ros之多感測器融合演算法實現
intelrealsensed435i感測器對imu感測器的資料是分開發布的，一般的slam的演算法都是作為乙個話題發布，所以要對它進行修改，用實際的感測器來說只需要修改launc**件，然後一併發布出去即可。
對於網上的一些公開資料集合而言，例如openliros資料集，在執行slam演算法時需要進行處理，主要是兩種解決辦法
/*
* @description:
訂閱 ros 的話題對資料進行處理(多感測器融合)
* @version: v1.0
* @author: sunshine
* @github:
* @email: [email protected]
* @date: 2020-03-26 15:34:41
* @lastedittime: 2020-03-27 17:53:23
*/void imu_callback(const sensor_msgs::imuconstptr& imu_msg_accel,const
sensor_msgs::imuconstptr& imu_msg_gyro)
/*
* @description: 把ros bag包中的資料兩個話題合併成乙個話題
* @version: v1.0
* @author: sunshine
* @github:
* @email: [email protected]
* @date: 2020-03-26 15:34:41
* @lastedittime: 2020-03-27 19:56:12
*/class subscribeandpublish
void imu_callback(const sensor_msgs::imuconstptr& imu_msg_accel,
const sensor_msgs::imuconstptr& imu_msg_gyro)
};int main(int argc, char** ar**)
原始資料
重新發布後的話題資料
c++:boost::bind的一些用法
ros::spin() 和 ros::spinonce() 區別及詳解
感測器與感測器融合
在乙個無法預知全部資訊的多變環境中，對於移動機械人而言利用感測器實時識別當前環境是最為重要的一環。對於乙個生物而言，視覺能夠提供豐富的資訊並利用這些資訊來導航 計畫 決策。相同的對於移動機械人而言，視覺也是基本的標配感測器。隨著影象處理技術的發展，這種情況尤其明顯。影象處理技術有助於從靜止或移動的攝...
感測器資料融合
感測器 攝像頭，公釐波雷達 主控ecu 雷達 攝像頭感測器將探測到的目標，車道線，攝像頭狀態資訊，以及攝像頭安裝位置資訊給到雷達 攝像頭 單目，處理車道線資訊，探測與跟蹤目標，並估計目標狀態 融合演算法利用攝像頭與雷達的目標資訊作為輸入 主要是用雷達的dx，攝像頭的 l和 r，dy,vy 雷達感測器...
多感測器融合
2018年，l3等級的自動駕駛汽車陸續出現在市場上。奧迪的第一款l3自動駕駛汽車奧迪a8旗艦轎車，也是全球首款達到l3級別的自動駕駛量產車。以自動駕駛功能在高速公路上行駛，時速為60km h或者更低。駕駛員無需時刻監控駕駛環境。在當時，奧迪a8為何這麼牛？它是如何達到l3水平的呢？豐富的感測器功不可...