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

工具类: ros框架 linux系列教程     vim Eigen     Eigen快速入门 Pangolin  Pangolin安装与使用 数据集: TUM         数据格式 提供python写的工具,参考  TUM数据集测评工具的使用 除此之外提供online测试 合并深度图和rgb: python associate.py rgb.txt depth.txt > associations.txt #如果没有最后那个选项会把结果直接打印到控制台 对齐输出轨迹,并计算误差: pyt

1)卸载全部ros: sudo apt-get autoremove --purge ros-* 卸载某个ros版本(ros版本可以共存,每次需要切换) 如indigo:   sudo apt-get autoremove --purge ros-indigo 或者先卸载包 sudo apt-get purge ros-* 然后删除依赖,配置 sudo apt-get autoremove 2) 检查 ~/.bashrc 以及/opt/目录是否有ros文件夹存在

1.引言: 机器人的研究越来越多的得到关注和投入,随着计算机技术和人工智能的发展,智能自主移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点.移动机器人的定位和地图创建是自主移动机器人领域的热点研究问题.对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法.然而在很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定位,而且事先获取机器人工作环境的地图很困难,甚至是不可能的.这时机器人需要在自身位置不确定的条件下,在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航.这就

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如

视觉SLAM漫谈 1.    前言 开始做SLAM(机器人同时定位与建图)研究已经近一年了.从一年级开始对这个方向产生兴趣,到现在为止,也算是对这个领域有了大致的了解.然而越了解,越觉得这个方向难度很大.总体来讲有以下几个原因: 入门资料很少.虽然国内也有不少人在做,但这方面现在没有太好的入门教程.<SLAM for dummies>可以算是一篇.中文资料几乎没有. SLAM研究已进行了三十多年,从上世纪的九十年代开始.其中又有若干历史分枝和争论,要把握它的走向就很费工夫. 难以实现.SLAM

0.ORB_SLAM的官方网站:http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/ 1. 参考知乎上对 orb-slam 的评价:orb-slam在众多SLAM方法中处于怎样的地位 2. 评价说是 PTAM 的改进版:PTAM主页 3. Orb_SLAM的 GitHub 页面:此页面有详细的使用方法 4. 使用Orb_SLAM的一些实用参考工程:视觉SLAM实战(一):RGB-D SLAM V2.Orb_SLAM "RGBDSLAMv2 is based on

  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

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

SLAM算法分为三类:Kalman滤波.概率滤波.图优化 Kalman滤波方法包括EKF.EIF:概率滤波包括RBPF,FastSLAM是RBPF滤波器最为成功的实例, 也是应用最为广泛的SLAM方法: SLAM分为Full SLAM和Online SLAM 常见的二维激光SLAM算法 1.GMapping is a highly efficient Rao-Blackwellized particle filer to learn grid maps from laser range data

ROS机器人程序设计(原书第2版) 补充资料 教学大纲 针对该书稍后会补充教学大纲.教案.多媒体课件以及练习题等. <ROS机器人程序设计>课程简介 课程编号:XXXXXX 课程名称:ROS机器人程序设计 学分/学时:3/48 开课学期:第 2学期 课程类型:专业选修 课程性质:选修 先修课程:Linux基础.单片机.C++.Python等 适用专业:自动化专业-机器人方向 课程性质:选修 考核方式:考查 考核形式:实验测试.平时成绩.专题研究报告 建议教材:ROS机器人程序设计(原书第2版)

ROS官网 |易科 |虞坤林 |古月居 |ROSClub 学习ROS相关书籍推荐:http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/52244746 ROS机器人的内容比较多而杂,多看官网wiki和外文书籍会有很大帮助,C++和Python都需要用到. 系统地学习必不可少,千万不可贪图速成,否则看完教程,可能会有茫然无措之感. 由于机器人仿真技术的飞速发展,没有实际机器人平台也可以很好的学习ROS的大部分内容. 不论仿真还是真实机器人,也不管底层是a

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

博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask 深度学习结合SLAM 研究现状总结 本文github链接 1. 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

ROS学习笔记 ROS入门网站; ROS入门书籍 ROS主要包含包括功能包.节点.话题.消息类型和服务; ROS功能包/软件包(Packages) ROS软件包是一组用于实现特定功能的相关文件的集合,包括可执行文件和其他支持文件. 所有的 ROS 软件都是一个软件包或其他软件包的一部分. 每个程序包由一个清单文件(文件名为 package.xml)定义. 该文件定义关于包的一些细节,包括其名称.版本.维护者和依赖关系. 包含 package.xml 文件的目录被称为软件包目录. 使用catkin

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文阅读时间约5分钟 对于小白来说,初入一个领域时最应该了解的当然是这个领域的研究现状啦.只有知道这个领域大家现在正在干什么,才能知道自己应该做什么.关注领域内的大牛以及领域内比较著名的实验室,紧跟大牛的脚步,才能走在科研的最前沿.今天CV_life君就帮各位整理了一些现阶段国内外SLAM的著名实验室,大牛以及研究成果,还会附带大牛们的代表性论文,开源代码,以及常用的数据集网址,小白们如果喜欢的话记得分享给朋友哦~ 话不多说

一年后再读SLAM~ 行业有了不少工程实践方面的突破 一.链接:https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/176732257 目前来说,受到业界肯定的比较成熟的主要是: 1.西班牙Universidad de Zaragoza的ORB_SLAM2:raulmur/ORB_SLAM2 2.港科大的VIO:HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mobile 3.Google的SLAM:googlecartographer/carto

1.初始化roscpp 节点 ros::init()  API链接:http://docs.ros.org/api/roscpp/html/init_8h.html 在node代码中在调用其它roscpp函数前,首先调用ros::init()函数 例如: ros::init(argc, argv, "my_node_name"); ros::init(argc, argv, "my_node_name", ros::init_options::AnonymousNa

ORB SLAM 可以去Github上自己搜索现成的SLAM程序包 在此基础上做优化 视觉SLAM的分类方法:按摄像头的多少分为单目和双目,按是否使用概率方法分为概率法和图法 链接 学习SLAM重要的是掌握几种常见的SLAM方法,ORB SLAM等,当然前提是你已经学会C++和一些SLAM相关的开源类库(OpenCV.OpenGL.PCL等),最少你也要了解各个库是做什么用的,这样你才能调试程序,编写程序,SLAM从业人员最主要的就是编写程序调试程序了,这是占据最大的时间,所以这是必须从业者具备

以下方法是VPS下的WIN系统下安装ROS的方法,LINUX暂时没有 VPS系统装2003或2008 ,建议2008 启动快,安全,但以下内容是在2003上测试的, 2003系统,2003设置开机自动登陆,. 虚拟机设置成桥接,单网卡即可,桥接模式,MAC和IP地址都要用系统网卡的,要一样,否则不能上网,刚开始做的时候MAC不一样就行了,用MAC进去,IP可以配置成一样的, 其实主要的原理,就是让ROS变成外网的IP和外网网卡,来负责上网和路由,而阿里云的VPS(WIN)变成ROS路由下的一台主