将激光雷达与视觉算法两种技术有效结合，面临着技术兼容性差、数据处理复杂度高、算法优化难度大等多重挑战。其技术门槛较高，同时在实际应用中还需满足不同场景下的实时性要求，保证精度的同时实现算法的轻量化与高效运行。也正因如此，尽管两者互补性强，此前鲜有企业能成功将其融合并投入实际应用。针对这些痛点与...
▍创新融合激光与视觉技术,实现3D、6DOF定位与建图 对此,思岚科技另辟蹊径,巧妙将激光雷达与视觉算法这两种优势互补的技术深度融合,通过突破技术壁垒,打破了两种技术长期以来的分离局面,实现了高性能与成本控制的双重把控。 将激光雷达与视觉算法两种技术有效结合,面临着技术兼容性差、数据处理复杂度高、算法优化难度大...
▍创新融合激光与视觉技术,实现3D、6DOF定位与建图 对此,思岚科技另辟蹊径,巧妙将激光雷达与视觉算法这两种优势互补的技术深度融合,通过突破技术壁垒,打破了两种技术长期以来的分离局面,实现了高性能与成本控制的双重把控。 将激光雷达与视觉算法两种技术有效结合,面临着技术兼容性差、数据处理复杂度高、算法优化难度大...
我们建议是将机器人的直线运动速度不超过 0.2m/s,旋转速度不超过 0.4rad/s 以保证建图质量建图过程和激光雷达建图基本一致,遥控机器人在环境中遍历一遍完成建图。这里可以看到,由于加入了360 度的激光雷达数据,建图在 2D 的地图方面表现要更好一些。 2.视觉vSLAM +激光雷达导航 机器人端打开四个终端,分别运行:...
▍创新融合激光与视觉技术,实现3D、6DOF定位与建图 对此,思岚科技另辟蹊径,巧妙将激光雷达与视觉算法这两种优势互补的技术深度融合,通过突破技术壁垒,打破了两种技术长期以来的分离局面,实现了高性能与成本控制的双重把控。 将激光雷达与视觉算法两种技术有效结合,面临着技术兼容性差、数据处理复杂度高、算法优化难度大...
我们建议是将机器人的直线运动速度不超过 0.2m/s,旋转速度不超过 0.4rad/s 以保证建图质量。建图过程和激光雷达建图基本一致,遥控机器人在环境中遍历一遍完成建图。 地图是默认保存在机器人端~/.ros/rtabmap.db文件中,由于这个文件包含了建图过程中的图片和特征点的信息,所以文件会比较大。
本文介绍使用自己的激光雷达如何通过GMapping算法建图 1 Gmapping算法 Gmapping算法又名Grid Mapping算法,是一种基于RBpf粒子滤波算法,即将定位和建图过程分离,先进行定位再进行建图。 通过占有格栅(网格)的地图构建算法,在目前的市场中有着很多成功部署并应用的示例,如扫地机器人、服务机器人等。
基于相机和激光雷达的视觉里程计和建图系统-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。
本文提出了一种利用多传感器有效载荷捕获的独特的室外航空视觉-惯性-激光雷达数据集,以促进全球导航卫星系统( global navigation satellite system,GNSS )拒止导航研究。该数据集的飞行距离从300m到5km不等,使用DJI M600六旋翼无人机和美国国家研究委员会( NRC )贝尔412先进系统研究飞机( ASRA )收集。该数据集由硬件...