关于我
你会发现一个有趣的我 🙋 Hello 🤺 About Me 嗨，你好，我是小田同学，目前就读于南京理工大学自动化学院，大三。热爱编程、创新、学习、读书、运动、旅行、音乐。 热爱机器人和计算机，希望能成为一名优秀的开发者。 日常里，我也是个泡工位敲代码的“技术一般”宅；但，我的其余生活同样丰富： 坚持数年如一日的夜跑； 闲暇时间看番、剧本杀、探店、摄影； 还有时常在寝室吃灰的电吉他：( 和同学们去KTV是我的热爱，也会在下课后的饭点儿和好哥们一起吃饭。 当然啦，有着和大多数同学一样赚钱与经济独立的愿望；与此同时，也希望能够靠着自己过去、当下、未来所学，能对世界有所影响 ：) 📃 Recent Blog ...
机器人定位基础
机器人定位基础（算法组第八课） 前言 机器人定位是在给定环境中，机器人通过对环境数据的感知，估计自身在环境中的位置和姿态的过程 机器人定位大致分为两大类：相对定位和绝对定位 相对定位是通过机器人自身的传感器数据（如里程计、IMU等）来估计位置变化，所有获得的信息都是以当下位置为基准的相对变化，无法获得绝对位置，容易积累误差 常见的相对定位有：轮式编码器、惯性测量单元（IMU）、视觉图像辅助定位等。他们的优点是实时性好，且对环境要求不高，即使在噪声多的情况下也能够做到不“突变”产生较大的测量误差，但是他会随着系统的运行累计小的误差，最终导致误差积累，产生较大漂移 绝对定位是通过外部环境的特征（如视觉标志物、激光地图等）来确定机器人在环境中的绝对位置，能够提供全局一致的位置估计，误差较小，但是实现较为复杂 常见的绝对定位有：SLAM（simultaneous localization and mapping）、重定位（Relocation）、视觉里程计（Visual...
小文1
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Navigation2开发心得
Navigation2开发心得 bt_navigator: ros__parameters: use_sim_time: True # 使用Gazebo等仿真器的时间而非系统时间 global_frame: map # 全局定位使用的地图坐标系 robot_base_frame: base_link # 机器人基坐标系 odom_topic: /odom # 里程计话题 bt_loop_duration: 10 # 行为树循环周期(ms) default_server_timeout: 20 # 默认服务超时时间(s) wait_for_service_timeout: 1000 # 等待服务启动超时(ms) # 'default_nav_through_poses_bt_xml' and 'default_nav_to_pose_bt_xml' are use defaults: #...
SLAM部署与imu标定
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Hello world
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