《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第4章_机器人传感器

视频讲解

• 【第1季】4.第4章_机器人传感器-视频讲解

• 【第1季】4.1.第4章_机器人传感器_惯性测量单元-视频讲解

• 【第1季】4.2.第4章_机器人传感器_激光雷达-视频讲解

• 【第1季】4.3.第4章_机器人传感器_相机-视频讲解

• 【第1季】4.4.第4章_机器人传感器_带编码器的减速电机-视频讲解

第1季：第4章_机器人传感器

• 先 导 课

• 第 1 季 ： 快 速 梳 理 知 识 要 点 与 学 习 方 法

• 第 2 季 ： 详 细 推 导 数 学 公 式 与 代 码 解 析

• 第 3 季 ： 代 码 实 操 以 及 真 实 机 器 人 调 试

• 答 疑 课

------（永 久 免 费 ● 系 列 课 程 ● 长 期 更 新）------

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本书内容安排

搞机器人，有必要学习硬件吗？

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4.1 惯性测量单元

为什么能融合？

* IMU数据与其他传感器数据互补

* IMU数据频率很高

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① 什么是九轴IMU？

三轴加速度、三轴角速度、三轴磁力、（气压）

② IMU有哪些性能参数？

量程、非线性度、零偏、轴间灵敏度、噪声密度、温偏

③ 有哪些常见的IMU芯片？

MPU9250、ADIS16405

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为什么要标定？

如果IMU测量数据本身就存在很大的误差，即输入到系统的就是错误信息，

上层应用系统的算法做得再好也会输出错误结果。

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均值滤波

滑动滤波

滑动中值滤波

RC低通数字滤波

IIR数字滤波

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融合算法：

概率贝叶斯估计

---加权平均

---D-S证据理论

---卡尔曼滤波

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人工智能方法

---模糊逻辑

---人工神经网络

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① 卡尔曼滤波是一种很通用的思想，最优估计

信号处理、数据融合、EKF-SLAM、运动预测、自动控制

② 卡尔曼滤波，有很多变种

EKF/ESKF、UKF/CKF、SRCKF、FP_EKF

（解析法、点估计法、Square-Root Cubature KF、Fixed Point EKF）

③ 卡尔曼滤波的经典框架，要替换成具体的数学模型和数据参量

状态量（x），状态量协方差矩阵（P）

状态转移方程系数（A, B, Q）

观测方程系数（C, R）

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4.2 激光雷达

三角测距

TOF（Time of Fly）测距

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laser_filters功能包：

LaserArrayFilter 将雷达数据存入数组便于后续处理

ScanShadowsFilter 滤除因自身遮挡而产生的干扰数据

InterpolationFilter 在可信任的扫描点之间插值

LaserScanIntensityFilter 滤除在设定强度阈值之外的数据

LaserScanRangeFilter 滤除在设定距离范围之外的数据

LaserScanAngularBoundsFilter 滤除在设定扫描角度范围之外的数据

LaserScanAngularBoundsFilterInPlace 滤除在设定扫描角度范围之内的数据

LaserScanBoxFilter 滤除在设定区域范围之内的数据

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PCL点云库：

segmentation 分割

Features 特征描述与提取

Visualization 可视化

Surface 曲面重建

Recognition 识别

Search 检索

Registration 配准

Keypoints 关键点

Filters 滤波

Sample consensus 采样一致性

octree 八叉树

common 通用模块

IO 输入输出

kdtree k维树

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4.3 相机

单目相机

双目相机

RGB-D相机

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ROS驱动功能包usb_cam

ROS驱动功能包gscam

自制基于OpenCV的驱动功能包

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4.4 带编码器的减速电机

电机

电机驱动电路

电机控制主板

轮式里程计

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例程源码下载

• Github下载：github.com/xiihoo/Books_Robot_SLAM_Navigation

• Gitee下载（国内访问速度快）：gitee.com/xiihoo-robot/Books_Robot_SLAM_Navigation

课件下载

• PPT课件下载：

http://xiihoo.com/static/file/PPT/1-%E7%AC%AC1%E5%AD%A3%EF%BC%9A%E7%AC%AC4%E7%AB%A0_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E4%BC%A0%E6%84%9F%E5%99%A8.pptx

• PDF课件下载：

http://xiihoo.com/static/file/PPT/1-%E7%AC%AC1%E5%AD%A3%EF%BC%9A%E7%AC%AC4%E7%AB%A0_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E4%BC%A0%E6%84%9F%E5%99%A8.pdf