real-Time Correlative Scan Matching

【论文阅读记录】Real-Time Correlative Scan Matching

这篇文章是谷歌的Cartograph中实现real_time_correlative_scan_matcher的论文 Real-Time Correlative Scan MatchingEdwin B. OlsonUniversity of MichiganDepartment of Electrical Engineering and Computer ScienceAnn Arbor, MI 48109Email: ebolson@umich.eduhttp://april.eecs.um…

real-Time Correlative Scan Matching

启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的.一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解.启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计.现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法.模拟退火法.神经网络等 Abstract-we advocate a probabilistically-motivated(概率激发的) sc…

cartographer 3D scan matching 理解

cartographer 3D scan matching没有论文和其它资料,因此尝试通过源码理解其处理方法,理解不当之处还请指正. 目录: 0.2D 匹配方法简介 1.real time correlative scan matcher; 2.fast correlative scan matcher; 3.ceres scan matcher; 论文<Real-Time Correlative Scan Matching>介绍了3种基于概率网格的2D scan matching的方法,分别…

【High-Speed and Accurate Laser Scan Matching Using Classified Features】

所谓的"分类特征",就是把特征分成 1. 旋转特征:用直线表示 2. 平移特征,用撕裂点和临界点表示最大的创新点应该就是下面的分组吧匹配的时候,用RANSAC 或者动态规划,使匹配最大化先平均一下旋转的角度,作为旋转量, 应用这个旋转量平移量简单一减就出来了. 把这个东西和plicp结合一下,作为plicp 的初始值....…

【A Global Line Matching Algorithm for 2D Laser Scan Matching in Regular Environment】

只看了前面的部分,灭有看实验,觉得整体风格比较傻白甜,与我的想法不谋而合.简单明了,用起来应该比较方便. 初步探测:如果有直线,就给线性插值一下. 分级聚类:利用简单的阈值给聚类了一下,分成了段段. 直线提取:分段最小二乘法直线匹配:加权最小二乘,长的线,权重更大. 选一组直线配对,加上惯导的信息,就可以确定旋转的角度sita.然后整个旋转一下,获取两组相互平行的直线,平行线之间的距离d.d在一定范围内,就认为匹配上了. 移除错误匹配:RANSAC…

cartographer 分析

原文链接:http://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/52421005 cartographer与karto的比较 1. 两者采取的都是图优化框架. 采取的优化库不一致, karto采取的是spa(karto_slam)或g2o(nav2d), cartographer采取的是google的ceres构建problem优化. karto的前端与后端采取的是单线程进行,cartographer按paper说明,采取的是4线程后端优化,还在进…

SLAM(二)----学习资料下载

有位师兄收集了很多slam的学习资料, 做的很赞, 放到了github上, 地址:https://github.com/liulinbo/slam.git ruben update 0823 2016 01StableMatching.pdf 添加部分资料 2 years ago 1502.00956v2.pdf update by ruben 04/08/2016 a year ago 2013.2-第二届虚拟仪器大赛特等奖-结构化环境地图创建机器人.mp4 update by r…

[SLAM]Karto SLAM算法学习（草稿）

Karto_slam算法是一个Graph based SLAM算法.包括前端和后端.关于代码要分成两块内容来看. 一类是OpenKarto项目,是最初的开源代码,包括算法的核心内容: https://github.com/skasperski/OpenKarto.git 之后作者应该将该项目商业化了:https://www.kartorobotics.com/ 作者是这样说的: “When I worked at SRI, we developed a 2D SLAM mapping syst…

[SLAM] GMapping SLAM源码阅读（草稿）

目前可以从很多地方得到RBPF的代码,主要看的是Cyrill Stachniss的代码,据此进行理解. Author:Giorgio Grisetti; Cyrill Stachniss http://openslam.org/ https://github.com/Allopart/rbpf-gmapping 和文献[1]上结合的比较好,方法都可以找到对应的原理. https://github.com/MRPT/mrpt MRPT中可以采用多种扫描匹配的方式,可以通过配置文件进行配置.…

点云匹配和ICP算法概述

Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points. 点云匹配分类法(1) •全局匹配算法 Globe •局部匹配算法Local Salvi, J. (2007). "A review of recent range image registration methods with accuracy evalu…

SLAM学习笔记（1）基本概念

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. SLAM最早由Smith.Self和Cheeseman于1988年提出. SLAM问题可以描述为: 机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图,实现机器人的自主定位和导航. Visual SLA…

Gmapping笔记

2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM 作者:kint_zhao 原文:https://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/47381135 最近找到一篇论文比较了一下目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较: 详细参见论文: An evaluation of 2D SLAM techniques available in robot…

Cartographer源码阅读(9)：图优化的前端——闭环检测

约束计算闭环检测的策略:搜索闭环,通过匹配检测是否是闭环,采用了分支定界法. 前已经述及PoseGraph的内容,此处继续.位姿图类定义了pose_graph::ConstraintBuilder constraint_builder_对象. 1.ConstraintBuilder类图定义了SubmapScanMatcher的键值对. // Map of already constructed scan matchers by 'submap_id'. std::map<mapping::S…

Cartographer源码阅读(7)：轨迹推算和位姿推算的原理

其实也就是包括两个方面的内容:类似于运动模型的位姿估计和扫描匹配,因为需要计算速度,所以时间就有必要了! 1. PoseExtrapolator解决了IMU数据.里程计和位姿信息进行融合的问题. 该类定义了三个队列. std::deque<TimedPose> timed_pose_queue_; std::deque<sensor::ImuData> imu_data_; std::deque<sensor::OdometryData> odometry_data_;…

Cartographer源码阅读(6)：LocalTrajectoryBuilder和PoseExtrapolator

LocalTrajectoryBuilder意思是局部轨迹的构建,下面的类图中方法的参数没有画进去. 注意其中的三个类:PoseExtrapolator类,RealTimeCorrelativeScanMatcher类和CeresScanMatcher类. (1)PoseExtrapolator类(如下图),Node类和LocalTrajectoryBuilder类都有用到PoseExtrapolator对象,好像两者之间并没有什么关系? LocalTrajectoryBuilder中的Pose…

Robotics Tools

https://sites.google.com/site/sunglok/rv_tool/robot Robotics Tools Contents 1 Robotics Tutorials 2 Robot Software Platforms (Middleware) 3 Robot Simulators 4 Robot Navigation Libraries 5 Localization and Mapping (SLAM) 6 Global Path Planning 7 Local…

ROS中利用V-rep进行地图构建仿真

V-rep中显示激光扫描点在VREP自带的场景中找到practicalPathPlanningDemo.ttt文件,删除场景中多余的物体只保留静态的地图.然后在Model browser→components→sensors中找到SICK TiM310 Fast激光雷达,拖入场景中: 打开脚本参数修改器,可以修改雷达扫描范围(默认为270°),是否显示雷达扫描线(true),以及最大探测距离(默认为4m)这三个参数.地图大小为5m×5m,我们将雷达最大探测距离改为2m 将激光雷达放到地图中任…

NDT（Normal Distributions Transform）算法原理与公式推导

正态分布变换(NDT)算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文:The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching 先回顾一下算法推导和实现过程中涉及到的几个知识点: 协方差矩阵在概率论和统计中,协方差是对两个随机变量联合分布线性相…

激光数据匹配（MATLAB Robotics System Toolbox）

正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.算法细节可以参考:NDT(Normal Distributions Transform)算法原理与公式推导.MATLAB Robotics System Toolbox中的函数matchScans就是使用NDT算法来对两帧激光数据进行匹配,得到它们之间的相对变换关系. matchScans函数的用法 matchScans…

使用正态分布变换（Normal Distributions Transform）进行点云配准

正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.下面是PCL官网上的一个例子,使用NDT配准算法将两块激光扫描数据点云匹配到一起. 先下载激光扫描数据集room_scan1.pcd 和 room_scan2.pcd. 这两块点云从不同的角度对同一个房间进行360°扫描得到.可以用CloudCompare(3D point cloud and mesh processing…

对比几种在ROS中常用的几种SLAM算法

在此因为要总结写一个文档,所以查阅资料,将总结的内容记录下来,欢迎大家指正! 文章将介绍使用的基于机器人操作系统(ROS)框架工作的SLAM算法. 在ROS中提供的五种基于2D激光的SLAM算法分别是:HectorSLAM,Gmapping,KartoSLAM,CoreSLAM和LagoSLAM.当然最后还有比较经典的google开源的cartographer,虽然不是基于ROS的但是大牛们已经将它修改为基于ROS的版本的cartographer_ros, ROS(Robot Operating…

Computer Vision Tutorials from Conferences (1) -- ICCV

ICCV 2013 (http://www.iccv2013.org/tutorials.php) Don't Relax: Why Non-Convex Algorithms are Often Needed for Sparse EstimationDavid Wipf (MS Research)http://research.microsoft.com/en-us/people/davidwip/wipf_iccv_slides_final.pdf Part-based Models fo…

2D激光SLAM算法比较+cartographer

Hector slam: Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题,对传感器要求较高. 缺点:需要雷达(LRS)的更新频率较高,测量噪声小.所以在制图过程中,需要robot速度控制在比较低的情况下,建图效果才会比较理想,这也是它没有回环(loop close)的一个后遗症:且在里程计数据比较精确的时候,无法有效利用里程计信息. 优点:不需要使用里程计,所以使得空中无人机及地面小车在不平坦区域建图存在运用的可行性:利用已经获得的地图对激光束点阵进行优化, 估计激光点…

SLAM: SLAM的发展历程（WIKI）

参考维基百科: https://en.wikipedia.org/wiki/Simultaneous_localization_and_mapping 你们叫他SLAM,我还是习惯叫他三维重建...... 在机器人学中,SLAM为面对未知环境进行即时位置和地图重建.现阶段最流行的方法为基于视觉的滤波方法,比如离子滤波和EKF方法.基于雷达的方法也可以用于稀疏SLAM问题,却缺乏一定的适用性和亲人性. 在AI行业里,总会这样说,怎样才能达到人的水平.SLAM问题对应了人熟悉未知环境并根据位置环境不…