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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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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
一種基于RGB-D圖像序列的協同隱式神經同步定位與建圖(SLAM)系統
提出了一種基于RGB-D圖像序列的協同隱式神經同步定位與建圖(SLAM)系統,該系統由完整的前端和后端模塊組成,包括里程計、回環檢測、子圖融合和全局優化。
作者: Aswin S Babu 設想一下,當我們困在一個陌生的沙漠中時,所面臨的艱巨任務是尋找一條安全之路。長期以來,在陌生地形中導航一直是人類和機器...
在這項工作中,我們提出了一種用于無人駕駛地面車輛定位的集成改進型 LiDAR-慣性同步定位和建圖系統 [29]。我們提出了一種基于粒子濾波器的里程計的系統設計。
XRSLAM設計了靈活易拓展的多傳感器支持,當前發布的版本以單目相機和IMU作為傳感器輸入,在此基礎上,我們會進一步拓展到多目相機、深度相機以及廣角相機...
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,這樣才可以...
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