f"变量名{var} 由两个不同的关键字创建：" f"{self.internal_robot_var_spec[var]}、" f"{kw.robot_name}" )

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其中，`var` 是一个变量名，`kw` 是一个对象，`kw.robot_name` 是该对象中的一个属性名，`self.internal_robot_var_spec` 是 `self` 对象中的一个字典，该字典中存储了变量名和对应的机器人名。如果 `self.internal_...

修改此代码使其可重复运行import pygame import sys from pygame.locals import * from robomaster import * import cv2 import numpy as np focal_length = 750 # 焦距 known_radius = 2 # 已知球的半径 def calculate_distance(focal_length, known_radius, perceived_radius): distance = (known_radius * focal_length) / perceived_radius return distance def show_video(ep_robot, screen): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制图像 def detect_white_circle(ep_robot): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 进行中值滤波处理 gray = cv2.medianBlur(gray, 5) 检测圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: center = (circle[0], circle[1]) known_radius = circle 在图像上绘制圆形轮廓 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) 显示图像 distance = calculate_distance(focal_length, known_radius, known_radius) 在图像上绘制圆和距离 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, f"Distance: {distance:.2f} cm", (center[0] - known_radius, center[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("White Circle Detection", img) cv2.waitKey(1) def main(): pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot = robot.Robot() ep_robot.initialize(conn_type='ap') version = ep_robot.get_version() print("Robot version: {0}".format(version)) ep_robot.camera.start_video_stream(display=False) pygame.time.wait(100) clock = pygame.time.Clock() while True: clock.tick(5) # 将帧数设置为25帧 for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: ep_robot.close() pygame.quit() sys.exit() show_video(ep_robot, screen) detect_white_circle(ep_robot) if name == 'main': main()

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img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") # 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame....

def reset(self, screen, robot, new_robot, dusts, agent): self.screen = screen self.robot = robot self.new_robot = new_robot self.dusts = dusts self.current_dusts = len(self.dusts) nearest_dust, self.distance = self.get_nearest_dust() self.agent = agent robot_x, robot_y = self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery dust_x, dust_y = nearest_dust.rect.centerx, nearest_dust.rect.centery sin = (robot_x - dust_x) / self.distance cos = (robot_y - dust_y) / self.distance dust_angle = math.atan2(sin, cos) / math.pi * 180 return self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery, self.robot.angle, nearest_dust.rect.centerx, nearest_dust.rect.centery, dust_angle, self.distance

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在方法内部，传入的参数screen、robot、new_robot、dusts和agent会被分别赋值给对应的属性。 接下来，通过调用get_nearest_dust方法来获取最近的尘埃物体，并将结果赋值给nearest_dust和distance属性。 然后，...

要使用pcAxisGroupObj->Robot_get_motion_param().auto_move.ptp_move.velocity，那么需要定义什么

2024-09-19 上传
要使用`pcAxisGroupObj->Robot_get_motion_param().auto_move.ptp_move.velocity`这个函数，通常需要以下几个步骤： 1. **包含头文件**：首先确保在代码中包含了相关的头文件，比如机器人运动控制库的API声明，这...

self.robot_lib = robot_lib self.robot_type = robot_type

2024-10-22 上传
具体来说，它正在为两个对象（可能是类的实例）设置属性：self.robot_lib 和 self.robot_type。 * `self.robot_lib = robot_lib` 这行代码是在为对象的 `robot_lib` 属性赋值。`self` 是对实例对象的引用，它代表类...

sentinel_robot\sentinel_robot.axf: Warning: L6304W: Duplicate input file sentinel_robot\bmi088driver_1.o ignored.

2024-09-07 上传
- `sentinel_robot\sentinel_robot.axf`指的是生成的最终应用程序文件（Ax51程序文件），它是编译、链接多个源代码和对象文件后生成的。 - `Warning: L6304W`是编译器给出的警告编号，指出具体的警告类型。 - `...

如何创建一个名为my_robot_node.cpp的C++文

2024-11-13 上传
在ROS (Robot Operating System) 中创建一个名为 `my_robot_node.cpp` 的 C++ 文件通常包括以下几个步骤： 1. **初始化项目结构**： - 创建一个新的ROS包，如果还没有的话，可以使用 `catkin_create_package` 命令...

TypeError: Test_Robot_ws.start_clients() missing 1 required positional argument: 'self'

2024-11-29 上传
这个错误通常是Python中关于类方法调用的一个常见问题。`TypeError: Test_Robot_ws.start_clients() missing 1 required positional argument: 'self'`表明你在尝试调用 `start_clients()`...robot.start_clients() ```
白菜888
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