float gps_x=thisGPS.pose.pose.position.x;float gps_y=thisGPS.pose.pose.position.y;float gps_z=thisGPS.pose.pose.position.z; 取出gps 的 位置 if(!useGpsElevation){gps_z=transformTobeMapped[5];noise_z=0.01;} 通常gps 的z 没有 x y准,因此这里可以不使用z值 useGpsElevation 默认为0 直接...
在start_tracking函数中,我们首先初始化 GPS,然后调用start_tracking方法开始跟踪位置。在stop_tracking函数中,我们停止位置跟踪,并关闭 GPS。 一旦跟踪位置启动,我们可以使用以下代码来获取配送员的当前位置: AI检测代码解析 defget_current_location():# 获取当前位置location=gps.get_location()# 返回经纬度returnlocat...
20mA/5v。 需要显示的信息也比较少,主要是GPS坐标和时间、航速信息。所以用LCD1602即可,为了编码方便,用的是转成串口输入的LCD模块。20~80mA/5v。 GPS模块先找的最普遍的ublox m6n,定位精度水平5m以内吧,不是太高,所以后续换成了M8N,输出解析上略有区别(下文中均是按照ublox m6n进行解析),但是都是Uart接口...
首先,在src文件夹中创建一个新目录,并添加一个新文件gps_node.cpp。 AI检测代码解析 #include<ros/ros.h>#include<sensor_msgs/NavSatFix.h>classGPSHandler{public:GPSHandler(){// 订阅 GPS 数据gps_sub=nh.subscribe("/gps/fix",10,&GPSHandler::gpsCallback,this);}private:ros::NodeHandle nh;ros::S...
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LIOSAM GPS 因子图融合入门指南 在机器人和自动驾驶领域,因子图是处理数据的强大工具,尤其是在实现定位与地图构建(SLAM)时。本文将指导你如何使用 LIOSAM(LiDAR-Inertial Odometry and Mapping)进行 GPS 因子图的融合。首先我们将梳理整个流程,然后深入到每一步的代码实现。
虽然GPS、IMU这些传感器能够实现定位功能,但是在一些场景下并不能很好的工作,因此基于地图的定位是很有必要的,一方面能够提供比较准确的定位数据,另一方面能够弥补其他传感器的不足。前提就是建立一张精度足够的地图,那么问题来了,使用什么方案建图,建图结果使用什么指标评估,接下来将从几个方面展开描述。
params.yaml: useImuHeadingInitialization: false # 建图与定位过程全都不使用GPS数据; 至于还有一位 @goldqiu 这位镭神的开发工程师,他只是将对应的数据跑了一下,很遗憾没有做深入的探讨和开发,其他这位老师更为深入分析的文章问世! goldqiu:一.全局定位--开源定位框架LIO-SAM_based_relocalization实录数据集测试...
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