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SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位。问题可以描述为:将一个机器人放入未知环境中的未知位置
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相机标定(Camera Calibration):因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标,我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态,这样才可以...
目前,SLAM算法通过估计的相邻帧之间的位姿变换不断叠加进行位姿信息计算,随着巡检时间的增加,每次位姿估计中的偏差不断累积形成较大的累积误差,制约了算法...
摘要:本文主要分析轮式移动机器人的通用里程计模型,并以两轮差速驱动机器人的里程计计算为案例,给出简化后的两轮差速驱动机器人里程计模型。
结构光测距是用一个光源(常用是红外)将一定的图案投射到物体上,再用摄像头收集变形后的图案进行深度计算。
SLAM首先是一个状态估计问题:在前端中,我们需要从k-1时刻的状态量 出发,推断出k时刻的状态 ,最简单的情况下,状态仅包含位姿,如果用四元数表达旋转...
如何去使用深度学习的model SLAM位姿估计的自训练方法
如何进行鲁棒的位姿图优化来得到比较可靠的SLAM估计?提出了一种自动协方差调整的位姿图优化,这里如果展开讲可能需要很长时间,在这边只做一个比较宏观的介绍。
激光雷达分单线和多线这两大类,针对这两类Lidar所使用的算法也不尽相同。 首先单线雷达一般应用在平面运动场景,多线雷达则可以应用于三维运动场景。
一般将使用单线雷达建构二维地图的SLAM算法,称为2D Lidar SLAM。大家熟知的2D Lidar SLAM算法有:gmapping, hecto...
SLAM(simultaneous localization and mapping)全称即时定位与地图构建或并发建图与定位,它主要的作用就是让机器人在...
基于RGB-D相机的三维重建和传统SFM和SLAM算法有什么区别?
输入数据流不同。在基于RGB-D相机的三维重建中,输入有深度信息和彩色信息,并且深度信息起主导作用,而在SLAM和SFM算法中输入的是主要是彩色信息,个...
视觉里程计最近几年越来越受到学术界以及工业界的认可,以ORB和VINS为代表的视觉SLAM已经可以满足绝大多数场景,而OV2SLAM在其他VSLAM中脱...
本文的优势不仅包括讨论A-SLAM的内部组成部分,还包括其应用领域、局限性和未来前景,以及对过去十年A-SLAM进行全面的统计调查。
此次的优化针对的场景是室内小场景、室内大场景和室外场景下运行3D SLAM时,z方向的误差累积、以及十万平米(≈400*400)建图时回环检测效率低下的...
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