Nguyen, V., et al. (2007)."A comparison of line extraction algorithms using 2D range data for indoor mobile robotics." Autonomous Robots 23(2): 97-111. 论文提出了6中从二维激光扫描数据中提取线段的方法 1.分割合并算法 有的时候十分烦那些斜着的连线,实际不是想要的. 2.回归方法 先聚类,再回归 3.累积.区域生长算法 感觉对噪声数据真…

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…

1.Beam Model 2.Likehood field for k=1:size(zt,1) if zt(k,2)>0 d = -grid_dim/2; else d = grid_dim/2; end phi = pi_to_pi(zt(k,2) + x(3)); if zt(k,1) ~= Z_max ppx = [x(1),x(1) + zt(k,1)*cos(phi) + d]; ppy = [x(2),x(2) + zt(k,1)*sin(phi) + d]; end_points…

SLAM预备知识 SLAM for Dummies 全文总结 视觉里程计 卡尔曼滤波推导 MonoSLAM MonoSLAM:Real-Time Single Camera SLAM全文总结 PTAM 基于模板匹配的位姿优化 ORB-SLAM [ORB-SLAM 论文总结]A Versatile and Accurate Monocular SLAM System LSD-SLAM [LSD-SLAM 深度滤波器]Semi-Dense Visual Odometry for a Monocula…

0 引言 刚刚入门学了近一个月的SLAM,但对理论推导一知半解,因此在matlab上捣鼓了个简单的2D LiDAR SLAM的demo来体会体会SLAM的完整流程. (1)数据来源:德意志博物馆Deutsches Museum)的2D激光SLAM数据,链接如下: Public Data - Cartographer ROS documentationgoogle-cartographer-ros.readthedocs.io (2)SLAM过程展示(戳下面的小视频) 2D LiDAR SLAM…

激光SLAM与视觉SLAM的特点 目前,SLAM技术被广泛运用于机器人.无人机.无人驾驶.AR.VR等领域,依靠传感器可实现机器的自主定位.建图.路径规划等功能.由于传感器不同,SLAM的实现方式也有所不同,按传感器来分,SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类. 其中,激光SLAM比视觉SLAM起步早,在理论.技术和产品落地上都相对成熟.基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径,一种是基于RGBD的深度摄像机,比如Kinect:还有一种就是基于单目.双目或者鱼眼摄像头的.视觉SLA…

1  3D 视觉 常见的三维视觉技术,包含双目.ToF.激光三角.结构光等,如下图:     1)毫米级 双目.ToF.结构光(散斑)的精度为 mm 级,多见于消费领域,如:导航避障,VR/AR,刷脸支付等                  2)微米级 线激光.结构光(编码)的精度是 um 级,主要应用在工业领域,如:表面缺陷检测.三维测量等            3)纳米级 另外,还有 nm 级精度的光谱共焦技术,可用于透明材质物体的三维测量 2  激光三角法 按照激光投射的不同模式,激光三角…

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其…

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…

如今视觉应用方面单纯依靠2D图像解决问题存在很多问题.稳定性差.定位不准确.还有配合机器人抓取方面只能抓高度一致的物品.其实在Halcon算法库有非常强大的三维算法.包括点云重建.激光三角法(2D相机加一个激光器即可),结构光相机.散斑相机.三维的算法.物体尺寸测量.物体的三维定位.三维物体的匹配. 内容比较多.容我慢慢分享.1.点云数据的获取 目前比较常用的3D相机(工业领域).主要是结构光相机和散斑相机.散斑相机相对来说价格比较便宜但精度比较差5k rmb以内 Kinect 奥比中光 之类,…