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的核心思想是将机器人的定位和地图构建同时进行,通过激光扫描数据和运动模型等信息,在未知环境中实现自主导航和建立精确的地图。 根据分类标准不同,一般激光SLAM有两种分类方式: 基于滤波器的激光SLAM和基于图优化的激光SLAM 基于特征的激光SLAM和基于全局扫描匹配的激光SLAM 通过激光SLAM技术,机器人能够在不依赖...
SLAM:同时估计机器人的位姿和环境地图。 Mapping:在给定机器人位姿的情况下,估计环境地图。 2、SLAM的分类 3、SLAM的框架 Graph-based SLAM ?(? 0:? ,?|? 1:? ,? 1:? ) Node:机器人的位姿 Edge:节点之间的空间约束关系 Graph:表示SLAM的过程 激光SLAM包含图优化前与图优化后的地图。 图优化前: 图优化...
激光雷达传感器是 SLAM 系统的关键组件,为地图生成和定位提供必要的环境数据。激光雷达传感器有多种类型,每种都有其独特的功能和优势。为特定 SLAM 应用选择合适的激光雷达传感器取决于所需范围、分辨率、视场和成本等因素。机械扫描激光雷达:机械扫描激光雷达传感器是 SLAM 应用中最常见的激光雷达传感器类型之一。它们...
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。
基于滤波器的激光SLAM方案 01激光SLAM简介 基于激光雷达的同时定位与地图构建技术(simultaneous localization and mapping, SLAM)以其准确测量障碍点的角度与距离、 无须预先布置场景、可融合多传感器、 在光线较差环境工作、 能够生成便于导航的环境地图等优势,成为目前定位方案中不可或缺的新技术。
产品介绍:SLAM100是飞马机器人推出的手持移动式激光雷达扫描仪。该系统具有360°旋转云台,可形成270°*360°点云覆盖,结合行业级SLAM算法,可在无光照、无GPS条件下获取周围环境高精细度的三维点云数据。SLAM100选用三颗500万像素摄像头,可形成宽200°、高100°超宽视场角,在光照条件下同时获取纹理信息,生产彩色点云...
激光SLAM算法流程 2.4 激光SLAM常用算法框架及特点 2.5 3D 激光SLAM特点与发展 首先看一下激光SLAM与视觉SLAM的对比 激光SLAM与视觉SLAM具备各自的优势和劣势,对于激光SLAM来说:激光雷达高精度的特性,被业界认为是不可或缺的;同时固态激光雷达的优化生产,使得激光雷达的成本不断变低,达到车规级标准。对于视觉SLAM来说...
•相机和相机:mcptam[7]是一个使用多摄像机的SLAM系统。它还可以校准内、外参数。 MultiCol SLAM[8]是一个multifisheye相机SLAM。此外,最新版本的SVO还可以支持多个摄像头。 •Lidar& IMU: LIO-mapping [9]引入了一种紧密耦合的Lidar-IMU融合方法。激光雷达与IMU的对准是...
FAST-LIO是香港大学MARS实验室提出的激光-imu里程计方法。(一些链接:github; FASTLIO论文; FASTLIO2论文;FASTLIO2作者本人的讲座) 个人认为FAST-LIO…阅读全文 赞同79 5 条评论 分享收藏 SLAM前端入门框架-A_LOAM源码解析 苍凉之悟 享受生活 个人看完A_LOAM的唯一感觉就是,应该是比较好的...