其中有两种较为主流的技术方案——视觉SLAM和激光雷达SLAM,然而面对复杂环境时他们有各自的缺陷:视觉SLAM系统易受视觉环境变化的影响,激光雷达SLAM系统则在缺乏特征点的环境中会出现精度退化的情况。其域创新在移动SLAM扫描行业内率先应用多传感器融合SLAM(即Multi-Slam)技术,以实现在复杂场景下更稳定、更高质量的数据...
SLAM中,先验值通常从一系列传感器获得,比如惯性测量单元(IMU)和编码器,而观测值则是通过GPS、相机和激光雷达等其他传感器获取的,后验值是融合了先验信息与观测数据之后得到的结果,它代表了根据所有已知信息计算出的最优定位输出。可以表达为: 其中,表示第k时刻机器人的状态向量,即位置、姿态等信息,是初始状态向量,代...
多传感器融合SLAM最新SOTA! 1. 论文信息 标题:Ground-Fusion: A Low-cost Ground SLAM System Robust to Corner Cases 作者:Jie Yin, Ang Li, Wei Xi, Wenxian Yu, Danping Zou 机构:上海交通大学 原文链接:arxiv.org/abs/2402.1430 代码链接:github.com/SJTU-ViSYS/G 数据集链接:github.com/SJTU-ViSYS/...
讲师琪宝,硕士毕业于985高校。目前就职于顶级自动驾驶公司,担任SLAM算法工程师。有5年以上SLAM、多传感器融合项目经历,参与多项JD机器人和自动驾驶技术落地。讲课风格条理清晰,深入浅出讲解疑难点。他也是VINS-Mono/Fusion课程讲师———感
SLAM中,先验值通常从一系列传感器获得,比如惯性测量单元(IMU)和编码器,而观测值则是通过GPS、相机和激光雷达等其他传感器获取的,后验值是融合了先验信息与观测数据之后得到的结果,它代表了根据所有已知信息计算出的最优定位输出。可以表达为: 其中,...
使用最流行的三种类型传感器(例如视觉传感器、LiDAR传感器和 IMU)的多传感器融合在SLAM中变得无处不在,部分原因是互补的传感能力和不可避免的缺陷(例如低精度和长距离测量)。独立传感器在具有挑战性的环境中的术语漂移)。在本文中,我们全面调查了该领域的研究工作,并努力对相关工作提供简洁而完整的回顾。首先,简要介绍...
多传感器融合SLAM研究综述 目录 1.内容简述...2 1.1SLAM问题的概述和重要性...3 1.2多传感器融合的优势...4 1.3文档结构...6 2.传感器技术...6 2.1视觉传感器...
在实际应用中,多传感器数据融合技术可以与其他先进技术相结合,如SLAM技术、视觉SLAM技术、深度学习SLAM技术等,共同实现对复杂环境下目标物体的高效定位、建图和环境感知。例如,将激光雷达数据与相机图像进行融合,可以提高机器人在室内外环境中的导航和定位能力;将深度学习模型应用于多传感器数据融合过程中,可以提高目标物体...
1.2 多传感器融合SLAM系统需求 由于传感器的限制,激光雷达和视觉SLAM在载体动态性较强、环境复杂条件下都面临诸多问题。将多种具有互补性的传感器进行融合是构建高精度、高鲁棒SLAM系统的重要途径。 惯性导航信息可用于提升视觉和激光雷达SLAM的前端和后端算法性能[14-15]。如图3所示,由于激光雷达在扫描过程中载体是运动...
金融界2024年12月7日消息,国家知识产权局信息显示,昆山源之正智能科技有限公司申请一项名为“多传感器融合SLAM技术的叉式移动机器人系统”的专利,公开号CN 119079886 A,申请日期为2024年8月。 专利摘要显示,本发明涉及叉式移动机器人技术领域,具体涉及一种多传感器融合SLAM技术的叉式移动机器人系统:包括叉式移动机器...