1.无人驾驶实训室方案
2.激光雷达导航技术的室内室内优势有哪些？请说具体一点！
3.Java超高精度无线定位技术--UWB (超宽带)人员定位系统源码
4.从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用？
5.Gmapping-移动机器人是定位定位代码怎么构建地图
6.threejs——商场楼宇室内导航系统
无人驾驶实训室方案
整体方案介绍
无人机实训室产品介绍秉承着为用户提供完整链服务，从无人机装调类、源码无人机飞行类、室内室内无人机检测设备类、定位定位代码无人机设计类、源码app开发源码报价无人机服务类五大类给用户提供全面的室内室内服务。
针对学生：从基础学习到就业，定位定位代码从头到尾，源码提供全方位的室内室内配套设备及教材。
针对学校：校企合作、定位定位代码专业课建设、源码师资培训等。室内室内行学启源针对教育教学的定位定位代码特殊性，陆续出版相关教材。源码
从技术层面，北航教授为企业技术顾问，为客户提供最优化的系统化解决方案提供了强有力的技术保障。
在培训服务上，我拥有强大的无人机培训团队，团队成员均有超过5年教育行业的从业经历，并对教育行业有深刻的理解。
装调类-产品说明
装调类产品包含多轴飞行器、固定翼、穿越机、电动直升机等，该系列突出兴趣学习和实训，通过对无人机的组装，提高学习兴趣，对无人机的组成全面认知学习。通过对第一阶段装调类的学习，为第二阶段飞行类做好知识铺垫。
装调类-产品特点
·产品采用箱式独立包装，系统采用箱式结构模块化设计方式，另配有配套工具及配套耗材，实现“一箱一飞机”不需要其他任何设备；
·产品飞控采用自主研发智能飞控，飞控适用于固定翼和多旋翼等，针对教学开发，留有底层程序编程接口；
· 产品采用框架是结构，对内部组成一目了然；
· 整体采用碳纤维设计，自主知识产权，专为教学开发；
·结构件采用航空铝设计，降低产品重量，固定稳固。
装调类-课程建设
《无人机组成认知》、《无人机组装学习》、《无人机调试学习》、《RC控制学习》、《无人机地面站学习》、《数字传输技术》、《图传信号技术》等。
装调类-核心产品介绍
XXQY-UAV-型 无人机组装实训系统（无人机大赛指定系统）
产品升级，仅供参考
XXQY-UAV-型 无人机组装实训系统为行学启源自主开发考核系统（已申请发明专利），该系统采用箱式结构模块化设计方式，系统主要由智能飞控（自主研发，飞控能够实现多旋翼无人机和固定翼无人机的全部功能），mm无人机模块化散件（整机采用碳纤维设计和航空铝设计），软件仿真，配套工具，实训手册等组成，该系统突出兴趣学习和实训，通过对无人机的组装，提高学习兴趣，为进阶级产品（XXQY-UAV-型/型）提供学习基础。系统突破传统设计，致力于培养国内一流的无人机操控和
行业应用高端人才。
部分配置介绍：
整机设计----整机采用碳纤维和航空铝设计。
整机采用碳纤维和航空铝设计，固定牢固，质量轻，整机重量（包含机架，电机，螺旋桨，电池，gps，电台）约为g。
锂聚合物电池组：格氏品牌3S mAh。
锂电池平衡充电器：自动检测电池数和容量，自动设置充电输出，锂电池集成电池电压平衡器，高精度的充电锂余额+/-0.V，高功率，高性能充电器，XH-样式脂质平衡端口的，电源输入为DC～V/ AC至V。锂充电速率高达5.0安培（最大瓦），镍氢充电速率高达到5.0安培（最大瓦），输出功率为瓦，充电速功率：1.5C，电池类型：锂电2～6S（系列）/镍氢电池的1至Cells。
电子调速器：A无刷电调，自动调教油门，采用进口MOS管，同步整流技术，效率高，热损小，温度低。
电源分线板：双路可调3-V BEC输出，每路可输出2-3A。
电烙铁：W恒温内热电烙铁，M7恒温芯片，进口陶瓷芯，信号交易 图标源码防静电防击穿。配有烙铁架，海绵，焊锡丝，松香，特尖头，刀头，马蹄头。
内六角螺丝刀：2.0毫米和2.5毫米个一把，进口白钢，.9级硬度。
GPS：内置罗盘，工作电压DC5V，搜星时间约为S，精度0.9米左右。
数传电台：CP高品质USB转TTL芯片， MHZ ，支持MWC/APM/PX4/Pixhawk等开源飞控，接收灵敏度为 - dBm，全双工通信2路自适应TDM，可以矫正高达%的数据位错误，基于Si微控制器和Si无线模块。
无刷外转子电机：采用T-MOTOR电机正反自锁桨电机，型号为，KV。
智能飞控----无人机智能控制核心，无人机大脑。
智能飞控PIXAI（自主研发，仿冒必究）整体采用航空铝外壳设计，螺丝采用铝材质，质量轻，减少磁干扰，增强飞控稳定性。智能飞控创新设计，是飞控性能更稳定，其中，控制芯片采用双单片机控制，两套姿态传感器和气压高度计，均采用原装进口芯片。智能飞控使用可靠的miniUSB，开口向上满足飞行器各种安装方式下方便使用，免于外接USB接口。集成空速传感器，可以支持固定翼全自主起降航线飞行。免于外接空速传感器模块，可直连空速管。开放两个单片机SWD仿真调试接口，可以满足各种层次开发者需求，甚至可以把它当做集成传感器的单片机板，从零开始编写底层代码。集成多组外设I2C总线接口，免于外接转换器。开放内置I2C接口。集成独立高电压测量接口，可以测量s电源，免于连接3dr模块。集成蜂鸣器，免于外接蜂鸣器模块。突出外壳的独立外部固定孔，可以灵活外接螺钉可靠固定或可调节硬度减震器。
智能飞控能够实现多旋翼无人机和固定翼无人机的全部功能，该智能飞控主要配有个传感器模块和个外接接口。
传感器模块主要包含空速传感器模块、磁罗盘传感器模块、气压高度计模块、磁罗盘与加速度计模块、陀螺传感器模块、陀螺与加速度计传感器模块、CAN总线模块、声音报警模块、七彩指示灯模块、低压差供电模块、飞行数据存储模块、电平转换模块、参数存储模块、主控制器模块、输入输出控制器模块等。
外接接口主要包含电台接口、GPS接口、外置磁罗盘接口、OSD视频叠加接口、外置传感器接口、自检接口、备用GPS接口、CAN总线接口、I2C总线接口、安全开关接口。
地面站控制软件----地面控制站软件实现人机交互，对无人机实现制定控制。
模拟飞行软件----完成无人机模拟飞行操控技能训练；无线遥控技术、无人机飞行技术课程实验项目。
支持实验：
1、无人机部件认知
2、无人机组装
3、仿真软件设置类
4、遥控器设置类
5、模拟飞行类
6、智能飞控编程类
7、地面站软件设置类
8、磁罗盘设置类
9、加速度计设置类
、变声器逆向源码遥控器接收机设置类
、电调校准
、遥控器校准
、无人机硬件校准类
飞行类-产品说明
飞行类产品包含飞行法规学习、飞行模拟器、飞行自驾仪、光流定位飞行、飞行场地建设等，该系列突出无人机飞行的进阶学习，系列引入中国AOPA航空器拥有者及驾驶员协会法规体系，保障权威性。通过对无人机飞行的法规学习到模拟器的训练，再到场地飞行等，一个完整学习和进阶模式，全方位了解无人机飞行知识和具体操作，并很好的保障学生安全，降低设备损耗。通过对第二阶段飞行类的学习，为第三阶段检测设备类做好知识铺垫。
飞行类-产品特点
·飞行法规学习采用中国AOPA航空器拥有者及驾驶员协会法规体系，保障权威性；
· 飞行自驾仪采用行学启源针对教学自主研发的RC操控系统，拥有自主知识产权；
·飞行模拟器采用正版模拟飞行软件系统；
·室内光流定位飞行，解决部分学校场地*，将飞行引进教室；
· 飞行场地建设，根据场地情况，训练要求，定制飞行场地，达到全面训练飞行技术。
飞行类-课程建设
《无人机飞行法规》、《无人机模拟器训练》、《RC控制技术》、《无人机飞行技术》、《RC设备调参》等。
飞行类-核心产品介绍
XXQY-UAV-型 无人机飞行自驾仪系统
产品升级，仅供参考
XXQY-UAV-型 无人机飞行自驾仪系统为行学启源自主开发考核系统，该系统采用模块化的设计方式，均采用快速连接方式，方便携带。该系统强大的兼容性，可通过自主研发的通道接收机系统，与无人机或者模拟器对接，增加无人机的操控性和娱乐性，本体自带的内置图传高清显示屏，为操作手带来不一样的体验。
该系统突出无人机操控技术趣味性，能够培养操作手兴趣。该系统通过模拟飞行，练习操作手对无人机的RC控制方式的学习和基本要求，如定点悬停、飞八字等，通过长期练习形成无人机操控的条件反射、肌肉反应和应急反应，减少真实无人机的炸机和人身伤害，降低不必要的损失。该系统致力于为国内培养优秀的无人机操作人员和应用人才。
支持实验：
1、地面站系统认知组装类
2、高清图像传输系统认知学习类
3、模拟飞行软件认知学习类
4、自驾仪操控软件认知学习类
5、地面站控制软件认知学习类
6、遥控系统设置类
检测设备类-产品说明
检测设备类产品包含电机分析仪、电调性能测试装置、飞行器提升力测试装置、飞控性能测试装置等全部无人机组成部分及周边，该系列突出对无人机的核心部件的性能、参数、器件选型等学习， 通过该系列的学习，全方位了解无人机整体部分的工作原理，并对组成部分的的功能、参数、性能、原理等进行深入学习。通过对第三阶段检测设备类的学习，为第四阶设计类做好知识铺垫。
检测设备类-产品特点
· 检测设备均由行学启源自主研发，针对教学设计；
· 检测设备通过对无人机组成器件测试，学习无人机内部构造，为无人机产品研发奠定技术基础；
· 检测设备配备仪器仪表，将无人机组成器件的各个参数进行展现；
·检测设备配有行学启源教学教材，详细参数数据分析。
检测设备类-课程建设
《无人机无刷电机性能分析》、《无人机电子调速器性能分析》、《无人机载重能力分析》、《飞控性能测试》、《无人机器件选型》等。
检测设备类-核心产品介绍
XXQY-UAV-型 无人机飞控性能测试系统
产品升级，仅供参考
XXQY-UAV-型 无人机飞控性能测试系统为行学启源自主开发的测试系统，该系统采用开放式的设计方式，针对自动飞控建立一个真实的激励测试环境，对智能飞控进行全方位测试，通过仪器仪表的测试软件，展现飞控的性能和各部分参数，行学启源并对各个参数状态进行分析，将分析结果和建议行程教学教材，辅助学生理解相关参数。
该系统采用行学启源自主研发的智能飞控，采用先进的MENS系统。通过该系统的学习，能够全方位的tomcat源码页面乱码学习无人机大脑智能飞控的工作原理，为无人机设计开发奠定基础。
核心介绍：
智能飞控----无人机智能控制核心。
智能飞控PIXAI（自主研发，仿冒必究）整体采用航空铝外壳设计，螺丝采用铝材质，质量轻，减少磁干扰，增强飞控稳定性。智能飞控创新设计，使飞控性能更稳定，其中，控制芯片采用双单片机控制，两套姿态传感器和气压高度计，均采用原装进口芯片。智能飞控使用可靠的miniUSB，开口向上满足飞行器各种安装方式下方便使用，免于外接USB接口。集成空速传感器，可以支持固定翼全自主起降航线飞行。免于外接空速传感器模块，可直连空速管。开放两个单片机SWD仿真调试接口，可以满足各种层次开发者需求，甚至可以把它当做集成传感器的单片机板，从零开始编写底层代码。集成多组外设I2C总线接口，免于外接转换器。开放内置I2C接口。集成独立高电压测量接口，可以测量s电源，免于连接3dr模块。集成蜂鸣器，免于外接蜂鸣器模块。突出外壳的独立外部固定孔，可以灵活外接螺钉可靠固定或可调节硬度减震器。
智能飞控能够实现多旋翼无人机和固定翼无人机的全部功能，该智能飞控主要配有个传感器模块和个外接接口。
传感器模块主要包含空速传感器模块、磁罗盘传感器模块、气压高度计模块、磁罗盘与加速度计模块、陀螺传感器模块、陀螺与加速度计传感器模块、CAN总线模块、声音报警模块、七彩指示灯模块、低压差供电模块、飞行数据存储模块、电平转换模块、参数存储模块、主控制器模块、输入输出控制器模块等。
外接接口主要包含电台接口、GPS接口、外置磁罗盘接口、OSD视频叠加接口、外置传感器接口、自检接口、备用GPS接口、CAN总线接口、I2C总线接口、安全开关接口。
该智能飞控强大的兼容性，可兼容行业常用的外围设备（自主研发，仿冒必究）。
支持实验：
1、智能飞控工作原理类
2、智能飞控参数分析类
3、配置最优飞控参数类
4、智能飞控姿态分析类
5、智能飞控数据传输类
6、智能飞控卫星信号处理类
设计类
设计类系列即为无人机产品开发系列，产品包含惯性导航(INS)系统、MEMS传感器实训系统、飞控系统故障考核系统、飞控设计开发系统、PIXAI飞控底层编程等， 该系列突出对无人机整体设计的学习，该环境既包括航电系统如ADS、INS等系统的仿真，系统能够模拟与自动飞控系统交联的各个航电以及非航电系统的接口及特性，并能动态仿真这些系统在各种飞行模式下的工作过程及其各种故障状态等。它提供了对各系统的数据采集、数据通信、故障的分析判断及告警等功能的系统检测。通过该系列的学习，能够自主开发设计无人机。
设计类-产品特点
·设计类产品均由行学启源自主研发，针对教学设计；
·设计类产品包括航电系统如ADS、INS等系统的仿真，构建真实激励系统；
· 飞控设计系统能够动态仿真这些系统在各种飞行模式下的工作过程及其各种故障状；
· 通过该系列的学习，能够自主开发设计无人机；
· 设计类产品配有行学启源教学教材，详细参数数据分析。
设计类-课程建设
《惯性导航(INS)系统》、《MEMS传感器实训系统学习》、《飞控设计开发系统》、《飞控系统故障考核系统学习》、《PIXAI飞控底层编程》等。
设计类-核心产品介绍
XXQY-UAV-型 无人机飞控设计开发系统
产品升级，仅供参考
XXQY-UAV-型 无人机飞控设计开发系统为北京行学启源科技有限公司自主开发考核系统（已申请发明专利），该系统采用开放式的52破解Redis源码设计方式，以LINKS-RT半实物仿真器和三轴仿真转台为核心，为无人机飞控板的地面调试提供硬件在回路的仿真测试环境。针对自动飞控建立一个真实的激励测试环境，对智能飞控进行全方位测试，通过仪器仪表的测试软件，展现飞控的性能和各部分参数，行学启源并对各个参数状态进行分析，将分析结果和建议行程教学教材，辅助学生理解相关参数。
核心介绍
无人机飞控V字型开发三个主要阶段：
系统设计及仿真验证阶段：基于Matlab/Simulink搭建无人机飞控系统数字仿真模型，完成飞控算法的初步验证；
产品实现阶段：将验证后的飞控算法模型，自动生成C语言源代码，加快飞控软件开发进程；
系统测试阶段：利用半实物仿真平台模拟飞控外部环境，并通过三轴仿真转台真实激励IMU姿态输出，完成飞控装机前的地面硬件在回路测试。
基于Matlab/Simulink 仿真建模环境，提供完整的飞机仿真框架，集成了飞行动力学、发动机、仪表、导航、操纵等系统，可模拟各种故障状态，并允许用户添加自己的各种模拟功能和模型。
模型特点：
为固定翼飞机、旋翼机提供实时仿真所需的气动模型，无需手工编写代码；
在可控制的模拟环境中测试飞机的设计和性能；
设定子系统的功能，包括飞行管理系统、自动驾驶、飞行控制等；
轻松的集成虚拟的或真实的硬件设备，或用户开发的模块；
从窗口、对话框等轻松的设定气动参数、环境参数来快速的启动仿真。
飞控软件开发平台Links_AutoCoder 让飞控软件设计人员可以直接通过MatlabSimulink 图形化建模环境完成控制算法/策略软件的设计，而不用去写源代码。这种“模型即软件”的设计思路可直接继承设计阶段的仿真模型成果，将飞控模型无缝转换成飞控软件，直接运行在实际的飞控硬件平台上。
平台特性：
基于模型(MBD)的设计思路；
飞控软件开发不用编写代码，而是让模型直接生成代码；
支持APM 和PIXHAWK 平台，也可根据用户自己的飞控平台进行定制；
服务类-说明
行学启源针对无人机教学提供全方位的服务，针对学生，从基础学习到就业，从头到尾，提供一条龙服务。针对学校，校企合作、专业课建设、师资培训等。行学启源针对教育教学的特殊性，陆续出版相关教材。
服务类-特点
·学生就业提供三次工作推荐；
·行学启源出版相关教学教材；
·学生毕业后可获得双证，毕业证和AOPA合格证（驾照）；
·校企合作、专业课建设、师资培训等；
·搭建网络平台，答疑解惑；
·协办全国无人机技能大赛；
·通过大赛选拔优秀飞手，参加国际比赛。
行学启源，期待您的参观指导！
网址：百度搜：行学启源
无人机AOPA驾校资质和理事企业
全国无人机教学指导委员会会员
激光雷达导航技术的优势有哪些？请说具体一点！
杭州艾豆智能激光SLAM 智能扫地机器人开源系统
一、说明
杭州艾豆智能科技有限公司，专注于机器人的室内定位与导航、自主运动，智能避障和视觉技术的研究。在SLAM算法，扫地机的运动控制，视觉等技术领域有六年多技术积累。
我们致力于为高性能消费级机器人提供室内定位导航及视觉解决方案，主要的产品有：°扫描激光雷达SLAM定位导航套件，固定式激光雷达定位导航套件，及深度摄像头定位导航套件，陀螺仪惯导套件、智能扫地机器人控制主板、通用型激光SLAM 机器人底盘，智能消毒机器人。
我们积累了丰富的智能机器人室内导航定位系统，产品广泛应用与智能扫地机器人，智能全自动消毒机器人。
杭州艾豆智能，基于激光SLAM的智能扫地机人源码是一套完整的量产的源码。基于STM和linux下C语言开发，基于本代码可以创建完整的商业级激光SLAM智能扫地机器人。
二、功能简介
1．功能
杭州艾豆智能科技有限公司的激光SLAM智能扫地机人源码，具备完整的智能扫地机器人功能，功能包括。
1）LDS激光雷达度全方位扫描，赫兹自适应扫描频率。
2）不低于8米的测距范围，测量量程1%的解析。
3） Class 1 激光安全标准。
4）激光SLAM定位，建图，导航功能。
5）快速全屋扫描地图算法，快速生成室内二维地图。
6）弧形掉头，工字清扫功能。
7）沿边清扫功能，支持激光沿边和红外沿边。
8）红外碰撞，碰撞块处理机制。
9）悬崖传感器，跌落计算处理。
） 以房间为单位划分区域，智能清扫策略，路径规划功能。
） 计算导航路径，导航算法。
） 后轮电机、滚刷电机、边刷电机，风机的驱动和调速功能。
） 后轮电机、滚刷电话，边刷电机，风机堵转保护功能。
） 自动回充对接充电桩功能。
） APP地图显示、控制功能。
） 遥控器功能
） 手动遥控功能
） 智能避障
） 预约功能
） 虚拟墙功能
） 禁区功能
） 指哪去哪功能。
） 区域清扫功能
） 断点续扫功能。
） 智能语音功能。
） OTA远程升级功能
2．技术特色
杭州艾豆智能科技有限公司激光SLAM智能扫地机器人采用自持专利算法，有别其他开源项目。
1) 完全自主知识产权激光SLAM算法。
2) 不采用传统开源SLAM算法，无需操作系统支持，支持裸奔，支持嵌入式linux，抛弃臃肿的ubuntu和ROS系统。
3) 快速识别门和房间，全屋快速扫描，生成地图算法。适用于室内自动扫描建图系统。
4) 快速重定位功能，只要建好图，机器人随便扔，都能快速拟合重定位。
三、系统结构
1．系统结构
本激光SLAM导航智能扫地机器人系统由以下单元组成：
1) 主控系统
2) 激光SLAM算法板
3) 传感器板
4) 电机驱动器
系统结构图如下：
2．主控系统
主控系统采用STM或GD系统，用于电机运动控制和清扫策略计算，以及各个传感器的数据采集，分析。
3．激光SLAM算法板
激光SLAM算法板实现SLAM算法，房屋识别，门识别，分区算法。
4．传感器模块
传感器模块用于采集各种外围传感器数据。
电机控制模块
电机控制模块用于控制左行动轮，右行动轮，边刷电机，滚刷电机，风机，并通过编码器反馈形成电机闭环控制。
反馈监视电机电流，以便主控系统计算电机堵转。
四、快速入门
1．快速使用
从艾豆智能科技有限公司获取到激光SLAM智能扫地机器人源码。源码分三部分：
1) 主控板源码，采用Keil uVision编译。
2) SLAM算法源码，基于linux编译。
3) APP代码，基于linux编译。
第一步：打开主控板源码。
使用Keil uVision V5..1.0打开“RE\USER”目录下的irobot.uvprojx 文件，编译，生成hex或bin文件，烧录hex或bin文件。
本代码使用Source Insight编辑，建议使用者也采用SI编辑，如使用Keil编辑，可能会存在代码不对齐的情况。
第二步：打开SLAM源码：
进入slam 的build目录，执行make命令，生成slam文件，将slam
文件通过网络上传到linux算法板的update目录下。
第三步：打开APP源码。
在linux下，进入app的build目录，执行make命令，生成app文件，将app上传到linux算法板的update目录下。
重启系统，听到“系统载入中”的语音，稍后，开始按键，配网，使用APP进行控制，建图。
Java超高精度无线定位技术--UWB (超宽带)人员定位系统源码
Java超高精度无线定位技术--UWB (超宽带)人员定位系统深度解析
UWB (超宽带)技术，作为无线定位领域的革新，其独特性在于它通过发送和接收纳秒级甚至更短的极窄脉冲，实现了GHz级的超宽带通信，为高精度室内定位开辟了新纪元。它在工业自动化、安全监控和室内导航等领域展现出了卓越的性能。相较于传统窄带系统，UWB具备穿透力强、功耗低、抗多径干扰强、安全性高和系统复杂度低等优势，尤其在提供厘米级别的定位精度上，其应用潜力不可估量。
然而，UWB定位并非完美无缺。它依赖于密集的基站网络，每个定位点至少需要三个基站的支持，且对无线环境的遮挡较为敏感。尽管有这些局限，UWB在监狱看守所的智能化监控、医院的设备定位和高危化工厂的人员安全管理中，都发挥了关键作用。例如，监狱通过实时追踪犯人位置、智能预警越界，医院通过实时定位医疗设备，保障医疗安全，化工厂则能有效管理人员和设备，预防事故的发生。
UWB室内定位的实现，依赖于三个核心组件：UWB标签或设备，它们搭载定位芯片，发射UWB信号；UWB基站或接收器，分布在目标区域内，捕捉并解析信号；以及数据处理平台，对接收到的信号进行计算和分析，输出精确的位置信息。
UWB技术的优势在于其高精度定位，即使在多路径环境中也能保持稳定性能；其实时性使得位置信息更新迅速，且能有效处理多路径信号。它在室内环境中的应用广泛，如商场、医院、工厂等，为人员和物体的精确定位提供了强大支持。
在室内人员定位系统中，工厂人员定位不仅实现了物资、车辆的实时追踪与智能调度，还结合了人脸识别、智能考勤等功能，强化了人员管理。系统通过联动监控，智能分析人员行为，以实现可视化和智能化的生产环境管理。此外，车辆测距防撞报警功能，进一步保障了人员安全。
具体到系统功能，人员实时定位提供实时分布及统计，视频画面联动功能则让管理者能够快速掌握现场情况。设备与区域管理模块，确保了权限的精确控制和电子围栏的高效应用。巡检管理不仅记录任务进度，还通过智能考核工具，提升工作效能。而报警管理模块则从静止、超员、越界和紧急求救等多个维度，确保了人员和环境的安全。
UWB技术的超宽带特性，使得在追求精确度的同时，我们也要面对基站部署和环境适应性的挑战。然而，正是这些挑战推动着我们不断优化和改进，使得UWB在无线定位领域中占据重要一席，为未来的智能环境提供了无限可能。
从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用？
SLAM，即Simultaneous Localization And Mapping，是一个在移动设备上同时进行定位和地图构建的过程。我们可以通过一个日常例子来理解它，比如家用的智能扫地机器人。 早期的扫地机器人在工作时，只能简单地避开障碍物，随机游走清扫，导致效率低下且清扫不彻底。然而，随着SLAM技术的引入，现在的扫地机器人能够通过传感器扫描环境，建立地图，并根据自身的定位进行高效的清扫路径规划，包括自动回充、断点续扫等高级功能。这要求机器人具备三大能力：定位（Localization）、建图（Mapping）和路径规划（Route Planning）。 具体来说，定位是机器人需要知道自己在房间的准确位置；建图是机器人需要构建出对周围环境的详细地图；路径规划是机器人需要找到从当前位置到指定目标的最短路径。这些能力相辅相成，使得扫地机器人能够智能地完成清扫任务。 SLAM技术不仅在扫地机器人中得到应用，还在自动驾驶、无人机、AR、智能机器人等领域发挥了重要作用。传感器主要分为激光雷达和视觉两大类。激光雷达在早期SLAM研究中较为常用，因其高精度和成熟的解决方案，但价格高、体积大、信息较少的缺点也明显。而视觉SLAM则使用摄像头作为主传感器，广泛应用于AR、自动驾驶等前沿领域。 定位相关应用中，SLAM技术在自动驾驶中主要用于更精确地确定汽车的位置。在室外导航方面，尽管地图类App已经做得很好，但它们在车道识别、GPS失效区域的定位等方面仍有局限性。通过SLAM技术，可以实现更精准的室内定位，如在电商仓库的AGV机器人、移动机器人等场景。 建图相关应用中，SLAM可以用于生成物体的三维模型或对较大场景进行三维重建。这在室内场景的三维重建、增强现实游戏、三维漫游等方面有广泛应用。 关于SFM（结构从运动）和SLAM的区别，它们讨论的是相似的问题，但起源和应用领域不同。SFM强调实时性，通常离线处理，而SLAM更注重实时定位与地图构建。SFM处理的图像通常为同一场景在不同时间、不同相机拍摄的，而SLAM一般要求同一相机的序列图像或连续视频。SFM使用相机作为传感器，而SLAM除了相机外，还会集成惯导、激光雷达等传感器。 对于快速对自由女神像进行3D重建，考虑到没有特殊硬件的情况下，选择SLAM可能是一个更合适的方式，因为它可以实时处理动态环境，而SFM通常更适合静态场景的重建。 为了深入学习SLAM，可以参考以下资源：基于LiDAR的多传感器融合SLAM系列教程：LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM
系统全面的相机标定课程：单目/鱼眼/双目/阵列相机标定：原理与实战
视觉SLAM必备基础课程：视觉SLAM必学基础：ORB-SLAM2源码详解
深度学习三维重建课程：基于深度学习的三维重建学习路线
激光定位+建图课程：激光SLAM怎么学？手把手教你Cartographer从入门到精通！
视觉+IMU定位课程：视觉惯性里程计讲教程全部上线！IMU预积分/残差雅克比推导、边缘化约束、滑窗BA！
手把手图像三维重建课程：系统学三维重建讲全部上线！掌握稠密匹配、点云融合、网格重建、纹理贴图！
通过这些课程和资源，你可以快速入门SLAM，并在实践中掌握相关技能。Gmapping-移动机器人是怎么构建地图
本文将深入解析移动机器人如何利用gmapping算法构建地图，帮助您理解算法原理和流程。首先，gmapping是基于2D激光雷达的RBPF算法，它在室内环境中表现出色，构建精度高，对扫描频率要求低。但随着环境增大，其内存和计算需求也会显著增加，不适合大规模场景。
使用gmapping，首先需要安装算法功能包，它依赖/tf（机器人关节变换）和/scan（激光雷达扫描数据）。/tf负责机器人姿态的转换，确保地图构建的准确性。在启动前，确保TF树结构正确，然后通过命令查看。gmapping的流程包括理解算法、安装、配置参数、执行算法和保存地图。
算法核心在于概率描述和迭代式位姿估计。从源码角度看，gmapping是通过一系列函数调用来实现地图构建的。通过学习这些步骤，您可以清晰地理解每个环节的作用和目的。对于更深入的内容，如gmapping源码解读和相关理论，后续文章会陆续发布。
粒子滤波在gmapping中起到关键作用，它通过机器人不断运动、感知环境信息，逐步缩小位置不确定度，最终实现精准定位。这个过程就像“我”根据机器人观察到的下雪、雾霾和特定语音信息，逐步确定其位置，最终锁定在“北京”。
总结来说，gmapping构建地图是一个结合算法、硬件和感知数据的过程，通过逐步减少不确定性，为机器人导航提供可靠的地图。对于想要深入了解这一技术的读者，后续内容将提供更详尽的教程和资料。
threejs——商场楼宇室内导航系统
在构建商场楼宇室内导航系统时，运用了前端技术threejs作为核心。为了实现这一目标，文章中涉及了多个关键环节，包括源码获取、在线体验、技术栈介绍以及详细的技术实现过程。接下来，我们将对实现过程进行深入解析。
首先，为了确保系统的可访问性和互动性，文章提供了一个源码下载地址。同时，为了让用户能直观体验系统功能，也提供了在线体验的链接。对于想要进一步了解系统设计与实现细节的用户，视频说明地址则提供了更为直观的讲解。
在技术栈的前言部分，文章提出了一些理论性知识，旨在帮助读者理解在开发过程中可能遇到的问题以及性能优化的小技巧。这些知识对于提高开发效率和用户体验具有重要意义。
在数据加载环节，文章采用JSON文件存储数据，并自定义了fetch方法进行异步请求。楼层和店铺信息分别存储在JSON文件中，便于后续的调用和处理。
为了优化模型加载过程，文章使用了Obj2gltf的转换库将C4D制作的OBJ文件转换为Gltf格式，以提升模型加载速度和性能。Gltf格式因其体积小、内容丰富、传输效率高的特点，成为理想的模型存储格式。
在处理楼层模型方面，文章通过计算相机位置来确保所有楼层都完整展示在场景中。同时，文章还介绍了如何通过店铺数据中的坐标信息，将模型与实际数据进行绑定，实现模型的动态生成。
为了解决3D图层与CSS2D元素层叠加问题，文章采用了CSS2DRenderer技术，通过CSS属性实现3D场景与2D元素的交互，确保了两者之间的正确显示顺序。
为了实现动态显示与隐藏2D元素，文章利用射线检测原理，通过从相机发射射线来检测楼层的存在，进而控制2D元素的显示状态。此过程既优化了性能，又确保了用户体验的流畅性。
在解决复杂模型性能问题时，文章提出使用类似大小的球体作为检测目标，以减少性能损耗。此外，文章还介绍了空气墙的概念，用于处理复杂的模型检测问题，进一步优化了系统性能。
对于查看信息功能，文章在页面右上角设计了操作模板，用户可以通过点击选择不同的功能来获取店铺信息、楼层信息或进行室内导航等操作。同时，文章考虑了移动端的兼容性，确保了在不同设备上的良好交互体验。
在楼梯和电梯数据的处理中，文章展示了如何根据数据进行模型绑定，以及如何选择合适的电梯以实现跨楼层的导航。整个室内导航过程被划分为定位、电梯选择与移动、以及目的地导航三个关键阶段，确保了导航流程的高效性和准确性。
最后，文章还提到了代码方法说明和可扩展内容，旨在为开发者提供更深入的指导和未来的拓展方向。通过以上步骤的详细解析，我们可以清晰地看到threejs在构建商场楼宇室内导航系统中的应用与实现过程。
有关无限循环莫比乌斯带的**?
无限循环**，作为独特主题，近年来在影视界引发了广泛关注。从概念出发，这些**通常围绕三个基本条件构建：时间起点与终点相对固定、主角感知事件重复而非不自知多重选择、主角处于被动循环状态而非主动穿越。本文将通过盘点部分具有代表性的无限循环**，以直观的方式解读这一主题的多层次内涵。
首先，无限循环**的开山之作《土拨鼠之日》（年）以轻松的喜剧风格揭示了无限循环的概念。主人公比尔·默瑞在小镇上过着日复一日的重复生活，从疑惑到兴奋，再到最终对生活的反思。影片通过这一过程，巧妙地展现了无限循环给角色带来的影响。
接下来，年的《源代码》在无限循环的基础上引入了科幻元素，将概念演变为一种科幻悬疑类型。主人公通过不断在列车上醒来并完成找出恐怖分子与炸弹的任务，同时在循环中寻找自我觉醒与爱情的体验。这一作品在设定上更为复杂，通过“缸中之脑”的科学逻辑，扩展了无限循环的概念，赋予了更多的思考空间。
年的《明日边缘》在时间循环主题上有所创新，将无限循环与科幻战争背景相结合。主角汤姆·克鲁斯在与外星人的对抗中，与女搭档携手作战，时间起点不变，但终点改为每次战斗失败导致的死亡。这一作品在视觉效果与动作场面上有显著亮点，但在内涵上并未有太大突破，依然处于无限循环**的初级阶段。
年的《超时空传输》则提供了更为低配版的视角，背景设定为末世地球，但受限于预算，影片更多地呈现了室内情景剧的风格。主角在循环中不断醒来，完成保命与阻止敌人任务的同时，逐渐发现了真相。这一作品在剧情上的多元性和反转方面有所尝试，但整体仍处于商业片的定位，强调悬疑元素而思想性不足。
年的《一天》中，循环的概念被进一步拓展，主角在不断循环的生活中试图拯救女儿，过程中加入了新角色，形成更多的反转。虽然在循环中加入了新元素，但整体仍倾向于悬疑类型，商业定位明显，思想深度有限。
年的《领袖水准》则展示了一种更为深入的叙事手法，主角在经历无数次死亡后，对生活有了全新的理解和感悟。影片试图探讨爱与家庭的重要性，但在深度和思考性上并未有显著突破。
综上所述，无限循环**在概念、叙事和类型上展现出了多元化的特征，从轻松喜剧到复杂科幻，再到紧张悬疑，这些作品在完成任务为主线的基础上，试图为观众带来新鲜感、悬疑感和思考空间。尽管在思想性上有所欠缺，但在视觉效果、剧情反转和商业定位上展现出了各自的特色和亮点。
不可错过的gmapping算法使用与详细解释
了解移动机器人构建地图的必备条件、算法流程及原理，对gmapping算法的应用与解释进行深入探讨。gmapping是一个基于2D激光雷达使用RBPF算法完成二维栅格地图构建的SLAM算法，具有实时构建室内环境地图、计算量小、地图精度高、对激光雷达扫描频率要求低等优点。然而，随着环境增大，构建地图所需的内存和计算量增大，不适用于大场景构图。
gmapping算法的使用步骤包括了解算法、安装算法、更改参数、执行算法和保存地图。首先，需要理解gmapping基于RBPF算法的工作原理和其在小场景中的优势。接下来，通过ROS提供的功能包，以二进制方式安装gmapping算法，确保机器人具备运行所需的话题和服务，如/tf、/odom和/scan。在更改参数后，启动gmapping算法，其TF树应满足特定的配置。最后，通过命令保存地图至map.pgm和map.yaml文件。
深入探讨gmapping的前世今生，SLAM问题通过概率描述和分解为机器人定位和地图构建两个问题进行理解。FastSLAM算法采用RBPF方法，将问题分解为估计机器人轨迹和已知机器人位姿进行地图构建。在gmapping中，为解决内存爆炸和粒子耗散问题，提出降低粒子数量和选择性重采样的方法。通过极大似然估计和激光雷达观测模型优化粒子数量，同时通过权重离散程度控制重采样操作，保证算法的有效性。
gmapping算法流程清晰，从SLAM问题的概率描述到算法分解，再到机器人位姿估计的迭代转换，直至gmapping算法的伪代码，每一步都有其明确的目的和作用。深入理解gmapping源码、已知位姿构建地图算法以及贝叶斯滤波、粒子滤波等主题的相关文章，将在未来陆续发布。
了解gmapping论文、带中文注释的源码以及相关课件，可关注公众号获取。
粒子滤波概念通过一个趣味解释进行了形象描述，从理论层面阐述了粒子滤波在机器人定位问题中的应用，如何根据机器人的感受逐步缩小搜索范围，最终得到准确的定位结果。
总结gmapping算法进行地图构建的流程，从SLAM问题的全面理解到gmapping算法的具体实现，每一步都清晰明了。深入分析算法原理和流程，有助于掌握移动机器人构建地图的关键技术和方法。
