SLAMcore在软件更新中扩展ROS集成张善为
SLAMcore 在软件更新中扩展 ROS 集成
该机器人操作系统在机器人的发展,在许多不同的领域,以现实世界的挑战的解决方案已经发挥了重要作用。从仓库和物流,到农业和医疗保健,基于 ROS 的设计正在提供真正的价值。自 2007 年在 Willow Garage 诞生以来,这个灵活的框架已经帮助了数以千计的机器人开发人员
SLAMcore 也不例外。从一开始,我们的目标就是开发具有 ROS 接口的 SLAM软件。我们这样做是因为我们知道这将使其他开发人员可以轻松地将我们的解决方案集成到他们的设计中。这将有助于实现我们的愿景,即提供准确的视觉 SLAM 软件,从而在开发人员构建具有商业可行性的机器人时节省时间和金钱。
因此,我们非常高兴能够在最新的软件版本中进一步扩展与 ROS 的集成。我们的 SLAM 算法一直都有基本的 ROS 支持,允许开发人员访问我们系统的输出。新版本的 SLAMcore 软件将允许用户将我们的 SLAM 功能直接“插入”到他们的机器人中,并将我们的地图和位置数据输入到他们的导航和移动堆栈中。
融合车轮里程计数据
这个最新版本将公开几个额外的功能,这些功能可以与基于 ROS 的机器人系统进行更深入、更广泛的集成。其中的关键是能够通过 ROS 将来自车轮里程计传感器的数据融合到 SLAMcore 算法中。到目前为止,SLAMcore 已经从紧密耦合的视觉和 IMU 传感器获取数据输入,主要来自英特尔实感深度摄像头 D435i 等单元。对符合 ROS 标准的车轮里程计传感器的支持不仅提高了映射和定位的可靠性和准确性,而且为通过 ROS 接口的各种传感器输入打开了大门。SLAMcore 的软件与英特尔实感传感器和 x86/Nvidia Jetson 计算“开箱即用”。
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SLAMcore ROS Wrapper 软件还允许传递原始视觉传感器数据。现在其他子系统可以将这些相同的数据用于自己的目的。例如,来自摄像头的视觉数据可以被计算机视觉系统导出并用于识别仓库货架上的特定产品。共享这些数据减少了每个功能对专用传感器的需求。更少的组件导致更快的开发时间和更低的成本。
额外的 SLAMcore 功能
最后,新的软件版本将通过符合 ROS 的输入和输出在 SLAMcore 堆栈中展示更广泛的功能:
多会话映射——支持从离散 SLAM 会话中保存和加载地图
丰富的点云地图导出
单个参数的定制现在都可以通过 ROS 框架集成到更广泛的系统中
这些都增加了开发人员可以将 SLAMcore 算法的功能与其机器人需求精确匹配的灵活性和易用性。
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ROS 框架在帮助开发人员快速测试和原型设计方面发挥着重要作用。他们可以相信 SLAMcore 的解决方案将“插入”到 ROS 框架中,并启动并运行以提供快速结果。随着设计的演进并接近商业化和工业化生产和使用,开发人员可以继续使用 ROS 框架,或者转向更加单一或定制的集成。
在过去的 10 多年里,ROS 对于机器人技术的快速发展至关重要。我们有着相同的目标——帮助个人和团队尽快开发强大、有效和具有商业可行性的机器人解决方案。低成本但高质量的机器人可以解决我们今天面临的许多最紧迫的问题。我们希望与 ROS 合作,加速这些解决方案的开发和生产。感谢 ROS,我们都在朝着这个目标前进,我们将在未来几年继续支持这项运动的发展。
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