目前主流的slam技术为激光slam(基于激光雷达)和视觉slam(基于单/双目摄像头),实现上主要分为基于滤波 (Filter-Based) 的SLAM和基于图优化(Graph-Based)的SLAM。归结其本质,其实就是——State Estimation in Robotics 1.2 SLAM结构 ▲ 此处以cartographer框架为例 1.2.1 数据预处理 Sensor data的的接收; 多传感器数...
此外，累计误差问题也是激光SLAM面临的一项技术难题。总体而言，激光SLAM在回环检测方面能力较弱，导致累计误差难以消除。而视觉SLAM则利用大量冗余的纹理信息，使得回环检测变得相对容易，即使在前端累计一定误差的情况下也能通过回环修正将误差消除。在定位和地图构建精度方面，激光SLAM和视觉SLAM各有优势。在静态且简单的环...
VIO:视觉惯性里程计,在视觉SLAM中增加IMU传感器后,按照融合方式分为松耦合和紧耦合。松耦合是分别单独利用视觉和IMU传感器估计位姿,最后将求得的两个状态融合;紧耦合是将视觉和IMU的测量信息统一起来,构建运动方程和观测方程来估计位姿。 tagslam基于外部marker的视觉定位https://github.com/berndpfrommer/tagslam_root ...
再回到SLAM概念的定义:SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是以定位和建图两大技术为目标的一个研究领域。目前主流的slam技术为激光slam(基于激光雷达)和视觉slam(基于单/双目摄像头),实现上主要分为基于滤波 (Filter-Based) 的SLAM和基于图优化(Graph-Based)的SLAM。归结其本质,其实就是——State Estimation...
第四部分中,将介绍激光雷达与视觉的融合。 激光雷达和视觉SLAM系统 说到激光雷达和视觉SLAM系统,必不可少的是两者之间的标定工作。 多传感器校准 Camera&IMU:Kalibr[1]是一个工具箱,解决了以下几种传感器的校准: 多摄像机校准。 视觉惯性校准(Camera IMU)。
目前市场上使用较为广泛的导航技术有两种,一种是视觉导航,另一种是激光导航。 两者都是通过SLAM(同步定位与建图)算法实现,SLAM是指运动物体根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图或模型的过程,解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。而根据传感器不同又分为基于视觉的VSLAM(Visual SLAM)...
激光SLAM在构建地图的时候,精度较高,思岚科技的RPLIDAR系列构建的地图精度可达到2cm左右;视觉SLAM,比如常见的,大家也用的非常多的深度摄像机Kinect,(测距范围在3-12m之间),地图构建精度约3cm;所以激光SLAM构建的地图精度一般来说比视觉SLAM高,且能直接用于定位导航。
第四部分中,将介绍激光雷达与视觉的融合。 激光雷达和视觉SLAM系统 说到激光雷达和视觉SLAM系统,必不可少的是两者之间的标定工作。 多传感器校准 Camera&IMU:Kalibr[1]是一个工具箱,解决了以下几种传感器的校准: 多摄像机校准。 视觉惯性校准(Camera IMU)。
按传感器来分，SLAM 主要分为激光 SLAM 和 VSLAM 两大类。其中，激光 SLAM 比 VSLAM 起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的 SLAM 方案目前主要有两种实现路径，一种是基于 RGBD 的深度摄像机，比如 Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。VSLAM 目前尚处于进一步研发和应用场景...
1.SLAM技术分类 根据移动机器人搭载的传感器不同,可以将SLAM分为激光SLAM和视觉SLAM,为了更好地适应环境,目前还出现了多传感器融合的SLAM。 (1)激光SLAM 激光SLAM搭载的是2D或3D激光雷达,根据所处的不同环境特点来选择适合的激光雷达。考虑到部分室内环境相对简单和对移动机器人的功能要求较低,移动机器人可选择2D激...