基于生物启发模型,SLAM系统用激光雷达传感器的点云数据,用来自激光雷达里程计的自运动线索和来自激光雷达局部视图单元(local view cells)的局部视图线索来构建认知地图和估计机器人姿势。 整个SLAM系统架构如下:包括激光雷达里程计,激光雷达局部视图单元和姿态单元网络(pose cell network)。 “激光雷达里程计“为机器人生成...
将激光雷达与基于相机的同步定位和建图(SLAM)相结合是提高整体精度的有效方法,尤其是在大规模室外场景下.低成本激光雷达(如Livox激光雷达)的最新发展使我们能够以更低的预算和更高的性能探索这种SLAM系统.在本文中,我们通过探索Livox激光雷达的独特特征,将Livox激光雷达应用到视觉SLAM(ORBSLAM2)中,提出了CamVox.基于Li...
整个SLAM系统架构如下:包括激光雷达里程计,激光雷达局部视图单元和姿态单元网络(pose cell network)。 “激光雷达里程计“为机器人生成运动数据起着重要作用。“激光雷达局部视图单元”模块提供基于激光雷达观测处理和集成局部视图线索。”姿态单元网络“,根据”激光雷达里程计“的自运动数据和”激光雷达局部视图单元“模块...
整个SLAM系统架构如下:包括激光雷达里程计,激光雷达局部视图单元和姿态单元网络(pose cell network)。 “激光雷达里程计“为机器人生成运动数据起着重要作用。“激光雷达局部视图单元”模块提供基于激光雷达观测处理和集成局部视图线索。”姿态单元网络“,根据”激光雷达里程计“的自运动数据和”激光雷达局部视图单元“模块...
将自己对Cartographer论文及算法的理解记录在这个视频中与大家分享。有不正确的地方欢迎大家指出啊~ 第一次做这个类型的视频,经验十分不足很多细节都很粗糙,也意识到自己还有一些过分使用的口头禅。。。还请见谅~ 无限进步!新学期多点新知识 知识 校园学习 课程 激光 大学 算法 SLAM 论文 精读 Cartographer 建图 ...
介绍最近半年的一些SLAM论文,包括视觉和激光雷达,有传统方法,也有深度学习方法。 1“LT-mapper: A Modular Framework for LiDAR-based Lifelong Mapping“,arXiv July,2021 是韩国KAIST Department of Civil and Environmental Engineering 发表。 长期的3D地图管理是机器人在非静止现实世界中可靠导航所需的基本能力。本...
瑞士ETH和EPFL于2021年4月27日上传arXiv的论文“MULLS: Versatile LiDAR SLAM via Multi-metric Linear Least Square“。 前端做粗分类的特征点(比如ground, facade, pillar, beam等)提取,然后基于提出的multi-metric linear least square (MULLS) ICP算法做局部地图和当前帧的registration;后端做局部地图的hierarchical...
LOAM是 Lidar SLAM 中非常基础的框架之一,后面在此基础上又延伸 优化 出 一些 框架,比如 A-LOAM Lego-LOAM LIO-SAM 所以还是要好好研究下这个基础框架 本篇主要是论文和算法内容方面的解读 LOAM简介 LOAM 实现的功能: LOAM 实现 了 一种实时激光里程计并建图的算法,使用的硬件是一个三维空间中运动的两轴单线...
视觉SLAM的优势可以很好的进行回环检测,但是对光照和视角的变换很敏感 激光SLAM的优势是可以在晚上依然可用,并且可以得到高精度的测量 因此论文用3d激光雷达进行实时的SLAM 传统的求解相邻两帧位姿的方式就是通过迭代最近邻点的方式(ICP),当场景非常大时,包含很多的点,那么ICP方法会非常耗时。针对ICP有几种升级的方法...
摘要: 同步定位和映射(SLAM)被认为是智能车辆和移动机器人的一种基本能力。然而,目前大多数的激光雷达SLAM方法都是基于一个静态环境的假设。因此,在具有多个移动对象的动态环境中的定位实际上是不可靠的。本文提出了一种基于LIO-SAM的动态SLAM框架RF-LIO,该框架添加自适应多分辨率范围图像,使用紧密耦合的激光雷达惯性...