XU等介绍了基于3D激光雷达的多传感器融合SLAM的发展过程和最新的研究工作。 本文从3D激光SLAM算法的前端、后端,深度学习和多传感器融合在3D激光SLAM中的应用等方面,系统阐述现在主流的3D激光SLAM算法方案,探讨目前主流3D激光SLAM算法存在的问题和不足,总结其研究热点和发展趋势,以期为其后续研究提供借鉴和指导。 02SLAM前...
并在全局范围内;关键帧检测用于基于关键帧的SLAM以实现更有效的推理,而一旦通过闭环检测检测到闭环,则可以通过全局优化来减轻系统误差漂移;不确定性估计提供了对学习姿势和建图的置信度量,这对于SLAM系统中的概率传感器融合和后端优化至关重要。
与基于LiDAR的3D检测一样,可以划分为基于点的方法和基于体素的方法。基于点的方法直接使用深度估计将像素转换为点云,并散射到连续的3D空间中。这种方式更直接、更容易的集成单目深度估计和基于LiDAR的3D检测的成熟经验。开创性的工作Pseudo-LiDAR [53],如下图所示,首先将深度图转换为伪LiDAR点,然后将其输入到基于LiD...
在视觉SLAM领域,Yousif概述了定位和映射技术,结合了视觉里程计和SLAM的基本方法和进展。多机器人系统的出现使Saeedi和Clark回顾了最先进的方法,重点关注多机器人SLAM的挑战和解决方案。 在现有文献中,出现了两种主要的SLAM策略,即frame-to-frame和frame-to-model跟踪方法。通常,前一种策略用于实时系统,通常涉及通过闭环...
文章简介:基于LiDAR的地点识别是自动驾驶汽车和机器人应用中SLAM和全局定位的关键组成部分之一。这项工作提出了一种新颖的基于3D激光雷达的深度学习网络(AttDLNet),用于自动驾驶汽车和机器人应用中的位置识别。该网络使用基于范围的点云代理表示,并使用具有堆叠注意层的注意网络来选择性关注长距离上下文和特征间关系。基于...
9、重磅来袭!基于LiDAR的多传感器融合SLAM 系列教程:LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM 10、系统全面的相机标定课程:单目/鱼眼/双目/阵列 相机标定:原理与实战 全国最棒的SLAM、三维视觉学习社区↓ 技术交流微信群 投稿、合作也欢迎联系:simiter@126.com 扫描关注视频号,看最新技术落地及开源方案视频秀 ↓ ...
清华&华为联合中科院!首个基于3D高斯分布的大场景高保真重建和实时渲染方法在公众号「3DCV」后台,回复「原论文」添加小助理可获取论文pdf现有的基于 NeRF 的大场景重建方法通常在视觉质量和渲染速度方面存在局限性。虽然最近的 3D 高斯溅射在小规模和以对象为中心的场景中
hdl_graph_slam是使用3D LIDAR的实时6DOF SLAM的开源ROS软件包。 它基于3D Graph SLAM,并具有基于NDT扫描匹配的测距法估计和环路检测。 它还支持多种图形约束,例如GPS,IMU加速度(重力矢量),IMU方向(磁传感器)和地板(在点云中检测到)。 我们已经在室内和室外环境中使用Velodyne(HDL32e,VLP16)和RoboSense(16通道)...
这篇文章介绍了一个名为MM-Gaussian的多传感器融合SLAM方法,旨在实现无界场景下的定位和重建。该方法利用Livox固态激光雷达和相机获取场景数据,并采用3D高斯点云进行地图构建,同时渲染高质量图像。文章详细阐述了跟踪、重定位、地图扩展和更新等四个主要模块,其中特别设计了一个重定位模块以纠正定位失败导致的轨迹偏移。实...
知识百科: 激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)目前激光雷达种类繁多,按照不同的方式有以下分类方法:(1)按运载平台分,有手持式激光雷达、地面固定式激光雷达、车载移动式激光雷达、机载激光雷达、船载激光雷达、星载激光雷达等。(2)按激光的发射波形分,有脉冲激光雷达、连续波激光雷达和混合型激光雷达等。(...