前言：本节是自动驾驶系列课程最后一节。首先介绍一个强化学习在无人驾驶里面的应用情况，然后介绍一些比较好玩的强化学习网页版资源，最后简单总结从第1课到目前所介绍的内容。能力比较弱，有些理解错误地方，还望大大们不吝赐教。觉得写得还行，麻烦赏个赞哈。好了，让我们开始这系列最后一节课吧。概要：1 机器学习在自动驾驶中的应用2 DQN3 DeepTraffic项目4 课程总结1机器学习在自动驾驶中的应用1.

前言：这系列笔记是学习曾书格老师的激光slam课程所得，这里分享只是个人理解，有误之处，望大佬们赐教。这节课主要介绍基于已知位姿的构图算法(grid-based)[slam里面最难的是位姿估计]［位姿估计，前面学习过的方法，帧间匹配方法，优化方法；这两个属于图优化方法，pose-graph其表示机器人的位姿］１．地图分类1.1 地图１）地图即为环境的空间模型２）环境地图是机器人进行定位和规划的前提

因为项目需要,创建一个带用贴图模型的,模型创建好了(下次写一个一个怎么创建带二维码图片的gazebo模型教程),但是发现一个问题,在gazebo里面,插入模型时候,发现模型缓慢跳动的.根据跟仿真打交道几个月时间,一般都是里面的link转动惯量设置不正常导致的,然而按照实际计算的转动惯量填写到sdf文件里面还是有这个问题,没有办法,查找很久没能解决这个问题.只能把自己的问题发在gazebo的answ

环境:ubuntu16.04 ros-kinetic gazebo7.16问题来源:项目想仿真模拟机器人视觉避障能力,基本场景就是路上有人走来做去,移动机器人能快速停下避让.解决方式:在其 .world文件里面添加一个人在里面走来走去就ok了.当然,gazebo的确提供了相应的办法实现.这个案例基于上一个笔记博客里面(链接:https://blog.csdn.net/qq_45701501/art

环境:ubuntu16.04ros-kineticgazebo7.16问题描述:创建一个gazebo模型(.sdf),里面有个关节属于revolute类型的.但是,从gazebo-insert把创建的模型加载进来时候发现,活动关节似乎一直绕着它自身转轴不断晃动,似乎不受重力的影响.原因:活动关节链接的link的重心在自身关节的转轴上面或者关节的阻尼没有正常设置.解决方式:(1)在sdf里面对应的关

环境:ubuntu16.04 ros-kinetic gazebo7.16针对的是关节类型活动类型的,如下面案例中:<joint name="axis_to_link" type="revolute">问题表现:模型在gazebo世界中出现重力异常,或者漂浮状态,甚至飞起状况.原因是:加载urdf模型到gazebo中时候,我们没有定义活动关节的pid,导致gazebo无法进行该活动关节

环境:ububtu16.04 ros-kinetic gazebo7.16问题来源:做仿真时候,涉及相机方面的仿真,需要创建的一个在特定位置贴有指定图片,如二维码/AR码,的gazebo模型.具有一般gazebo模型的随意insert的特性.下面是以带有图片标签的叉车托盘例子型创建的过程:1)参考案例创建这个模型可以参考gazebo里面的beer模型基本架构,个人也是参考那个模型获得灵感创建自己的

环境:ubnutu16.04ros-kinetic gazebo7.16问题:在urdf添加了仿真时候用的碰撞传感器bumper(这个是gazebo本身自带的,直接在urdf里面声明就可以使用了),但是无论怎么碰撞测试,该topic都是没有数据输出的.原因有:1)定义的传感器没有裸露在外侧,没有办法和外界接触2)排除了1)的可能性后,就是在urdf定义该传感器问题了:gazebo-sensor-c

环境:ubuntu16.04 ros-kinetic gazebo7.16来源:激光传感器\超声波传感器\深度相机\普通相机\碰撞传感器的仿真插件使用,以及定义样式理解不清楚的话,编写有仿真需要的urdf的话,比较麻烦.所以,就总结一下轮式机器人所用的仿真传感器在urdf里面定义方式.这些传感器就是采用链接里面案例进行展示:https://blog.csdn.net/qq_45701501/art

介绍opencv里面marker相关的接口知识