ros

主流视觉SLAM、激光SLAM总结

爱⌒轻易说出口 提交于 2020-05-05 18:39:27
开源地址: https://github.com/jiauzhang/slam-code-analysis SLAM预备知识 SLAM for Dummies 全文总结 视觉里程计 卡尔曼滤波推导 MonoSLAM MonoSLAM:Real-Time Single Camera SLAM全文总结 PTAM 基于模板匹配的位姿优化 ORB-SLAM 【ORB-SLAM 论文总结】A Versatile and Accurate Monocular SLAM System LSD-SLAM 【LSD-SLAM 深度滤波器】Semi-Dense Visual Odometry for a Monocular Camera 【LSD-SLAM 帧间跟踪】权重更新公式推导 SVO 【SVO 逆向分解】Inverse Compositional Image Alignment 【SVO 源码分析】帧间跟踪 VINS-Mono 【VINS-Mono 初始化】Monocular Visual-Inertial State Estimator(一) S-MSCKF [待更新] GMapping [待更新] LOAM [待更新] ROS入门教程 ROS安装教程 ROS入门教程(一) ROS入门教程(二) ROS入门教程(三) ROS入门教程(四) ROS入门教程(五) tf入门教程 非线性优化

V-LOAM 源码解析(一)

廉价感情. 提交于 2020-05-05 17:47:31
转载请注明出处:本文转自zhch_pan的博客http://www.cnblogs.com/zhchp-blog/ 本博客为本人之前做项目时做的源码阅读工作,po到网上希望帮助其他人更好的理解V-LOAM的工程实现,有些地方代码做了修改,可能和原工程有出入,但对于该工程的整体流程理解没有妨碍。 源码下载链接:https://github.com/Jinqiang/demo_lidar 节点名称: featureTracking 订阅topic: <sensor_msgs::Image> ( " /camera/image_raw ") 发布topic: 1、 <sensor_msgs::PointCloud2> ( "/image_points_last " ) 2、<sensor_msgs::Image>( "/image/show " ) 1 #include <math.h> 2 #include <stdio.h> 3 #include <stdlib.h> 4 #include <ros/ros.h> 5 6 #include " cameraParameters.h " 7 #include " pointDefinition.h " 8 9 using namespace std; 10 using namespace cv; 11 12 bool

Developing ROS Nodes in individual Docker Containers?

随声附和 提交于 2020-04-30 11:16:44
问题 I am currently planning a sizeable ROS project which will contain upwards of 15 Nodes developed either in Python2.x or C++ talking to each other. We will try to isolate different tasks as individual nodes to guarentee unit-testability and modularity and to improve reusability for future projects. The question is if creating a docker container for each individual node is worth the effort and if there are any downsides. The big upside would be that we could have vastly different systems from

Developing ROS Nodes in individual Docker Containers?

依然范特西╮ 提交于 2020-04-30 11:15:31
问题 I am currently planning a sizeable ROS project which will contain upwards of 15 Nodes developed either in Python2.x or C++ talking to each other. We will try to isolate different tasks as individual nodes to guarentee unit-testability and modularity and to improve reusability for future projects. The question is if creating a docker container for each individual node is worth the effort and if there are any downsides. The big upside would be that we could have vastly different systems from

Developing ROS Nodes in individual Docker Containers?

半腔热情 提交于 2020-04-30 11:15:29
问题 I am currently planning a sizeable ROS project which will contain upwards of 15 Nodes developed either in Python2.x or C++ talking to each other. We will try to isolate different tasks as individual nodes to guarentee unit-testability and modularity and to improve reusability for future projects. The question is if creating a docker container for each individual node is worth the effort and if there are any downsides. The big upside would be that we could have vastly different systems from

Recovery behavior clears the obstacle layer

久未见 提交于 2020-04-30 06:29:23
问题 I am using RP-Lidar /scan topic together with move_base from navigation stack. Although the obstacle layer is parameterized to get the LaserScan type data from /scan topic, I am recieving the message that "Recover behavior will clear layer 'obstacles'". I would like to mention that the UniTest over /scan topic and /odom topic are working fine. Thus in my RVIZ, the obstacle are not shown neither the planner takes them into account to prevent a collision. For clarity here is my common config

阿里云智能基础产品技术月刊 2020年3月

偶尔善良 提交于 2020-04-29 16:58:17
阿里云智能基础产品技术月刊 2020年3月 永不停机的计算服务 **一、商用产品技术 TOP1 Alibaba Cloud Linux 2 LTS 版本发布** 基础软件:阿里巴巴研发的云上Linux操作系统,旨在为业务应用提供更加安全、稳定、高性能的运行环境,同时为用户提供优质服务,打造阿里云上最佳操作系统实践。2019.09云栖大会正式发布Alibaba Cloud Linux 2;2020.03发布Alibaba Cloud Linux 2 LTS版本;线上存量同比增长200%;积极参与开源社区建设,向多个社区提交补丁数量200+。 TOP2 全球加速Global Accelerator产品发布 3月23号,网络产品团队重磅发布全球加速GA产品,瞄准全球化市场,提供跨地域应用服务加速能力。当前GA已成功服务航旅纵横、恒大汽车、默契破冰等诸多国内外知名企业。为互联网App,企业办公提供了优质网络体验。 TOP3 专有云敏捷标准版v3.2版本正式发布,该版本将作为推荐商用售卖版本正式上市售卖 专有云敏捷标准版是阿里云专有云小型化的标准版本,面向中小型业务规模客户的IaaS一体化、中间件、大数据等输出。满足客户简易、快速、经济的在自有数据中心部署专有云的需求,以计算、存储、网络、数据库、大数据、中间件等输出为主。敏捷标准版产品功能模块化提供,具备高可用和开放性,轻量化安装部署。 *

阿里云智能基础产品技术月刊 2020年3月

倖福魔咒の 提交于 2020-04-29 15:26:21
阿里云智能基础产品技术月刊 2020年3月 永不停机的计算服务 一、商用产品技术 TOP1 Alibaba Cloud Linux 2 LTS 版本发布 基础软件:阿里巴巴研发的云上Linux操作系统,旨在为业务应用提供更加安全、稳定、高性能的运行环境,同时为用户提供优质服务,打造阿里云上最佳操作系统实践。2019.09云栖大会正式发布Alibaba Cloud Linux 2;2020.03发布Alibaba Cloud Linux 2 LTS版本;线上存量同比增长200%;积极参与开源社区建设,向多个社区提交补丁数量200+。 TOP2 全球加速Global Accelerator产品发布 3月23号,网络产品团队重磅发布全球加速GA产品,瞄准全球化市场,提供跨地域应用服务加速能力。当前GA已成功服务航旅纵横、恒大汽车、默契破冰等诸多国内外知名企业。为互联网App,企业办公提供了优质网络体验。 TOP3 专有云敏捷标准版v3.2版本正式发布,该版本将作为推荐商用售卖版本正式上市售卖 专有云敏捷标准版是阿里云专有云小型化的标准版本,面向中小型业务规模客户的IaaS一体化、中间件、大数据等输出。满足客户简易、快速、经济的在自有数据中心部署专有云的需求,以计算、存储、网络、数据库、大数据、中间件等输出为主。敏捷标准版产品功能模块化提供,具备高可用和开放性,轻量化安装部署。

阿里“去 IOE”十二年,弹性计算如何二次去 I 和 E?

与世无争的帅哥 提交于 2020-04-28 20:25:53
云栖号资讯:【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 【CSDN 编者按】王坚院士曾讲过一句话让人印象深刻,他说「云计算的本质是服务,如果不能将计算资源规模化、大范围地进行共享,如果不能真正以服务的方式提供,就根本算不上云计算。」众所周知,阿里云是完全经历了从 0 到 1,再到 100 的过程,将计算发挥到极致背后有一个关键的服务,那就是弹性计算。 阿里云弹性计算是阿里云提供的 IaaS 级别云计算服务,它免去了客户采购 IT 硬件的前期准备,让客户像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用计算资源,实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。在「CSDN 在线峰会 —— 阿里云核心技术竞争力」上,阿里云研究员蒋林泉(花名:雁杨)深入分享了在众多大规模实践下百炼成钢的弹性计算。 复制链接可免费观看分享视频: https://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/1176 1.前言:弹性计算 More than just 虚拟机 一般而言,大家理解的弹性计算,可能首先会想到是虚拟机、云服务器。 但弹性计算除了是众所周知的 IaaS 的核心——云服务器 ECS 之外,还是一个完整的产品家族,而不只是虚拟机。 弹性计算不仅是阿里云的大底座,更是阿里巴巴集团的大底座,能够用强大的性能、稳定性、弹性

ros下基于百度语音的,语音识别和语音合成

╄→尐↘猪︶ㄣ 提交于 2020-04-28 11:12:05
代码地址如下:<br> http://www.demodashi.com/demo/13153.html #概述: 本demo是ros下基于百度语音的,语音识别和语音合成,能够实现文字转语音,语音转文字的功能。 #详细: ##1. 安装库与环境 首先确保已经安装了以下两个库文件。 ###1.1 Python 音频处理库 PyAudio python -m pip install pyaudio ###1.2 Python 音频处理库 vlc pip install python-vlc ###1.3 ROS 确保安装了ROS http://wiki.ros.org/indigo 2. 实时语音识别与语音合成 2.1 运行 Speech Recognition(语音识别): roslaunch simple_voice simple_voice.launch Text To Speech(语音合成): roslaunch simple_voice simple_speaker.launch 2.2 概述 在运行前先确保安装了python的pyaudio 以及 vlc 库文件. 百度语音识别为开发者提供业界优质且免费的语音服务,通过场景识别优化,,准确率达到90%以上,让您的应用绘“声”绘色。 本文中的 语音识别 功能:采用百度语音识别库,实现 语音转化为文字 的功能