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SLAM (simultaneous localization and mapping),也稱為CML (Concurrent Mapping and Localization), 即時定位與地圖構建,或并發(fā)建圖與定位。問題可以描述為:將一個機器人放入未知環(huán)境中的未知位置
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vSLAM能夠通過視覺傳感器來獲取環(huán)境信息,以達到估計機器人位姿和周圍環(huán)境三維重建的目的。但是傳統(tǒng)的視覺傳感器受限于它的硬件而導致的低動態(tài)感光范圍和運動...
相機標定(Camera Calibration):因為上面做的只是計算了物體在相機坐標系下的坐標,我們還需要確定相機跟機器人的相對位置和姿態(tài),這樣才可以...
適用于激光SLAM的點云全局特征描述子回環(huán)檢測方案
目前,SLAM算法通過估計的相鄰幀之間的位姿變換不斷疊加進行位姿信息計算,隨著巡檢時間的增加,每次位姿估計中的偏差不斷累積形成較大的累積誤差,制約了算法...
摘要:本文主要分析輪式移動機器人的通用里程計模型,并以兩輪差速驅(qū)動機器人的里程計計算為案例,給出簡化后的兩輪差速驅(qū)動機器人里程計模型。
語義SLAM系統(tǒng)和傳統(tǒng)SLAM系統(tǒng)對比
結構光測距是用一個光源(常用是紅外)將一定的圖案投射到物體上,再用攝像頭收集變形后的圖案進行深度計算。
SLAM首先是一個狀態(tài)估計問題:在前端中,我們需要從k-1時刻的狀態(tài)量 出發(fā),推斷出k時刻的狀態(tài) ,最簡單的情況下,狀態(tài)僅包含位姿,如果用四元數(shù)表達旋轉(zhuǎn)...
如何去使用深度學習的model SLAM位姿估計的自訓練方法
如何進行魯棒的位姿圖優(yōu)化來得到比較可靠的SLAM估計?提出了一種自動協(xié)方差調(diào)整的位姿圖優(yōu)化,這里如果展開講可能需要很長時間,在這邊只做一個比較宏觀的介紹。
激光雷達分單線和多線這兩大類,針對這兩類Lidar所使用的算法也不盡相同。 首先單線雷達一般應用在平面運動場景,多線雷達則可以應用于三維運動場景。
一般將使用單線雷達建構二維地圖的SLAM算法,稱為2D Lidar SLAM。大家熟知的2D Lidar SLAM算法有:gmapping, hecto...
SLAM(simultaneous localization and mapping)全稱即時定位與地圖構建或并發(fā)建圖與定位,它主要的作用就是讓機器人在...
基于RGB-D相機的三維重建和傳統(tǒng)SFM和SLAM算法有什么區(qū)別?
輸入數(shù)據(jù)流不同。在基于RGB-D相機的三維重建中,輸入有深度信息和彩色信息,并且深度信息起主導作用,而在SLAM和SFM算法中輸入的是主要是彩色信息,個...
視覺里程計最近幾年越來越受到學術界以及工業(yè)界的認可,以ORB和VINS為代表的視覺SLAM已經(jīng)可以滿足絕大多數(shù)場景,而OV2SLAM在其他VSLAM中脫...
深度解讀A-SLAM和AC-SLAM的實現(xiàn)和方法應用
本文的優(yōu)勢不僅包括討論A-SLAM的內(nèi)部組成部分,還包括其應用領域、局限性和未來前景,以及對過去十年A-SLAM進行全面的統(tǒng)計調(diào)查。
此次的優(yōu)化針對的場景是室內(nèi)小場景、室內(nèi)大場景和室外場景下運行3D SLAM時,z方向的誤差累積、以及十萬平米(≈400*400)建圖時回環(huán)檢測效率低下的...
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