可以说,SLAM技术是机器人后续自主行动和实现交互的基础,SLAM也被认为是实现自动驾驶和全自主移动机器人的关键技术。 SLAM要实现定位和建图,第一步就是采集数据。而采集数据的关键是传感器。根据目前主流的应用,传感器主要是激光雷达和摄像头两大类,根据传感器选择不同,目前有两个技术流派:基于激光雷达和视觉的SLAM技术...
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。 易用性 激光SLAM和基于深度相机的视觉SLAM均是通过...
此外,还介绍了适用于此类应用的激光雷达和视觉SLAM方法。 第3节然后介绍由作者的机器人系统进行的数据收集(参见第3.1节)以及作者的激光雷达和视觉SLAM处理流程(参见第3.2节和第3.3节)。第4节呈现了在广泛工厂大厅收集的数据的结果。由于作者未来的工作旨在结合激光雷达和视觉SLAM,作者特别讨论了在这种环境中进行数据收...
视觉SLAM主要是基于相机来完成环境的感知工作,相对而言,相机成本较低,容易放到商品硬件上,且图像信息丰富,因此视觉SLAM也备受关注。 目前,视觉SLAM可分为单目、双目(多目)、RGBD这三类,另还有鱼眼、全景等特殊相机,但目前在研究和产品中还属于少数,此外,结合惯性测量器件(Inertial Measurement Unit,IMU)的视觉SLAM也是...
SLAM要实现定位和建图,第一步就是采集数据。而采集数据的关键是传感器。根据目前主流的应用,传感器主要是激光雷达和摄像头两大类,根据传感器选择不同,目前有两个技术流派:基于激光雷达和视觉的SLAM技术分别称为激光SLAM和视觉VSLAM。 而激光SLAM又因为传感器应用有单线(2D)和多线(3D)激光雷达两种,所以,激光SLAM又有...
在本文中评估了八种流行的开源3D激光雷达和视觉SLAM算法,即LOAM、Lego-LOAM、LIO-SAM、HDL Graph、ORB-SLAM3、Basalt VIO和SVO2。设计了室内和室外实验场景,以研究以下配置的影响:i)传感器安装位置的影响,ii)场景类型和振动的影响,iii)运动的影响(线速度和角速度的变化)。我们比较了它们在相对和绝对姿态误差方面的...
在本文中评估了八种流行的开源3D激光雷达和视觉SLAM算法,即LOAM、Lego-LOAM、LIO-SAM、HDL Graph、ORB-SLAM3、Basalt VIO和SVO2。设计了室内和室外实验场景,以研究以下配置的影响:i)传感器安装位置的影响,ii)场景类型和振动的影响,iii)运动的影响(线速度和角速度的变化)。我们比较了它们在相对和绝对姿态误差方面的...
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的,当动态性较强时,常用的匀速...
激光雷达SLAM开篇:基于优化理论 简单好用就是最好的。 从激光SLAM导航的重重迷雾中开辟一条清晰的,容易理解的道路。 每一个理论和每一个算法都是经过实际测试的,代码都可以开源的。 每一条理论都是经过严格仿真测试的,… 赵澄澄发表于激光雷达S... 从零开始搭二维激光SLAM --- 了解雷达数据 终于到了写代码的...
2、快速入门多传感器融合SLAM:LVI-SAM LVI-SAM是MIT团队的TixiaoShan等人开源的一个紧耦合的激光雷达视觉惯导SLAM系统,可以实时高精度鲁棒的进行状态估计和建图。哈工大博士带你学习,1个月的学习挑战赛,详情点击 MIT团队开源的这个激光雷达视觉惯导SLAM系统,太香了!