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激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM系列课程-传感器介绍与代表性SLAM解析, 视频播放量 7737、弹幕量 8、点赞数 133、投硬币枚数 68、收藏人数 481、转发人数 52, 视频作者 3D视觉工坊, 作者简介 公众号【3D视觉工坊】、3D视觉工坊官网:www.3dcver.com、商务合作:cv3d007,相关视频
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自主导航是机器人与自动驾驶的核心功能,而SLAM技术是实现自主导航的前提与关键。现有的机器人与自动驾驶车辆往往会安装激光雷达,相机,IMU,GPS等多种模态的传感器,而且已有许多优秀的激光SLAM与视觉SLAM算法。但是每种模态的传感器都有其优点和缺点,如相机只能测量2D图像,且容易受光照和夜晚的影响;激光雷达获取的3D点云...
激光与视觉SLAM算法框架解析 SLAM,即同时定位与地图构建技术,是一种通过传感器数据来估计自身位置并构建周围环境地图的技术。激光SLAM和视觉SLAM是其中的两种主要方法。 激光SLAM:基于激光雷达的SLAM技术以其准确的测量能力和无需预先布置场景的优势成为目前定位方案中的重要技术。激光SLAM的基本框架通常包括传感器信息处理(...
通过代码逐行解析+原理推导,将最大程度上帮助你掌握多传感器融合SLAM的核心知识,并且具备举一反三的能力,对其他多传感器融合算法的理解将更为深刻。 通过学习本课程并通过考核,你将达到1-2年工作经验的多传感器融合算法工程师水平。 适用于...
3D视觉工坊 彻底剖析激光-视觉-IMU-GPS融合算法 课程下栽地址:https://985it.cn/15040/ 多模态融合SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术是指结合使用多种传感器数据来提高SLAM系统的性能和鲁棒性。传统的SLAM系统通常依赖于单一的传感器,如激光雷达或视觉相机,这在某些环境下可能会导致性能下降或失败。通过...
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但是,无人驾驶汽车在这方面却面临挑战,现有的GPS等车载定位设备不能满足拥堵交通流中的高精度定位要求,特别是在隧道和高架桥下等交通场景中,接收不到GPS信号,无人驾驶汽车需要通过其他途径来进行定位,例如辅以SLAM、视觉导航等技术,在复杂交通环境中增强无人驾驶车辆的定位能力。
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