由于加入了子地图管理功能,在线协作 SLAM可以在 Maplab 2.0中使用,支持多个机器人在线构建、优化和协同定位。这是通过一个集中式服务器节点实现的,该节点聚合来自多个机器人的数据,并且可以将协作构建的地图回传给机器人以提高性能。文末附文章和源码链接。 图1 Maplab2.0:一个灵活且通用的多机器人和多模态SLAM框架...
相反,本文系统maplab2.0允许容易地集成不同的传感器配置、视觉特征并且支持任意的里程计输入,这促进其在异构机器人上的使用,并且提供一种新级别的灵活性。 Kimera是一个多模态建图框架,它提供带有语义标注的局部和全局三维网格以及基于视觉-惯性SLAM估计的全局轨迹。与maplab2.0不同,Kimera不具有多段建图功能,并且带有...
简介:即时定位与建图(SLAM)中所涉及到的传感器有相机、激光雷达、IMU、GPS、轮速计等,这些传感器各有各的特点,如何行之有效的将这些传感器取长补短,实现最精确鲁棒的定位是学术界和工业界共同探讨的方向。这也是多传感器融合SLAM的目的所在。目前工业界用的主流多传感器融合SLAM框架包括LOAM/A-LOAM、LeGO-LOAM、LIO...
多传感器融合SLAM就是解决上述问题的关键技术,它是自动驾驶、智能机器人等领域的核心技术之一。 经过准备和迭代优化,计算机视觉life推出了第③期课程《LiDAR+视觉+IMU多传感器融合SLAM:原理推导+源码逐行详解+项目实战》,帮助学员系统性地从原理到代码,再到应用中的工程经验进行学习。12月30日刚刚开课!最后两天早鸟优惠...
图1 Maplab2.0:一个灵活且通用的多机器人和多模态SLAM框架。可以集成多个机器人(彩色线)、视觉地图点(彩色点)和 LiDAR扫描(黑色点)。 主要功能 (1)开源的、多模态和多机器人SLAM框架,与其他现有方法相比,该框架允许集成和融合大量不同的数据。 (2)一个在线协作建图系统,它利用子地图和中央服务器来合并和分发...
图1 Maplab2.0:一个灵活且通用的多机器人和多模态SLAM框架。可以集成多个机器人(彩色线)、视觉地图点(彩色点)和 LiDAR扫描(黑色点)。 主要功能 (1)开源的、多模态和多机器人SLAM框架,与其他现有方法相比,该框架允许集成和融合大量不同的数据。 (2)一个在线协作建图系统,它利用子地图和中央服务器来合并和分发...
图1 Maplab2.0:一个灵活且通用的多机器人和多模态SLAM框架。可以集成多个机器人(彩色线)、视觉地图点(彩色点)和 LiDAR扫描(黑色点)。 主要功能 (1)开源的、多模态和多机器人SLAM框架,与其他现有方法相比,该框架允许集成和融合大量不同的数据。 (2)一个在线协作建图系统,它利用子地图和中央服务器来合并和分发...
本文提出一种研究平台用于多模态和多机器人建图,它支持在线和离线的地图处理。本文展示maplab2.0在大规模SLAM基准和多个实验使用案例上最先进的性能。本文提出的建图框架的灵活性和模块化设计促进了在各种机器人应用中的研究,并且在学术界和工业界产生重要的影响。用于复现实验的代码和教程可以在仓库的wiki中找到。
maplab框架 从用户角度出发,框架由两个主要的部分组成: i)在线VIO和定位前端ROVIOLI,它接收原始的视觉-惯性传感器数据。它输出(全局)位姿估计,并且能够被用于构建视觉-惯性地图。 ii)(离线)maplab控制台,它让用户以离线批量方式在地图上应用各种算法。其还能作为一个研究实验平台用于测试运行视觉-惯性数据的新算法。
图1 Maplab2.0:一个灵活且通用的多机器人和多模态SLAM框架。可以集成多个机器人(彩色线)、视觉地图点(彩色点)和 LiDAR扫描(黑色点)。 主要功能 (1)开源的、多模态和多机器人SLAM框架,与其他现有方法相比,该框架允许集成和融合大量不同的数据。 (2)一个在线协作建图系统,它利用子地图和中央服务器来合并和分发...