本资源包含完整的谷歌开源激光slam算法：cartographer，并对其中各部分代码详细注释，使初学者能够尽快上手阅读以及学习该方法，注释如有错误，还请联系交流指出！
2024/5/27 6:23:36
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在移动机器人同步定位与构图(SLAM)问题中,在大规模复杂环境下,由于传统数据关联算法的速度和正确率随着地图规模的增长而降低,导致难以满足实时性和鲁棒性的要求。
为提高定位性能,根据联合相容分支定界(JCBB)算法,提出了一种改进的IJCBB数据关联算法用于移动机器人同步定位优化控制。
首先建立地图的KD树模型,生成优化候选路标集,以缩小关联搜索空间,提升关联速度;其次构造增补关联规则,对JCBB算法的初步关联结果进行增补再关联,提升关联正确率。
仿真结果表明:IJCBB算法的关联速度和关联正确率均优于传统关联算法,具有较高的实时性和鲁棒性。
为提高定位性能,根据联合相容分支定界(JCBB)算法,提出了一种改进的IJCBB数据关联算法用于移动机器人同步定位优化控制。
首先建立地图的KD树模型,生成优化候选路标集,以缩小关联搜索空间,提升关联速度;其次构造增补关联规则,对JCBB算法的初步关联结果进行增补再关联,提升关联正确率。
仿真结果表明:IJCBB算法的关联速度和关联正确率均优于传统关联算法,具有较高的实时性和鲁棒性。
2024/5/19 3:01:18
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ROS通过RPLIDAR-A2实现Gmapping，其中包括机器人描述文件、模型文件、导航文件、运动控制文件等，可有效帮助ROS-SLAM初学者进行基本学习
2024/5/16 4:51:17
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本篇论文是2011年的hectorslam方法的全篇翻译。
本文提出了一种灵活的、可扩展的系统，用于解决无人地面车辆(UGV)、无人地面车辆(USV)和小型室内导航系统中的SLAM(同时定位和建图)问题。
这种方法消耗的计算资源较少，因此可以在低重量、低功耗和低成本的处理器上使用，该方法是在ROS上实现的开源软件。
它适应ROS上的API和导航stack，并可以在ROS的生态中替代其他SLAM方法。
本文提出了一种灵活的、可扩展的系统，用于解决无人地面车辆(UGV)、无人地面车辆(USV)和小型室内导航系统中的SLAM(同时定位和建图)问题。
这种方法消耗的计算资源较少，因此可以在低重量、低功耗和低成本的处理器上使用，该方法是在ROS上实现的开源软件。
它适应ROS上的API和导航stack，并可以在ROS的生态中替代其他SLAM方法。
2024/5/1 1:17:39
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文档包含：ros数据包：使用velodyne3D激光录制的厂房数据，其中包括激光以及里程计数据launch文件：使用数据包进行hector_slam建图所需的launch文件以及文件使用说明
2024/4/25 9:25:33
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概率机器人的作者塞巴斯蒂安的授课PPT，包括离散滤波，fastslam，卡尔曼滤波，粒子滤波，运动模型，感知模型，slam等等
2024/4/24 20:06:10
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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