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

测试NDT方法的Demo,http://pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_distributions_transform.php#normal-distributions-transform 系统环境:Win7 OS/PCL1.8.0/VS2010 诡异的是Debug运行,报 vector subscript out of range 错误. 居然在Release模式下可以正常运行.不解啊! 好多人都遇到了类似的问题:http://ww

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

三维配准中经常被提及的配准算法是ICP迭代的方法,这种方法一般般需要提供一个较好的初值,也就是需要粗配准,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优,导致配准失败,往往达不到我们想要的效果.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.所谓NDT就是正态分布变换,作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换.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.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好

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

(转载)http://www.5idev.com/p-php_mysql_like.shtml MySQL LIKE 语法 LIKE 运算符用于 WHERE 表达式中,以搜索匹配字段中的指定内容,语法如下: WHERE column LIKE pattern WHERE column NOT LIKE pattern 在 LIKE 前面加上 NOT 运算符时,表示与 LIKE 相反的意思,即选择 column 不包含 pattern 的数据记录. LIKE 通常与通配符 % 一起使用,% 表示通

Spring boot集成Swagger,并配置多个扫描路径 1:认识Swagger Swagger 是一个规范和完整的框架,用于生成.描述.调用和可视化 RESTful 风格的 Web 服务.总体目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度来更新.文件的方法,参数和模型紧密集成到服务器端的代码,允许API来始终保持同步. 作用: ​ 1. 接口的文档在线自动生成. ​ 2. 功能测试. Swagger是一组开源项目,其中主要要项目如下: Swagger-tools:提供各种与Swagger进

Spring boot集成Swagger,并配置多个扫描路径 1:认识Swagger Swagger 是一个规范和完整的框架,用于生成.描述.调用和可视化 RESTful 风格的 Web 服务.总体目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度来更新.文件的方法,参数和模型紧密集成到服务器端的代码,允许API来始终保持同步. 作用: ​ 1. 接口的文档在线自动生成. ​ 2. 功能测试. Swagger是一组开源项目,其中主要要项目如下: Swagger-tools:提供各种与Swagger进

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

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

Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

OpenCV 可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征,使其成为图像描述符,这些图像特征可作为图像搜索的数据库:此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来,组成一个更大的图像.如将各照片组成一个360度的全景照片. 本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.本章节选取一些图像,检测它们的主要特征,并通过单应性(homography)来检测这些图像是否存在于另一个图像中. 1 特征检测算法 特征检测和提取算法有很多,OpenCV 中常用的有如下几种:

  一种带有3D运动状态估计的slam系统 A Flexible and Scalable SLAM System with Full 3D Motion Estimation 摘要: 在许多应用场景中,比如城市搜救和搜索(USAR)机器人,需要去获取未知环境的地图.我们提出了一个快速在线学习占用栅格地图.占用较少计算资源的系统.它利用激光雷达系统与基于惯性传感器的3D位姿估计系统进行融合,实现了一种鲁棒的扫描匹配方法.通过地图变化的快速近似和多分辨率栅格地图,在各种有挑战性的环境中实现了可靠的

声明:本文为原创文章,如需转载,请注明来源并保留原文链接Aaron,谢谢! 先来回答博友的提问: 如何解析 div > p + div.aaron input[type="checkbox"] 顺便在深入理解下解析的原理: HTML结构 <div id="text"> <p> <input type="text" /> </p> <div class="aaron"&

索引查找:通过索引键找到索引的叶子节点,再通过叶子节点的标记快速找到表中对应的行数据,再返回指定的列 索引找查是通过索引键定先位到一块局部区域,再开始扫描匹配的数据的. 为什么需要索引(Why is it needed)? 当数据保存在磁盘类存储介质上时,它是作为数据块存放.这些数据块是被当作一个整体来访问的,这样可以保证操作的原子性.硬盘数据块存储结构类似于链表,都包含数据部分,以及一个指向下一个节点(或数据块)的指针,不需要连续存储.记录集只能在某个关键字段上进行排序,所以如果需要在一个无序

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

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.

Java EE5中引入了“Java平台的公共注解(Common Annotations for the Java Platform)”,而且该公共注解从Java SE 6一开始就被包含其中. 2006年5月,BEA系统宣布了他们在一个名为Pitchfork的项目上与Interface21的合作,该项目提供了基于Spring的Java EE 5编程模型的实现,包括支持用于注入(injection).拦截( interception)和事务处理(transactions)的JSR-250注解和EJB

2.bean的配置 2.1.IOC概述 2.2.bean的获取 2.3.依赖注入方式 2.4.属性注入细节 内部bean,不需要ID,ID无效,外部不能引用: 2.5.集合属性注入 2.6.使用p命名空间 比较简洁的方式: 2.6.自动装配 2.7.bean之间的依赖关系 这里指的是配置上的依赖关系 parent指定配置继承关系: 配置覆盖: 抽象配置,专门用来被继承,不可实例化: 2.8.bean的作用域 2.9.使用外部属性文件 2.10.Spring表达式语言 2.11.bean的生命周期

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