MPC(模型预测控制)控制小车沿轨迹移动——C++实现

要求如下图所示,给定一条轨迹,要求控制小车沿这条轨迹移动,同时可以适用于系统带有延时的情况。注意,本篇文章只给出部分C++代码参考。首先用运动学自行车模型(Kinematic Bicycle Model)对小车建模,设计相应的成本函数(cost function)和约束,之后利用OSQP求解二次规划

自动驾驶感知——激光雷达基本概念|激光雷达点云|激光雷达的标定

点云是激光雷达获取的三维场景信息的数据存储形式,不同于图像数据,点云由空间中一系列离散的点组成,并记录了这些点相对于激光雷达自身坐标系的三维坐标与反射率。一帧点云数据(包含N个点)可表示为xiyizirii1Nxi​yi​zi​ri​i1N​其中𝑥𝑖𝑦𝑖𝑧𝑖xi​yi​zi​第个点在激光

ROS 机器人操作系统:版本说明

ROS 和 ROS2由于历史原因,ROS 有两个大版本 —— ROS1(通常用 ROS 替代)和 ROS2,两者的差别如下图所示。我们知道 ROS 始于2007年11月,最早是“柳树车库”用于 PR2 机器人的开发,同时希望 ROS 能用于其他机器人。因此,柳树车库花费了大量精力定义了抽象级别(通常

路径规划 | 图解LPA*算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

LPA*算法是一种增量启发式路径规划算法,在保证动态可行性的同时增强了最优性。本文图解LPA*算法原理,并提供ROS C++、Python、Matlab三种仿真环境的实验代码

路径规划 | 图解动态A*(D*)算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

D*算法是一种增量式路径规划算法,可以同时兼容静态环境和存在未知动态变化的场景。本文图解D*算法原理,并提供ROS C++、Python、Matlab三种仿真环境的实验代码

六轴传感器+卡尔曼滤波+一阶低通滤波

  直立控制是通过角度与角速度反馈来进行的,所以角度与角速度的测量至关重要。本系统使用 MPU6050 作为姿态传感器,集成一个加速度传感器和一个陀螺仪,可以输出三轴的加速度与角速度。角速度的获取可以通过陀螺仪来直接读取,角度的获取可以有两种方法来测量:一是通过加速度计的加速度分量来计算,二是通过陀

imu内参标定

imu内参标定,为imu-cam标定做准备

自动驾驶感知——环境感知的基本概念

从工业1.0的机械化、2.0的电气化到3.0的机电一体化,汽车工业每次都发生重大变革;以CPS为标志的工业4.0时代,将使汽车在未来10 ~20年中发生革命性的变化.工业4.0时代,传统汽车产业正在迎来一场全新的技术变革,即 “新四化”:电动化(低碳化)、智能化、网联化及共享化,传统汽车企业面临新的

高翔ORB-SLAM2稠密建图编译(添加实时彩色点云地图+保存点云地图)

目录前言系统版本一、准备工作下载源码二、编译 ./build.sh1.删除一些build文件夹2.创建 Vocabulary 文件夹3.在CMakeLists.txt中取消编译器的一些设置4.编译5.运行TUM数据集6.实时查看彩色点云地图1)2)7.保存彩色点云地图三、编译 ./build_ros

Apollo开放平台8.0发布:多维升级“为开发者而生”

Apollo开放平台8.0重磅发布:多维升级“为开发者而生”

2021年电赛F题智能送药小车(国二)开源分享

2021电赛F题智能送药小车设计并制作智能送药小车,模拟完成在医院药房与病房间药品的送取作业。使用ArduinoMega2560主控,Openmv4 Plus作视觉处理。

超详细的激光点云地面分割(可行驶区域提取)方案

超详细的激光点云地面分割(可行驶区域提取)方案

Intel Realsense D455深度相机的标定及使用(二)——对内置IMU和双目相机进行标定

标定前需先安装librealsense SDK2.0以及realsense-ros,可参考教程:Intel Realsense D455深度相机的标定及使用(一)——安装librealsense SDK2.0以及realsense-ros 插入相机并静置, 终端输入realsense-v

在Ubuntu20.04系统上LIO-SAM跑KITTI数据集和自己数据集代码修改

LIO-SAM跑KITTI数据集和自己数据集代码修改参考文献参考文献1、ubuntu18运行编译LIO-SAM并用官网和自己的数据建图(修改汇总)2、LIO-SAM运行自己数据包遇到的问题解决–SLAM不学无数术小问题3、使用开源激光SLAM方案LIO-SAM运行KITTI数据集,如有用,请评论雷锋

用evo工具分析ORB-SLAM2运行TUM,KITTI,EuRoC数据集轨迹

在ORB-SLAM2的学习过程中,不可避免的会用到这些数据集来运行程序,并且还会将运行轨迹与相机真实轨迹作对比,下面就介绍使用evo工具分析SLAM常用TUM,KITTI,EuRoC数据集。SLAM数据集TUM,KITTI,EuRoC数据集的下载地址与真实轨迹文件的查找总结的博客链接。

ROS点云类型sensor_msgs::PointCloud2与PCL的PointCloud<T>点云类型转换

ROS中sensor_msgs::PointCloud2类型定义;与PCL的PointCloud点云数据类型转换;moveFromROSMsg()函数解析;点云格式转换中的注意事项。

python进阶——自动驾驶寻找车道

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自动驾驶感知——导航与定位

SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping);实时动态扫描在周围环境,解决自主定位的同时,同步动态构建周围环境地图。SLAM主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题;目前,SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无

63.Isaac教程--Flatsim

ISAAC教程合集地址: https://blog.csdn.net/kunhe0512/category_12163211.htmlflatsim 代表平面世界模拟,是一个小型模拟应用程序,可让您运行几乎完整的 Isaac 导航堆栈。 flatsim 应用程序通过在给定的占用网格图中投射光线来模

自动驾驶环境感知——视觉传感器技术

视觉传感器:利用光学元件和成像装置获取外部环境图像信息的仪器。通常视觉传感器,其主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像,类似于人类的眼睛。    单目视觉的相机模组的组件包括了lens(镜头)、分色滤色片(IR cut)、感光元件等。    分色滤色片:对色光具有吸收、反射和透过作用的染