ROS机器人操作系统资料与资讯(2018年6月)

由于最近工作加班过多,身体状况较差,精神情况不好,没有及时更新机器人相关理论和应用的知识,疲惫不堪。

文末补充新资源和信息!2018自动驾驶和导航论文精选!不容错过~

https://github.com/top1944/2018-Autonomous-Navigation-Paper-Selected

分享一些愉快的消息,艺术与科技之美:

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  • 艺术中使用ROS(ROS in art installations/projects)

引自:https://discourse.ros.org/t/ros-in-art-installations-projects/4923

目前已经使用/正在使用ROS的不同艺术项目的列表:

如果有不足或需要补充请告知。

以下是已经知道的一些信息:

  • Bot&Dolly 8 (使用ROS)Box通过移动表面上的投影映射探索了真实和数字空间的综合。短片记录了现场表演,完全采用相机拍摄。Bot&Dolly制作了这部作品,既是艺术声明,也是技术演示。这是多种技术的高潮,包括大型机器人技术,投影映射技术和软件工程技术。我们相信这种方法具有极大的潜力来彻底改变戏剧演出,并定义新的表现类型。
  • ROS Openlighting交互式艺术8 使用ROS构建的交互式照明装置
  • 可能是https://robotart.org/ 7 http://robogames.net/rules/art-kinetic.php 4的 一个条目,虽然没有看到任何提及ROS

我相信肯定还有更多的东西,遍布互联网,很难用搜索关键词揭开,除非你已经听说过它们......

剧院与PR2s:


还有 DS&R’s Musings on a Glass Box 10 和 Shelley Jordan’s (Lost) in the Woods 5 这些来自文章 Art Using ROS 8 。

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一些近期看到常见的关键词:Roboware、BLDC、Melodic、CANopen、RS232、CoDeSys、ROS&AI、ROS-Industrial、ROS Qt Creator Plug-in、slam_constructor。

Rover 2018 Update:http://bluesat.com.au/may-2018-monthly-update/

----其他信息----

应用于工业环境的安卓系统:Industrial Android™ with emteria.OS

受益于我们在扩展和定制Android™平台以实现可靠工业应用方面的经验!Android™的无尽可能性...世界上最流行的平台

https://emteria.com/

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GIT Awesome Autonomous Navigation

Top Liu收集阅读的自动驾驶/自主导航文献,持续更新中...

一方面我会不断优化结构分类,另一方面欢迎各路大神推荐优秀文献和以及专题,共同交流进步!

PS:
有同学反映,文献太多,根本就看不完!!!
介绍下论文阅读技巧
控制好时间安排
第一遍,只先精读摘要、引言、结论,扫读全文,知道大概,不求甚解。每篇时间控制在半小时以内。 第二遍,对有感兴趣点,再精读具体内容(忽略公式推导、只看结论定理),主要在于总结作者思路、方法、创新点。每篇时间大概在1小时以内。做好笔记,以备查阅。
第三遍,遇到相关任务,或确定需要复现作者工作、进行工程应用,则深入分析推导文章公式、进行编程仿真,查阅所引用的参考文献/补充相关知识,最好同时查阅下作者的最新研究动态。通常时间在数天、一个周不等。

学习步骤:

(如果你的英文基础比较差,推荐以下两本中文书,并停止阅读本博客,因为本专题主要都是英文文献)

中文书籍推荐

1.《无人驾驶》 非常棒的入门读物!
如果有人想要找一本关于无人驾驶汽车的书——智能的、广泛运用的、非教科书的、适合大众读者的——利普森教授的书将是很好的选择。

Image text https://www.amazon.cn/dp/B0719JZ6L1/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1529376406&sr=8-1&keywords=%E6%97%A0%E4%BA%BA%E9%A9%BE%E9%A9%B6

2.《第一本无人驾驶技术书》 基本知识系统而全面

作者刘少山是PerceptIn联合创始人,加州大学欧文分校计算机博士。

Image text

https://www.amazon.cn/dp/B07233NSW7/ref=sr_1_2?ie=UTF8&qid=1529376406&sr=8-2&keywords=%E6%97%A0%E4%BA%BA%E9%A9%BE%E9%A9%B6

机器人学预备知识

如果你对机器人一无所知,推荐ETH以下入门课程
首先推荐:Autonomous Mobile Robots
网页中的其他几门课有能力也鼓励学习
http://www.asl.ethz.ch/education/lectures.html

Programming for Robotics - ROS
http://www.rsl.ethz.ch/education-students/lectures/ros.html

中文版及相关习题解答,参考瑞雷老师博客
https://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/79463689

入门无人驾驶汽车

1.经典必读
首先是无人驾驶汽车之父Sebastian Thrun的两篇经典论文,体验一下真车的感受。 其他的再继续补充。

2.综述
如果你是研究人员或学校里的研究生,那首先阅读综述,了解当前最新研究动态是必须的。

3-自主平台系统与架构
一些经典的平台设计,可作为参考。

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正在阅读论文列表


SLAM综述

  1. SLAM: Towards the Robust-Perception Age
    数据集:
    https://slam-future.github.io/
    https://github.com/SLAM-future

SLAM-Event-based Vision

1.ppt-Tutorial on Event-based Vision for High-Speed Robotics

2.The Event-Camera Dataset and Simulator_ Event-based Data for Pose Estimation, Visual Odometry, and SLAM

仿真环境/数据集与ROSbag数据包

http://rpg.ifi.uzh.ch/davis_data.html
http://rpg.ifi.uzh.ch/research_dvs.html

ROS DVS driver + intrinsic and extrinsic stereo calibration open source:
https://github.com/uzh-rpg/rpg_dvs_ros

DVS software for Windows and Linux (lot of utilities for LED, line, blob tracking, and even processing)
http://sourceforge.net/p/jaer/wiki/jAER%20Installation/
http://sourceforge.net/p/jaer/wiki/jAER%20USB%20Driver%20Install/

3.Ultimate SLAM? Combining Events, Images, and IMU for Robust Visual SLAM in HDR and High Speed Scenarios.pdf

https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/drones/drone-with-event-camera-takes-first-autonomous-flight


VI

1.Build Your Own Visual-Inertial Drone: A Cost-Effective and Open-Source Autonomous Drone

Inkyu Sa;   Mina Kamel;   Michael Burri;   Michael Bloesch;   Raghav Khanna;   Marija Popovic;   Juan Nieto;   Roland Siegwart     
IEEE Robotics & Automation Magazine    
Year: 2017, Volume: PP, Issue: 99   
代码:https://github.com/ethz-asl/mav_dji_ros_interface

2.NanoMap: Fast, Uncertainty-Aware Proximity Queries with Lazy Search over Local 3D Data

视频:http://news.mit.edu/2018/mit-csail-programming-drones-fly-face-uncertainty-0212  
代码:https://github.com/peteflorence/nanomap_ros

龟速SLAM已经over了,未来主要就是解决高速SLAM的问题了。高速/鲁棒SLAM并进一步与控制结合