Open3D、深度学习缺陷检测、3D缺陷检测、BEV&Occ、Transformer、模型部署、3D目标检测、单目深度估计、车载标定、规划与控制、无人机、三维视觉C++、三维视觉python、dTOF、相机标定、ROS2、机器人控制规划、LeGo-LAOM、激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM、LOAM-SLAM、室内室外SLAM、VINS-Fusion、ORB-SLAM3、MVSNet三维重建、...
基于LiDAR-RGB-IMU融合SLAM算法研究 同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)能够赋予智能无人系统在未知场景定位并构建场景地图的能力,在仓储物流和自动驾驶等领域中发挥了重要... 董方洲 - 《哈尔滨工业大学》 被引量: 0发表: 2022年 融合机载LiDAR和SLAM技术在单木因子提取中的应用与方法...
In this environment, the existing LIDAR-based Simultaneous localization and mapping (SLAM) solution is prone to positioning drift and large mapping errors. To address these problems, a tightly coupled SLAM algorithm based on LiDAR (Light Detection and Ranging) and IMU (Inertial Measurement...
IMU紧耦合语义SLAM方法及相关装置,包括:获取点云数据,并进行去畸变处理,得到去畸变点云;得到逐点云的语义信息;利用语义信息辅助特征提取和匹配,通过语义ICP得到两帧之间的位姿变换;将点云球投影得到的深度图像以及语义信息作为回环检测模块输入,判断两帧是否属于回环;将语义ICP得到的位姿变换、IMU预积分约束及回环检测...
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。(...
在与非投影方法的比较中,MambaMOS在验证集上的性能优于包括地面优化作为额外预处理的LiDAR-IMU-GNSS 3.3%,并在测试集上领先了0.7%,这归功于MambaMOS中时间和空间信息的更强耦合。尽管MambaMOS使用固定数量的扫描作为输入,但它仍然比利用本地地图的MapMOS在隐藏测试集上大幅领先了9.6%。在加入额外训练数据后,当以...
激光雷达+GPS+IMU+轮速计的传感器融合定位方案 基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位 自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测(代码开源) 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集 AR设备单目视觉惯导SLAM算法综述与评价 SLAM综述(4)激光与视觉融合SLAM ...
本发明涉及一种基于MultiCamera/Lidar/IMU的多传感器SLAM方法,由多目相机获得的多张图像数据与IMU惯性测量单元获得的数据进行紧耦合联合初始化,获得系统的初始位姿;由激光雷达传感器获得激光雷达帧的点云数据,对点云数据进行预处理,将点云划分为强角点,弱角点,强平面点,弱平面点;通过系统的初始位姿对激光雷达帧位姿...
本发明涉及一种基于MultiCamera/Lidar/IMU的多传感器SLAM方法,由多目相机获得的多张图像数据与IMU惯性测量单元获得的数据进行紧耦合联合初始化,获得系统的初始位姿;由激光雷达传感器获得激光雷达帧的点云数据,对点云数据进行预处理,将点云划分为强角点,弱角点,强平面点,弱平面点;通过系统的初始位姿对激光雷达帧位姿...
本发明涉及一种基于Multi‑Camera/Lidar/IMU的多传感器SLAM方法,由多目相机获得的多张图像数据与IMU惯性测量单元获得的数据进行紧耦合联合初始化,获得系统的初始位姿;由激光雷达传感器获得激光雷达帧的点云数据,对点云数据进行预处理,将点云划分为强角点、弱角点、强平面点、弱平面点;通过系统的初始位姿对激光雷达帧...