上一节我们推导并在代码中实现了运动学正解，本节我们来学习下运动学逆解，实现给定线速度和角速度，计算出轮子达到怎样的转速才能达到这个速度。 一、逆解推导我们直接用正解结果进行求逆解即可。 二、编写代码继续在上一节中的代码Kinematics.cpp中完善即可。voidKinematics

上一节了解了两轮差速运动学，本节我们线进一步的了解两轮差速正运动学的推导过程，并利用两轮差速运动学正解，来完成对小车的实时速度计算。 一、正运动学解推导两轮差速机器人是一种常见的移动机器人类型，由两个轮子和一个中心点组成。我们可以通过控制每个轮子的转速来实现移动，并

本节我们来了解下两轮差速运动学。一、两轮差速运动学模型两轮差速模型指机器人底盘由两个驱动轮和若干支撑轮构成的底盘模型，像turtlebot和开源机器人fishbot都是两轮差速模型。 两轮差速模型通过两个驱动轮可以通过不同转速和转向，使得机器人的达到某个特定的角速度和线速度

上一节我们通过编码器完成了对机器人单个轮子的速度测量，完成了电机速度闭环控制的重要一步-反馈。 有了反馈，接着我们需要设计一个控制器来帮助我们实现这个需求，这个控制器的输入是当前的速度和目标速度，输出是应该给到电机的PWM占空比。一、PID控制器介绍PID控制器是一种广泛应

这一节我们编写代码来尝试下是否能够读取到电机上编码器的脉冲数，并通过实验测试出小车的输出轴转速和编码器脉冲的比值。一、新建工程并导入开源库新建example25_encoder添加依赖[env:featheresp32];这是一个环境配置标签，指定了代码将运行的硬件平台和框架platform=esp

新建example26_max_speed_measurement 添加依赖[env:featheresp32];这是一个环境配置标签，指定了代码将运行的硬件平台和框架platform=espressif32;指定了使用的平台为Espressif32board=featheresp32;指定使用的硬件板为FeatherESP32framework=arduino;

上节做完小车，遥控时小车前进时你应该会发现，小车很难走一条直线，但明明我们给到两个电机的PWM占空比都是相同的，原因在于每一个电机的硬件参数并不能完全的保证一致，所以当我们采用开环控制时，即使我们给到每个电机相同的电压，也不能让两个电机保持相同的转速。要解决这个问题我们就要

本节我们结合上一节电机控制以及前面章节的MicroROS话题订阅部分知识点，来实现一个可以用键盘遥控的小车。新建工程example24_ros2_car 修改配置[env:featheresp32];这是一个环境配置标签，指定了代码将运行的硬件平台和框架platform=espressif32;指定了使用的平台为E

前面说到通过控制对应的IO上的PWM占空比即可完成对电机速度的控制。关于PWM的介绍在ROS2硬件控制篇的舵机控制中已经介绍过了，所以我们知道通过改变PWM的占空比可以实现对输出电压的大小调节。占空比越大，输出电压越高；占空比越小，输出电压越低。接着我们通过一个实验来验证下一、新建

本节我们对移动机器人底盘结构进行简单的介绍，并着重介绍FishBot基础版的组成结构。对于一个移动底盘来说，所要提供的核心功能有两个-感知和执行能力，我们分别进行介绍。一、感知-传感器所谓感知即通过给类传感器获取环境信息的能力。在移动机器人中，我们常用的传感器有 距离传

一、电机驱动原理介绍正式编写代码前，我们先了解下电机驱动的原理，以便于我们了解我们如何才能通过代码控制电机的转速和正反转。1.1H桥电路让电机动起来只需要通电就行，比如我们用的额定电压为12V130RPM的电机，当给到12V的电压时可以达到额定转速130转/分，但如果我们给8V的电压，此时

cartographer需要全手工编译……比较麻烦。如果使用新版ceres-solver，版本2.x，需要修改源码，部分“接口代码”有改动。稳妥使用ceres-solver-1.13.0，且需要安装abseil-cpp。验证是否成功，使用roscd或roslaunch，查看一下是否有对于功能包：map只有room_mini和tianracer_racetr

   importnumpyasnpfromscipy.spatial.transformimportRotationasRimportpyprojfrompyprojimportProj,transform#0.0169380355232107080.58455146147157355-0.488705791564092830.64744060819180593-129342.747563395343469822.8668770161534369

   https://github.com/Dongvdong/v1_1_slam_tool  #!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importmathfrompyechartsimportLine3DfrompyechartsimportLineimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dimportnump

 1代码库https://github.com/Dongvdong/v1_1_slam_tool #-*-coding:utf-8-*-#condaactivatepy37gaosi#服务器#activatepy38#笔记本importosimportnumpyasnp'''#原始gnss输入四个数据名字纬度经度高度DJI_0002.JPG34.032505638888885

  代码仓库https://github.com/Dongvdong/v1_1_slam_tool 主要有两个库1正常的库获取经纬度但是无法获取云台和飞机姿态22进制模式读取可以获取更多信息，但是读取的高度有精度损失。#-*-coding:utf-8-*-#condaactivatepy37gaosi#服务器#activatepy38

  https://github.com/Dongvdong/v1_1_slam_tool '''gnss和enu坐标系相互转化'''importnumpyasnpfrompyprojimportProj,TransformerimportpyprojimportmathfromAPI_1GetGpsFromIMGimport*use_cgcs2000Towgs84=0#

4.1基于ORB-SLAM2(tracking,localmapping,loopclosure)，增加了针对于objects的模块。这些模块使用theellipse/ellipsoidmodelingframework,和points使用相同的策略，即在frames上跟踪objects，以3D的方式估计，插入到地图，然后不断优化。objecttrackingandob

去畸变理论（具体内容见视觉slam14讲P97，且由于空间受限，本文推导均不放图片，有需要去查看电子书或实体书）首先，把一会要用到的量先列出来现实世界中PPP点(

原始题目VOOM:RobustVisualObjectOdometryandMappingusingHierarchicalLandmarks中文名称使用分层landmarks的Robust视觉目标里程计和建图发表时间2024年2月21日平台ICRA2024来源北京理工大学文章链接https://arxiv.org/abs/2402.136

​研一小白，最近在做SLAM的科研工作，在一定的调研后，发现3DGaussianSplatting这个方向不错，于是跑一下这方面的代码。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.10070.pdf代码链接：https://github.com/VladimirYugay/Gaussian-SLAM项目测试首先克隆代码，不过我觉得直接下载zip包

微信读书链接代码仓GitHub基于SLAM的定位、地图和三维重建典型的激光与视觉SLAM的实现如何在已有地图上进行导航规划。自主移动技术：从地点A到地点B“我在哪”“我将到何处去”“我该如何去”SLAM导航方案典型应用包括火星探测车、军事机器人、特种作业机

大家好，我是小柠檬这里给大家推荐三个国内具有影响力的3D视觉方向平台！原文：最具有影响力的三个视觉平台|3D高斯、场景重建、三维点云、工业3D视觉、SLAM、三维重建、自动驾驶

图优化（GraphOptimization）是一种在机器人学、计算机视觉和SLAM（SimultaneousLocalizationAndMapping）等领域广泛使用的数学优化方法。它通过将实际问题中的变量和约束关系抽象为图论中的节点（nodes）和边（edges），并将问题的求解转化为对这个图形结构进行操作的过程。在SLAM应用中

作者：Hao Li等人|编辑：计算机视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：3D目标检测，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算