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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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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
一种基于RGB-D图像序列的协同隐式神经同步定位与建图(SLAM)系统
提出了一种基于RGB-D图像序列的协同隐式神经同步定位与建图(SLAM)系统,该系统由完整的前端和后端模块组成,包括里程计、回环检测、子图融合和全局优化。
作者: Aswin S Babu 设想一下,当我们困在一个陌生的沙漠中时,所面临的艰巨任务是寻找一条安全之路。长期以来,在陌生地形中导航一直是人类和机器...
在这项工作中,我们提出了一种用于无人驾驶地面车辆定位的集成改进型 LiDAR-惯性同步定位和建图系统 [29]。我们提出了一种基于粒子滤波器的里程计的系统设计。
XRSLAM设计了灵活易拓展的多传感器支持,当前发布的版本以单目相机和IMU作为传感器输入,在此基础上,我们会进一步拓展到多目相机、深度相机以及广角相机...
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...
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