移动机器人基于激光测距和单目视觉的室内同时定位和地图构建

自主移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)方法 1.引言: 机器人的研究越来越多的得到关注和投入,随着计算机技术和人工智能的发展,智能自主移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点.移动机器人的定位和地图创建是自主移动机器人领域的热点研究问题.对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法.然而在很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定位,而且事先获取机器人工作环境的地图很困难,甚至是不可能的.这时机器人需要在自身位置不确定的条件下,在完全未知环

最近实习在做一个跟语音相关的项目,就在度娘上搜索了很多关于语音的API,顺藤摸瓜找到了科大讯飞,虽然度娘自家也有语音识别.语义理解这块,但感觉应该不是很好用,毕竟之前用过百度地图的API,有问题也找不到人帮忙解决(地图开发者群里都是潜水的)...不得不说,科大讯飞在语音这块尤其是中文识别方面做的真心不错,而且Android还支持离线识别. 讯飞官方给的文档内容很详细,在这我就不赘述了.在开发中,由于一些原因需要用到离线识别这块,就学习了一下.讯飞离线识别只支持Android系统,使用时需要安装讯

随着物联网的逐步发展,定位技术也越来越被人们所熟知.近年来比较火热的定位技术包括:UWB.WIFI.蓝牙.红外.LORA技术等等.当初看到这些的时候我是一脸蒙蔽的,这东西听起来有点高大上啊,可是手机就有定位功能,还贼准(真的吗),整那么多花里胡哨的有啥用,就算不用老美的GPS,国内的北斗也是越来越厉害了啊?看官有所不知,以现在的定位技术来说,GPS也好.北斗也好,只要对精度追求不高,那么室外定位都没有什么问题,可是要想在室内进行高进准定位呢? 我们不去说它们都是利用什么技术,只要明白这些天空之上

首先打个广告:如果需要做毕设以及嵌入式项目合作,欢迎进入我们工作室:创想嵌入式设计工作室 以下时本人独立开发设计的毕设项目课题:<基于WIFI的室内灯光控制系统设计与实现>,现在共享出来供大家参阅,可用于做项目时借鉴,博尾附有下载链接.(内附本人联系方式,可一起交流探讨,交朋友). 针对本课题,本次共享的资料包几乎涵盖毕业设计所需的全部资料:设计方案,开题报告,程序源码,原理图,模块资料,论文,答辩PPT,模块学习资料,等等.本资料包不仅仅适用于"室内灯光控制系统设计与实现"

要求: 构建NFS共享服务,利用nfs来提供远程共享资源,web服务通过远程共享资源来构建一个基于LAMP环境的站点(WordPress),要求此站点可以正常发布文章和图片) 环境: 192.168.1.101----->Web 192.168.1.110----->Mariadb 192.168.1.113----->PHP 192.168.1.114----->NFS 一.部署LAMP环境 #web服务的部署(192.168.1.101) (1)安装服务:yum -y inst

定位技术由来已久.通过GPS,百度,谷歌的定位技术,为目前社交网络发展提供了更进一步的精确和方向,同时也会各种智能家具自动化情景模式提供了解决方案. 室内定位在智能化家具的场景协议处理中具有十分有用,如果能精确的了解室主人的精确位置,就能制定更智能化更节约能源的自动化.比如智能电灯或者插座在主人进屋后自动亮灭,智能风扇在主人离开时自动停止,室内的电动门自动开关等等. 利用室内不同地点的无线发射源,比如WIFI,蓝牙,新BLE技术,可以实现室内定位.假设室内有ABC三个无线设备,根据信号误减算出距

最近在公司实习期间的培训交流中有机会接触到SSM,然后自己花费1周的时间投入学习.谈不上深刻理解其中原理,所以没有涉及理论知识,只是浅层次的学习如何使用,在此将学习过程记录整理出来,一方面自己备用:另一方面,分享出来和做技术的各位讨论交流. 现阶段的我还做不到知行合一,所以决定先学会用,然后再去深究原理.若有不足以及错误之处,望多多包涵.指教,谢谢. 废话不多说,直接开干! 1.开发环境搭建 推荐博客地址: MyEclipse+Tomcat+MAVEN+SVN项目完整环境搭建 2.Maven W

Path类可以预先在View上将N个点连成一条"路径",然后调用Canvas的drawPath(path,paint)即可沿着路径绘制图形 Android还为路径绘制提供了PathEffect来定义绘制效果,PathEffect包含如下子类 ComposePathEffect CornerPathEffect DashPathEffect DiscretePathEffect PathDashPathEffect SumPathEffect 下面的示例将会逐一使用上面的绘制效果 [ja

一种实时的单目视觉SLAM改进算法 该算法采用一个摄像头作为外部传感器来提取机器人行进过程中周围环境的特征信息,用实时性良好的FAST提取环境特征点,结合逆深度参数化进行特征点非延时初始化,用压缩扩展卡尔曼滤波更新地图.实验研究表明,该方法提高了算法的鲁棒性和实时性. 0 引言 移动机器人自主导航是自治机器人领域研究的热点.而同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)[1]被认为是自主导航的关键,因此研究SLAM算法有着深远意义.一