基于Baidu地图的移动机器人监控平台
基于地图的移动机器人定位技术新进展
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一种基于环境监测移动机器人定位的新方法
Microcomputer Applications V ol.27,No.6,2011研究与设计微型电脑应用2011年第27卷第6期文章编号：1007-757X(2011)06-0007-03一种基于环境监测移动机器人定位的新方法胡彬摘要：针对移动机器人在复杂动态环境下的定位问题，提出了对环境的复杂程度进行实时监测的新方法。
在定位算法中加入了环境监测的反馈项，根据环境的复杂情况实时调整定位算法，减小了粒子滤波（PF）定位算法对环境不确定性的敏感度，提高了算法的鲁棒性。
环境监控模块以粒子分布状态为输入，不必添加其他传感器用以单独判断拥挤的情况，算法简单，易于实现。
电动智能轮椅的实验结果，表明了所提方法的有效性。
关键词：移动机器人；复杂动态环境；定位；粒子滤波；环境监控中图分类号：TP311文献标志符：A0引言移动机器人定位，包括机器人的位置与方向的确定，是在已知环境下机器人完成其他自主任务的前提，是移动机器人的关键技术之一[1]。
机器人定位是移动机器人的根基，在充满不确定性的环境中，只有机器人知道自己的精确位置，才能真正实现自主。
目前，通用的定位技术包括卡尔曼滤波KF（Kalman Filter）[2]，扩展卡尔曼滤波EKF（Extended Kalman Filter）[2]，马尔可夫定位MKVL（Markov Localization）[3]，地图匹配定位[4]和粒子滤波PF（Particle Filter）[1]等等。
经典的卡尔曼滤波器虽然可以很好的解决移动机器人的位姿估计问题，但是由于卡尔曼滤波需要系统为线性且满足高斯分布，而许多动态系统和传感器模型是非线性的，因此很难在实际应用中得到广泛的应用。
扩展卡尔曼滤波器将输入方程和输出方程进行线性化，而后进行估计，虽然可以解决非线性预估问题，但是它仍然要求系统满足高斯分布条件，也存在一定的局限性。
Fox等[3]成功实现了马尔可夫定位算法，解决了机器人在动态环境下定位的导航与避障等问题，但是该算法计算量太大，要求储存机器人的位置概率信息，计算复杂度会随着空间维度指数级递增，因此很难应用于高维度的状态空间。
以百度地图为例,对地图产品的应用场景进行分析
一、地图标注各种to B的产品中有很多展示地理位置的场景，而这些都需要在后台预先设置好。
简而言之，该场景下的操作就是选择正确的位置并进行保存，核心操作包括搜索和标记。
搜索：输入关键词，点击suggest提供的内容或者直接输入关键词点击按钮进行搜索。
因为suggest的展示不够直观，只能在下拉列表中展示；输入关键词后搜索在地图上直观的看到分布情况无疑更为合适。
是实际应用中一般是将两者结合使用。
标记：鼠标单击地图上的点或者拖拽预设置的当前城市中心点。
这两种操作其实是相互辅助的，有些时候地理位置错误或者不存在就需要拖拽中心点这种方式来修正。
当然点击suggest提供的内容其实也算是一种标记，这个时候会覆盖掉之前选择的位置点。
二、周边配套这种场景在房产行业的使用尤为突出，调用地图接口来显示周边配套信息，数据相对准确，体验上也更友好。
该场景下涉及到地图的功能点也比较多，包含了诸如关键字检索、信息窗口显示、缩放拖拽地图等功能点。
产品经理更多关注的是以下方面：配套类型和排序；右侧列表的排序规则、展现数量、默认和选中样式；地图上POI和右侧列表联动的交互；地图是否支持拖拽和缩放；如何快速查找周边地理位置和规划出行路线等。
以上这些都需要产品经理对地图产品有深入的了解。
三、全景地图全景地图是指把三维图片模拟成真实物体的三维效果的地图，浏览者可以拖拽地图从不同的角度浏览真实物体的效果。
全景地图目前还存在一定的滞后性，很多地方也没有全景信息，相信这些也是地图厂商需要发力的地方。
另外全景和VR结合也很具有发展潜力和想象空间，甚至有可能是一次全新的变革。
全景地图和普通地图的切换需要重点考虑，如何在选择一种类型后引导用户按照原路径返回对于体验非常重要。
不同场景下的地图产品使用是一件很复杂的事情，产品经理需要在使用中不断的总结，完善知识体系，同时需要对地图产品的API平台和解决方案保持关注，这样设计出来的产品才能更具有竞争力。
bmap trackanimation 原理 -回复
bmap trackanimation 原理-回复bmap.trackanimation原理bmap.trackanimation是百度地图API中的一个功能，它可以用于在地图上展示一个实时的移动轨迹动画。
该功能很适合用来展示车辆或者人员的实时位置，比如，可以用于展示出租车的行驶路径，或者物流车的运输路线等。
在本文中，我们将一步一步地回答关于bmap.trackanimation 功能的原理。
1. bmap.trackanimation的基本原理bmap.trackanimation的基本原理是利用百度地图的JavaScript API，通过设置一个路径数组，然后根据路径数组中的点逐步更新地图上的标注位置，从而形成一个实时的移动轨迹动画。
该路径数组可以包含多个点，每个点都具有经纬度信息和标注内容。
通过不断更新标注的位置，就可以实现一个实时的移动效果。
2. 动画的控制和设置bmap.trackanimation提供了一些方法来控制和设置动画效果。
其中，最重要的方法是start()和stop()方法，分别用于开始和停止动画。
此外，还可以设置动画的速度、图标、标注样式等。
3. 数据的准备和传入在使用bmap.trackanimation功能之前，首先需要准备好所需的轨迹数据，并传入到地图API中。
轨迹数据一般以JSON格式存储，包含了点的经纬度信息和标注内容。
可以通过后端接口或者数据库等方式获取轨迹数据，并将其解析为JavaScript对象或数组。
4. 动画实现的步骤一般来说，使用bmap.trackanimation功能实现动画效果的步骤可以分为以下几个步骤：- 创建地图实例并设置中心点和缩放等级。
- 创建一个轨迹动画对象，并设置动画的相关属性。
- 创建一个标注图标，并设置图标的样式。
- 解析轨迹数据，并将其转换成百度地图的点对象。
- 将点对象添加到路径数组中，并将路径数组传入到轨迹动画对象中。
- 调用start()方法开始动画，并根据需要设置动画的速度和图标等属性。
基于百度地图API的主动定位研究与实现
<script type=“text/javascript” src=“http：///map/jsdemo/demo/convertor.js”> </script> <script type=“text/javascript”src=“http：///api？v=1.4”> </script&g 1.4 版本．
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4 为团友．导游在 2：25 的位置，位于园内月鉴湖西北处，如图 4 我的位置．导游查看团友 1332 位 置，勾上提醒，点击查找，查得 1332 位于园内入公园牌坊处，并查看到该团友拍摄的实景图，如图 5、图 6．这时团友 1332 手机提醒音乐响起．导游又输入 133*，查得 1332，1333，1334 号团友的实时 位置，如图 7．这种体验，让导游对团友定位了如指掌，在该次带团活动中获得良好体验．
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mp.addControl （new BMap.MapTypeControl （））；//添加显示模式 mp.centerAndZoom （new BMap.Point （116.728650288，23.3839084533），16）； //预定位，设定显示比例级为 16 级
移动机器人SLAM技术
移动机器人SLAM技术在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已经成为了人们生活和工作中的得力助手。
从家庭中的扫地机器人到工业领域的自动化搬运机器人，它们的身影无处不在。
而要让这些机器人能够在未知环境中自由移动、执行任务并准确地感知自身位置和周围环境，就离不开一项关键技术——SLAM 技术。
SLAM 技术，全称为 Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建。
简单来说，就是让机器人在移动的过程中，一边确定自己的位置，一边构建周围环境的地图。
这就好比我们人类在一个陌生的地方，需要一边记住自己走过的路，一边了解周围的地形和地标，以便能够准确地找到自己的位置和规划下一步的行动。
想象一下，一个扫地机器人在你的家中工作。
如果它不知道自己在哪里，也不清楚房间的布局，那么它很可能会遗漏一些区域或者重复清扫某些地方，无法高效地完成清洁任务。
而有了 SLAM 技术，机器人就能够实时地感知自己的位置，绘制出房间的地图，并根据地图规划出最优的清扫路径，从而提高工作效率和效果。
SLAM 技术的实现主要依赖于多种传感器的协同工作。
常见的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）等。
激光雷达通过发射激光束并测量反射回来的时间和强度，可以精确地测量机器人与周围物体的距离和方向，从而构建出环境的三维模型。
摄像头则可以获取丰富的图像信息，通过图像处理和分析来识别物体和特征。
IMU则用于测量机器人的加速度和角速度，帮助确定机器人的姿态和运动状态。
这些传感器采集到的数据通常是大量的、复杂的，并且存在一定的误差和噪声。
因此，如何对这些数据进行有效的融合和处理，是SLAM 技术中的一个关键问题。
目前，常用的方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、图优化等。
这些方法可以对传感器数据进行融合和校正，提高定位和地图构建的准确性。
在移动机器人的实际应用中，SLAM 技术面临着许多挑战。
例如，环境的动态变化，如人员的走动、家具的移动等，会导致地图的不准确和定位的偏差。
百度推出手机地图Android SDK基础地图服务平台全线升级
百度推出手机地图Android SDK基础地图服务平台全线升级闻发
【期刊名称】《中国测绘》
【年(卷),期】2011(000)003
【摘要】记者日前获悉，百度地图API 1.2版本发布．同时推出移动版API服务，支持Android手机地图SDK．百度基础地图服务平台全线升级。
广大位置应用开发者将能够利用其强大的平台支持，为网民提供更丰富．多元．个性的地图应用服务。
【总页数】1页(P87-87)
【作者】闻发
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.浅谈手机地图产品未来发展方向--基于高德地图和百度地图 [J], 麦世昌;谢小燕
2.基于百度地图API和Android的手机端校园消息发布系统设计与实现——以南
京晓庄学院为例 [J], 陈玲
3.基于百度地图API的智能停车SDK的设计与实现 [J], 邱龙龙;牛强;陈云飞;张军
4.手机地图在"地图的阅读"探研教学中的运用
——以百度地图APP为例 [J], 吴孟宇;贺志康
5.基于百度地图SDK的代驾平台LBS实时监测系统 [J], 任健
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《2024年基于ROS的小场景移动机器人设计与实现》范文
《基于ROS的小场景移动机器人设计与实现》篇一一、引言随着科技的进步，机器人技术得到了广泛的应用和深入的研究。
其中，移动机器人在各种场景中发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍一种基于ROS（Robot Operating System）的小场景移动机器人的设计与实现。
该机器人适用于特定的小范围环境，如家庭、工厂内部等，能够完成自主导航、避障、物品搬运等任务。
二、系统概述本系统采用ROS作为机器人开发的框架，结合传感器、电机驱动等硬件设备，实现机器人的运动控制和环境感知。
系统主要由以下几个部分组成：移动平台、传感器模块、控制模块和ROS 软件架构。
三、硬件设计1. 移动平台：采用差速驱动的移动平台，由两个电机驱动，通过编码器获取运动信息。
2. 传感器模块：包括激光雷达、红外传感器、摄像头等，用于实现机器人的环境感知和避障功能。
3. 控制模块：采用微控制器作为核心，负责接收传感器数据，并根据ROS的指令控制电机的运动。
四、软件设计1. ROS软件架构：采用ROS作为软件架构，实现机器人的运动控制和环境感知。
ROS提供了丰富的工具和库，方便开发人员快速搭建机器人系统。
2. 导航与定位：通过激光雷达和编码器数据，实现机器人的导航与定位功能。
采用SLAM（同时定位与地图构建）算法，实现机器人在未知环境中的自主导航。
3. 避障功能：通过红外传感器和摄像头等传感器数据，实现机器人的避障功能。
当机器人检测到障碍物时，会根据障碍物的距离和类型，采取相应的避障策略。
4. 任务执行：通过ROS的节点通信机制，实现机器人的任务执行功能。
开发人员可以根据需求，编写相应的ROS节点，实现机器人的各种任务。
五、实现过程1. 硬件组装：将移动平台、传感器模块和控制模块进行组装，搭建出机器人的硬件平台。
2. 软件开发：在ROS环境下，编写机器人的软件代码。
包括导航与定位、避障功能、任务执行等功能的实现。
3. 测试与调试：对机器人进行测试与调试，确保机器人能够正常工作。