目前视觉SLAM和激光SLAM技术在移动机器人上都有应用,由于激光传感器受环境影响较小,并且激光SLAM发展技术较早,目前已经可以大规模商用落地。相较于激光SLAM算法,由于相机易受光照和环境结构的影响,视觉SLAM算法的鲁棒性还无法和激光SLAM达到同一水准,因此需要借助和IMU的结合,实现更好的鲁棒性和更高的精度。 对于SLAM技...
目前视觉SLAM和激光SLAM技术在移动机器人上都有应用,由于激光传感器受环境影响较小,并且激光SLAM发展技术较早,目前已经可以大规模商用落地。相较于激光SLAM算法,由于相机易受光照和环境结构的影响,视觉SLAM算法的鲁棒性还无法和激光SLAM达到同一水准,因此需要借助和IMU的结合,实现更好的鲁棒性和更高的精度。 对于SLAM技...
目前视觉SLAM和激光SLAM技术在移动机器人上都有应用,由于激光传感器受环境影响较小,并且激光SLAM发展技术较早,目前已经可以大规模商用落地。相较于激光SLAM算法,由于相机易受光照和环境结构的影响,视觉SLAM算法的鲁棒性还无法和激光SLAM达到同一水准,因此需要借助和IMU的结合,实现更好的鲁棒性和更高的精度。 对于SLAM技...
目前视觉SLAM和激光SLAM技术在移动机器人上都有应用,由于激光传感器受环境影响较小,并且激光SLAM发展技术较早,目前已经可以大规模商用落地。相较于激光SLAM算法,由于相机易受光照和环境结构的影响,视觉SLAM算法的鲁棒性还无法和激光SLAM达到同一水准,因此需要借助和IMU的结合,实现更好的鲁棒性和更高的精度。 对于SLAM技...
图3 视觉SLAM算法框架 输入:采集相机图像,并进行预处理。 前端(视觉里程计):根据短时间内采集到的相机图像,计算相机的在移动机器人坐标系中的位置和姿态,也就是位姿,并建立局部地图。 前端的主流方法有特征点法(间接法)和直接法两种。特征点由关键点和描述子两部分组成,关键点是指该特征点在图像中的位置,它可以...
02 SLAM算法框架 经典的视觉SLAM算法框架如图3所示,主要包括:传感器信息读取,前端(里程计),后端,回环检测和建图。需要说明的是,不同类型的SLAM技术仅在前端的处理有所不同,后端所采用的优化算法都是通用的。本节中出现的专业名词会略多,如果不清楚的话,需要耐心的多读几遍,涉及到前沿的研究方向如果感兴趣的话,...
SLAM技术就可以满足机器人定位的需求,可以使机器人在未知环境下,在行进过程中同时完成自身的定位与建图,当确定了机器人在地图中的位置以及周围环境后,便可以设计路径规划算法,计算出机器人到达指定位置的轨迹,然后控制机器人沿着指定的轨迹运动,即完成了导航任务。目前视觉SLAM和激光SLAM技术在移动机器人上都有应用,由于...