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標簽 > slam
SLAM (simultaneous localization and mapping),也稱為CML (Concurrent Mapping and Localization), 即時定位與地圖構建,或并發建圖與定位。問題可以描述為:將一個機器人放入未知環境中的未知位置
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手持SLAM設備最大的特點肯定要放到手持這個動作上面,由于SLAM算法的優越性,手持可以做到走到哪里測到哪里。
相較于激光雷達SLAM系統,視覺SLAM系統具有不主動發出信號的優點。此外,視覺是對環境的稠密感知,可以利用視覺特征構建出更符合人類感知的環境地圖。
激光雷達作為自動駕駛中最常用的傳感器之一,由于其深度感知特性優良,這也讓以激光SLAM為主的SLAM方法被廣泛應用。
SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的縮寫,中文譯作“同時定位與地圖構建”。它是指搭載特定傳感器的...
而關于SLAM,它是英文“同時定位與建圖”的縮寫。而有時候,我們還會聽到VO,SfM等概念,而因此容易混淆。
近幾年點云 slam 領域有一類文章不滿足于僅估計 pose graph。嘗試類似視覺 slam 中的 ba 方法,其致力于同時估計 feature 和...
2022-11-21 標簽:SLAM 779 0
Camera是自動駕駛系統中的主要傳感器,它們提供高信息密度,最適合檢測為人類視覺而設置的道路基礎設施。
大多數無人機利用全球導航衛星系統(GNSS)技術和慣性傳感器(INS)來估計自己的地理空間定位。無人機通過GNSS接收器進行增強,這些接收器受益于從衛星...
本文針對火星上直升飛機執行任務場景,設計了一種基于事件相機的事件-視覺-慣性里程計(EVIO),其前端采用改進的EKLT特征跟蹤算法,后端采用誤差狀態擴...
比如一個機器人在房屋里移動,它在某個時刻 t 的位姿(pose)就是一個頂點,這個也是待優化的變量。而位姿之間的關系就構成了一個邊,比如時刻 t 和時刻...
雖然在SLAM和SFM中,特征點已經被廣泛研究,但在圖像中分布不均勻的特征點可能會導致不穩定和不準確的姿態估計。
LIO-SAM 提出了一個利用GT-SAM的緊耦合激光雷達慣導里程計的框架。實現了高精度、實時的移動機器人的軌跡估計和建圖。
同時定位和映射(SLAM)是大多數自主系統所需的基本能力。在本文中,我們討論了基于自動駕駛汽車記錄的3D激光掃描的SLAM閉環問題。
標定就是找到雷達到相機的空間轉換關系,在不同的坐標系之間轉換需要旋轉矩陣 R 和平移矩陣 T,為后續的雷達和相機數據融合做準備
準確描述和檢測 2D 和 3D 關鍵點對于建立跨圖像和點云的對應關系至關重要。盡管已經提出了大量基于學習的 2D 或 3D 局部特征描述符和檢測器,但目...
近年來,使用機器學習技術進行特征提取的基于調制解調器特征的SLAM越來越受到關注,并有望在幾乎所有機器人工作環境中超越傳統方法。
R3LIVE++ 由實時運行的 LiDAR 慣性里程計 (LIO) 和視覺慣性里程計 (VIO) 組成。LIO 子系統利用來自 LiDAR 的測量來重建...
后面計算的是特征點主方向上的描述子,計算過程中要將特征點周圍像素旋轉到主方向上,因此計算一個半徑為16的圓的近似坐標,用于后面計算描述子時進行旋轉操作.
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