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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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手持SLAM设备最大的特点肯定要放到手持这个动作上面,由于SLAM算法的优越性,手持可以做到走到哪里测到哪里。
相较于激光雷达SLAM系统,视觉SLAM系统具有不主动发出信号的优点。此外,视觉是对环境的稠密感知,可以利用视觉特征构建出更符合人类感知的环境地图。
激光雷达作为自动驾驶中最常用的传感器之一,由于其深度感知特性优良,这也让以激光SLAM为主的SLAM方法被广泛应用。
SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写,中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的...
而关于SLAM,它是英文“同时定位与建图”的缩写。而有时候,我们还会听到VO,SfM等概念,而因此容易混淆。
近几年点云 slam 领域有一类文章不满足于仅估计 pose graph。尝试类似视觉 slam 中的 ba 方法,其致力于同时估计 feature 和...
2022-11-21 标签:SLAM 779 0
Camera是自动驾驶系统中的主要传感器,它们提供高信息密度,最适合检测为人类视觉而设置的道路基础设施。
大多数无人机利用全球导航卫星系统(GNSS)技术和惯性传感器(INS)来估计自己的地理空间定位。无人机通过GNSS接收器进行增强,这些接收器受益于从卫星...
本文针对火星上直升飞机执行任务场景,设计了一种基于事件相机的事件-视觉-惯性里程计(EVIO),其前端采用改进的EKLT特征跟踪算法,后端采用误差状态扩...
比如一个机器人在房屋里移动,它在某个时刻 t 的位姿(pose)就是一个顶点,这个也是待优化的变量。而位姿之间的关系就构成了一个边,比如时刻 t 和时刻...
虽然在SLAM和SFM中,特征点已经被广泛研究,但在图像中分布不均匀的特征点可能会导致不稳定和不准确的姿态估计。
LIO-SAM 提出了一个利用GT-SAM的紧耦合激光雷达惯导里程计的框架。实现了高精度、实时的移动机器人的轨迹估计和建图。
同时定位和映射(SLAM)是大多数自主系统所需的基本能力。在本文中,我们讨论了基于自动驾驶汽车记录的3D激光扫描的SLAM闭环问题。
标定就是找到雷达到相机的空间转换关系,在不同的坐标系之间转换需要旋转矩阵 R 和平移矩阵 T,为后续的雷达和相机数据融合做准备
准确描述和检测 2D 和 3D 关键点对于建立跨图像和点云的对应关系至关重要。尽管已经提出了大量基于学习的 2D 或 3D 局部特征描述符和检测器,但目...
近年来,使用机器学习技术进行特征提取的基于调制解调器特征的SLAM越来越受到关注,并有望在几乎所有机器人工作环境中超越传统方法。
R3LIVE++ 由实时运行的 LiDAR 惯性里程计 (LIO) 和视觉惯性里程计 (VIO) 组成。LIO 子系统利用来自 LiDAR 的测量来重建...
后面计算的是特征点主方向上的描述子,计算过程中要将特征点周围像素旋转到主方向上,因此计算一个半径为16的圆的近似坐标,用于后面计算描述子时进行旋转操作.
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