本文提出了一种基于激光雷达和单目视觉融合的SLAM和三维语义重建方法,该方法能够方便高效地将单目图像和激光雷达点云融合应用于户外环境。结合图像特征和精确的深度信息,实现了无人车的鲁棒高精度定位,并将语义图像和激光雷达点云结合起来,在一种方便直观的方法中重建大型户外场景的高质量三维地图。主要贡献如下: (1)提...
基于激光雷达和视觉融合的机器人SLAM应用研究 描述 摘要:通过研究激光雷达和视觉传感器融合 SLAM,实现双目视觉传感器对单线激光雷达点云的补充,以提高建图精度。实现方案以 2D 激光雷达点云数据为主,双目视觉传感器作为激光雷达点云盲区的补充,搭建 SLAM实验平台,完成机器人实时地图构建并获取当前位置信息,同时降低携带传感...
SDV-LOAM在KITTI训练集上的性能排名第八,比现有大多数的LiDAR和视觉-LiDAR系统都要好,可以在大型环境中实现高精度和输出频率。 1 背景 本文介绍了一种基于相机和激光雷达的视觉里程计和建图系统。传统的基于特征、直接和半直接方法的视觉里程计/SLAM系统,以及各种基于LiDAR的里程计方法无法很好地处理视觉模块中稀疏特...
a. 工作的意义:提出一种新型的视觉-LiDAR里程计和建图系统SDV-LOAM,能够综合利用相机和激光雷达的信息,实现高效、高精度的姿态估计和实时建图,且性能优于现有的相机和激光雷达系统。b. 创新、性能 该系统采用半直接视觉模块、自适应扫描映射LiDAR模块和新型点提取和匹配方法,解决了视觉-LiDAR集成中稀疏特征建立导致的...
百度试题 结果1 题目SLAM技术根据使用的传感器不同,可以分为激光雷达SLAM、( )和融合类SLAM。 A. 视觉SLAM B. 直觉SLAM C. 嗅觉SLAM 相关知识点: 试题来源: 解析 A 、视觉 SLAM
首个开放源数据算法的工业级三维空间扫描仪!让研发之路,畅通无阻!1、自带激光雷达、双目鱼眼相机、IMU、RTK,专用App可实时预览彩色点云,可直接导出所有传感器的原始数据,预留转接口,可和无人机、无人车底盘、四足机器狗、轮足机器人搭配使用2、提供适配好的视觉惯性/多传感器融合SLAM/3D高斯泼溅源码,提供 Docker 镜...
方案 发展趋势 [ ]深度学习在激光SLAM中的应用; 多传感器的融合,视觉提供高精度的里程计信息以及信息丰富的地图信息,激光雷达为视觉特征提供准确的深度信息;SLAM算法的鲁棒性与实时性有待进一步...的东西真多,学车辆的搞这个让人头大呀)激光SLAM框架核心,一般分为四个模块:前端扫描匹配、后端优化、闭环检测、地图构...
视觉和激光雷达融合SLAM综述-最新2020 BasedSLAM1.基于激光雷达的主要解决方案是扫描匹匹配方法,然后是图优化,每个节点表示一个传感器测量,边表示观测产生的约束2.占用栅格地图和粒子滤波器 3.回环检测全局优化...视觉和激光雷达融合SLAM综述A Review ofVisual-LiDARFusionbasedSimultaneous Localization and Mapping 文章目...
本文提出了一种基于激光雷达和单目视觉融合的SLAM和三维语义重建方法,该方法能够方便高效地将单目图像和激光雷达点云融合应用于户外环境。结合图像特征和精确的深度信息,实现了无人车的鲁棒高精度定位,并将语义图像和激光雷达点云结合起来,在一种方便直观的方法中重建大型户外场景的高质量三维地图。主要贡献如下: ...
摘要:通过研究激光雷达和视觉传感器融合SLAM,实现双目视觉传感器对单线激光雷达点云的补充,以提高建图精度。实现方案以2D激光雷达点云数据为主,双目视觉传感器作为激光雷达点云盲区的补充,搭建SLAM实验平台,完成机器人实时地图构建并获取当前位置信息,...