ubuntu使用docker构建SLAM
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
【无人机路径规划】基于黏菌优化算法的三维航迹生成模型:多目标约束下安全高效飞行路径自动设计 项目介绍 Python实现基于黏菌优化算法(SMA)进行无人机三维路径规划(含模型描述及部分示例代码)
内容概要:本文介绍了一个基于Python实现的无人机三维路径规划项目,采用黏菌优化算法(SMA)在复杂低空环境中自动生成安全、高效、平滑的飞行航迹。项目通过构建包含飞行边界、连续地形和圆柱形障碍物的三维环境模型,利用中间控制点编码方式表示航迹,并结合多目标适应度函数综合评估路径长度、碰撞风险、地形净空、转向角度与高度变化等因素。SMA算法通过种群优化机制动态搜索最优路径,最终输出满足安全约束且综合代价最低的三维航线,并提供可视化展示与收敛分析。该方法适用于多约束、连续空间下的路径优化问题,具备良好的工程扩展性,可集成数字高程数据、实时感知信息及后续平滑与控制模块。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法理解能力的科研人员、无人机系统开发者、自动化与人工智能领域研究生及工程师;熟悉NumPy、Matplotlib等库的技术人员更易上手; 使用场景及目标:①在山区巡检、城市配送、灾害救援等复杂三维场景中实现无人机自动避障路径规划;②研究群智能优化算法(如SMA)在连续空间多目标优化中的应用;③为低空智能系统提供可扩展的路径规划框架,支持与贝塞尔曲线、样条插值、滚动重规划等模块集成; 阅读建议:建议结合完整代码与GUI界面实践操作,重点关注环境建模、适应度设计、SMA优化流程与三维可视化的实现细节;可通过调整种群规模、控制点数量、代价权重等参数观察规划效果变化,深入理解算法在安全、效率与平滑性之间的权衡机制。
action_timeline_python_v0.25_dev_project_fixed_20260924_r2.zip
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ORB-SLAM3 Docker环境搭建[可运行源码]
本文详细介绍了在Ubuntu 22.04宿主机上通过Docker容器运行基于ROS1 Noetic的ORB-SLAM3的完整流程。内容包括准备工作(系统要求、数据准备)、构建Docker镜像(网络优化、依赖安装、Pangolin编译)、编译ORB-SLAM3(挂载开发模式、核心库与ROS节点编译)、环境配置以及运行ROS示例(EuRoC数据包)。特别解决了宿主机ROS版本不兼容、OpenCV/Pangolin依赖冲突及GUI显示问题,并提供了关键步骤的一键修复命令。
LIO-SAM(ros2 ubuntu22-humble 非docker)
mapOptmization.cpp
FAST-LIO部署综述[代码]
本文详细介绍了FAST-LIO系列SLAM方案的部署过程,包括FAST-LIO、FAST-LIVO和FAST-LIVO2的架构与应用。文章首先说明了部署背景,即宇树G1需要轻量化SLAM方案,并分析了硬件配置(Livox Mid-360 + Realsense D435i)与软件环境(Ubuntu 20.04 + ROS1)的适配问题。随后,文章逐步拆解了FAST-LIO的部署逻辑,包括依赖安装(PCL、Eigen、livox_ros_driver)、源码构建(Docker与本地编译)以及运行测试(支持多种激光雷达如Livox、Velodyne和Ouster)。此外,还介绍了外参设置、时间同步、点云保存等关键技术细节,并提供了rosbag示例与无人机实际部署案例。最后,文章总结了FAST-LIO2的新特性,如增量式建图、多雷达支持及ARM平台兼容性,为读者提供了全面的部署指南。
树莓派5配置经验[项目代码]
本文详细记录了树莓派5的配置和使用过程中的经验教训。首先强调了电源选择的重要性,建议使用5V5A的充电器,避免使用普通手机充电器导致发热和USB供电口烧毁。其次,散热问题被多次强调,不良散热会导致性能下降和设备损伤。在环境配置方面,作者选择了树莓派OS镜像,并分享了换源和ROS安装的详细步骤。特别是在ROS安装过程中,遇到了包重复和编译器版本不匹配的问题,最终通过使用Docker配置Ubuntu18.04虚拟环境解决了问题。文章还详细介绍了Docker的安装和使用方法,包括创建Dockerfile、构建镜像、运行容器以及文件传输等操作。
百度云链接:安装有ORB-SLAM2的ubuntu18.04的docker镜像
本人是win10系统,因需要学习研究ORB-SLAM2,特此在win10系统中安装docker虚拟机。 本资源是安装有ORB-SLAM2的ubuntu18.04镜像的百度云链接,因此需先安装docker虚拟机并具备一定基础。另外,ORB-SLAM2的详细安装教程(ubuntu18.04)在链接:https://blog.csdn.net/yangyu0515/article/details/129014439?spm=1001.2014.3001.5502
百度云链接:安装有GCNv2-SLAM-CPU的ubuntu18.04的docker镜像
本人是win11系统,因需要学习研究GCNv2_SLAM-CPU特此在win11系统中安装docker虚拟机。 本资源是安装有GCNv2_SLAM-CPU的ubuntu18.04镜像的百度云链接,因此需先安装docker虚拟机并具备一定基础。另外,GCNv2_SLAM-CPU的详细安装教程(ubuntu18.04)在链接:https://blog.csdn.net/yangyu0515/article/details/136621489?spm=1001.2014.3001.5502
中文ROS教程最全详尽-下载即用.zip
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ROS指南,提供最完整且深入的中文版本内容,全面阐释了从ROS的初始安装到其精细配置的各个环节知识
《ROS机器人理论与实践》全套PPT课件2026(清华大学)
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0643-极智开发-解读在目前墙的情况下ubuntu安装docker的方法
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Docker容器化ROS2机器人开发环境配置与实战指南_一个详细记录如何使用Docker容器技术来构建运行和管理ROS2特别是Humble版本机器人操作系统开发环境的综合性笔.zip
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基于Docker容器化技术实现ROS2HumbleHawksbill版本完整开发与部署环境的自动化构建与配置项目_容器化机器人操作系统开发平台ROS2Humble完整软件包.zip
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收集视觉SLAM常用算法 作为重写高性能库的基础版本
slam 集成常用的视觉算法 作为针对硬件优化的基础版本 目标 学习开源实现方案,参考开源实现方案 将算法封装成库,方便调用 保持最简洁实现,并配套测试用例,测试数据 便于分析的可视化 后期实现高性能版本 目录 提取图像特征 orb feature 估计相机姿态 2D-2D: 两视图, 计算本质矩阵,计算基础矩阵,计算单应矩阵 2D-3D: PnP, BA(高斯牛顿、g2o) 3D-3D: ICP(SVD), BA(g2o)
Notes:关于docker,CV,CG,tensorflow,ubuntu等的使用说明
目录 :copyright:2019-2020 xiaotaw. All Rights Reserved. 此目录由脚本维护:python3 update_readme.py,记录了部分技能点,相当于一个速查手册。 20191216: 通过squash、reword整理历史commit。 20200226: 拓展"README.md"为"*.md",可方便将一个主题下的README.md进一步拆分成不同的文档。 20200323: (todo) 将子目录下的README.md的内容拆分成小文件,与根目录下的一样,README.md仅保留目录。 20210123: (todo) 使用vscode+markdown插件,规范化所有README.md文件 容器使用本地端口 docker图形界面 容器时间与宿主机同步 异步进入容器 命名空间映射 查看dockerhub上镜像的tag 个人容器镜像,存放于阿里云容器镜像
Gazebo机器人仿真平台指南[可运行源码]
Gazebo是机器人开发领域最主流的开源3D物理仿真平台,被喻为“机器人界的数字孪生实验室”。它支持高保真的物理引擎和传感器仿真,包括重力、摩擦力、碰撞、激光雷达点云、摄像头图像等。目前Gazebo正处于新旧版本交替期,分为Gazebo Classic和Gazebo Sim两个分支,后者是官方推荐的主流版本。本文提供了Gazebo的快速入门指南,包括安装、启动、构建世界、运行与控制以及连接ROS 2的详细步骤。此外,还介绍了核心文件格式SDF和URDF的区别,以及Gazebo在算法验证、硬件在环仿真、强化学习训练等典型应用场景。最后,文章总结了Gazebo的优势和学习建议,强调其作为连接理论代码与物理世界桥梁的重要性。
《ROS2机器人操作系统与Gazebo机器人仿真》全套PPT课件2026
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这是一个专注于机器人操作系统与计算机视觉应用开发的Docker工具集项目它系统化地封装了多种CUDA版本与ROS发行版的组合环境特别针对NVIDIAGPU硬件优化并包含Mac.zip
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py-xiaozhi-AI
py-xiaozhi 是一个轻量级、跨平台的多模态 AI 交互主控框架,基于 Python 异步架构,支持实时语音、视觉识别和 IoT 设备控制。可部署于 Windows / macOS / Linux 桌面以及 Raspberry Pi、RDK 等 ARM 嵌入式平台,向下对接具身智能硬件,向上接入大语言模型,开箱即用
SensorFusionWork:多传感器融合课程作业代码
基于激光的多传感器融合定位与建图 深蓝学院学习环境。 概述 本Repo为基于ROS melodic @ Ubuntu 18.04的学习环境。 为了节约安装配置的时间: 部分依赖项由于网络原因难以取得 新依赖的约会可能会导致与本地依赖的冲突 上述环境将以Docker映像的形式提供,实现与本机PC环境的隔离。本项目Native PC的操作系统选择Ubuntu 。 Windows与Mac不推荐使用,若有意尝试,请自行搜索相关解决方案。 安装Ubuntu 首先请确保您可以访问Ubuntu开发环境。如果没有Ubuntu环境,请按照单击指南,在本地PC上安装配置Ubuntu环境。 获取Docker开发环境 本课程推荐使用官方Docker环境完成课程学习。 Docker提供了一个轻量级的标准化开发环境,能够避免环境配置差异导致许多问题。 工作空间 当Native PC与Course Docker Env
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