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单目视觉slam算法分成两种，一种是基于特征点，另一种是不用特征点的直接法。特征点法通过相邻图像帧的特征点匹配和三角定位来确定特征点的三维坐标，然后利用这些已经确定三维坐标的特征点来确定摄像头的运动和姿态。直接法则利用相邻图像强度变化信息，来直接计算摄像头姿态和图像像素的深度信息。特征点法的优势是，特征点的提取和匹配比较稳定，不容易受光照变化的影响，同时特征点还能用于闭环检测，重庆送餐机器人运输，闭环检测可以消除累计误差，极大地提高建图定位精度。因为要进行特征点的提取和匹配，特征点方法的运算量比较大。直接法的优势是，重庆送餐机器人运输，相比特征点方法只计算特征点的三维信息，它可以计算图像中绝大部分像素的深度信息，从而建立稠密的三维地图，重庆送餐机器人运输，稠密的三维地图能很方便的运用于后续的机器人导航避障。但是直接法容易受光照强度变化的影响，同时缺乏可靠、稳定的闭环检测方法，大场景的建图误差会更大。单目视觉可以建立环境3维模型。重庆送餐机器人运输

捣鼓过ROS机器人系统的同学都认识RVIZ，一个炫酷而实用的可视化软件。下图是2014年google自动驾驶车辆的后台RVIZ界面，很高大上。从中可以看出配置的高精度地图很精确，这个地图类似ROS导航包中的静态地图层，还能看出google的定位精度和刷新频率都很高、传感器动态监控范围很大，整套系统很完美。google无人驾驶也是基于ROS的，这表明无论工业还是无人驾驶载人领域都存在ROS的身影，SLAM技术未来必定是自主移动平台导航方案的必备技能。天津ROS机器人消杀机器人的自动充电套件加快机器人研发进程。

视觉slam技术还有以立体双目视觉为主的方案，这类方案和单目视觉slam技术关键上是一样的，通过借助双目已知的基线距离来解决尺度问题，但是它们的缺陷也是基线固定。双目固定的基线会导致系统有盲区视野和有效测量距离的矛盾，基线越长有效测量距离越远，同时近距离的盲区会变大，视野变小；基线缩短，盲区变小，视野变大，但是有效测量距离越短。单目利用相邻帧来进行三角定位，此时基线是不固定的可以自适应（通过相邻帧的选择实现）。立体双目视觉还存在相对运动的干扰，摄像头不动，物体移动，移动物体上的特征点会严重干扰视觉定位。单目视觉技术因为通过相邻帧来确定特征点深度，移动物体上的特征点会因为无法满足匹配关系而无法进行深度信息提取，导致它们不参与视觉定位而被自动过滤。因此双目视觉slam技术对场景大小变化的适应性更差，同时对动态场景的适应性也更差。

拉格朗日调度系统(TCS)是一款用于机器人多机协同工作的机器人调度系统，它能够同时管理多台机器人使得机器人在同一区域内高效的执行用户发布的任务而不相互干扰。通过调度系统界面我们可以方便的对任务进行管理控制。如发布任务、开始、暂停、和取消任务。系统还包含了任务优先级控制。高优先级的任务可以抢占低优先级的任务。同时还包含了自动充电和待机控制。当机器人电量不足时，系统会自动控制机器人返回充电桩充电，直至机器人电量满足工作要求。相比于其他调度系统，拉格朗日调度系统（TCS）具有使用方便，部署简单快捷，维护成本低的优势。我们正在研究给机器人装上“眼睛"，使它具有人工智能，会“学习”和适应环境的变化。

伽利略视觉导航系统是一个融合了多种传感器以视觉导航为主导的机器人定位和运动控制系统。通过加载本系统可以实现机器人的定位和导航功能。适用于自动巡检机器人工业AGV,服务机器人等多种应用场景。在发布伽利略SDK之后，用户一直反馈需要HTTP协议的伽利略API。现在它终于发布了。通过HTTPAPI我们可以控制机器人导航，比运动到环境中的某个位置。还可以控制机器人创建地图，遥控，自动充电等等。同时为了方便用户控制机器人实现一连串动作，我们引入了任务的概念。一个任务可以包含多个动作。比如控制机器人到某点然后说一句话等。机器人本体机械结构的动作是依靠关节机器人的关节驱动，而大多数机器人是基于闭环控制原理进行的。福建配送机器人底盘

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在有些情况下我们想要连接远程的master节点是没办法设置hosts文件的。比如在Android上运行rosjava时。这样就导致我们能够发布消息到远程节点，但是却无法订阅远程消息。问题在于默认的ROS_MASTER_URI是http://computer-name:11311。而我们连接的时候是通过IP连接的，这样导致本地节点订阅的是http://xxx.xxx.xxx.xxx:11311，其中xxx.xxx.xxx.xxx是远程机器的IP。这两个不一致，导致无法订阅消息。解决方法是把远程的ROS_MASTER_URI也设置成IP的形式。这个可以通过设置ROS_IP变量实现。重庆送餐机器人运输

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