Desde que comenzó la actividad "Construyendo un ecosistema AgileX" el 24 de junio, AgileX Robotics ha recibido muchos casos y demostraciones de código abierto de usuarios en casa y a bordo en solo tres meses, no solo incluyendo personal de investigación y desarrollo de empresas de alta tecnología, sino también muchos profesores y estudiantes de las mejores universidades de todo el mundo.
Hoy vamos a compartir tres videos de simulación aportados por el Dr. Xianyu Qi del Laboratorio de Robots Móviles Biónicos de la Escuela de Ingeniería Mecánica y Automatización BUAA, Espero que este interesante intercambio pueda traer más inspiración a nuestros desarrolladores. Entonces, comencemos.
01 SLAM activo
Basado en el entorno de simulación de código abierto de Gazebo del robot AgileX SCOUT 2.0, utilizando el método SLAM activo (en lugar de SLAM pasivo) basado en la exploración de límites, el robot puede realizar rápidamente una navegación autónoma en un entorno desconocido.
02 Sígueme
Basado en el entorno de simulación de código abierto del robot Gazebo of AgileX y utilizando sensores lidar 2D, filtro Kalman y asociación de datos global para la detección y seguimiento de peatones, el robot puede realizar el seguimiento autónomo de peatones.
03 Navegación multiobjetivo
Basado en el entorno de simulación de código abierto del robot Gazebo of AgileX SCOUT, utilizando el paquete de navegación Move Base y especificando múltiples puntos de destino a través del programa, el robot puede realizar múltiples puntos de destino que recíprocan el movimiento autónomo.
