这个方法的核心思想就是把SLAM问题进行了拆分,通过两个算法来进行.一个是执行高频率的里程计但是低精度的运动估计(定位),另一个算法在比定位低一个数量级的频率执行匹配和注册点云信息(建图和校正里程计).这个两个算法都需要提特征点,就是经典的角点和面点,然后进行配准.在前端的那个算法中也就是里程计算法,特征...
GO-SLAM是最新的进行隐式3D重建的SLAM方案,一方面不断更新全局位姿,另一方面重建实时、连续的稠密3D场景。 GO-SLAM由三个并行线程组成:前端跟踪、后端跟踪,以及实例建图。GO-SLAM的前端跟踪线程是直接用的DROID-SLAM的跟踪模块,后面训练过程也是直接调的DROID-SLAM的预训练权重,只不过加入了新的回环和BA优化。然后使...
在SLAM建图过程中轨迹某个状态量的不准确、在某个状态量上的误差积累,本质上都是算法设计时的假设与实际情况不符,且在进行SLAM问题建模和解决方案设计时,没有考虑到假设与真实情况的不一致性,而导致的解算误差。而在点云配准的阶段,经典点云配准算法ICP及其变体针对了各种环境、场景上出现的问题,进行了各种各样的...
Cartographer可以三维建图,但是是以rosbag的形式把传感器数据保存下来,再把地图以二进制文件pbstream保存以后,离线调用assets_writer_backpack_3d.launch文件,需要同时提供传感器数据bag和地图pbstream文件,才能离线三维建图。 (关于这点,详见SLAM学习笔记(十八)3D激光SLAM——Cartographer第一视角点云可视化配置与使用方法(最...
“数据规模会随着运行时间增加而导致需要判 断的帧数据不断增长,会降低建图的实时性” 3)后端优化 “将各帧雷达的位姿和帧间运动约束综合 起来达到整体优化的一个过程,可以消除局部累计误差, 在大尺度的建图中,一般需要具备一个“监管者”来时刻 协调之前的轨迹,这便是 SLAM 的后端优化” (周等, 2021, p....
有没有办法解决?一定有,SLAM里常用的算法是多帧数据匹配以及闭环检测。和我们导线测量里的闭合差,航测的相控点,移动测量车的GCP大抵都是一个原理吧。 然而再回到前面的话题,背包是一个多维度,完全无规律运动的设备,所以对这样一个产品而言,POS的精算是其最核心的技术,如果没有这一块,那么相关的开源代码可以找到...
回环检测实质上是一种检测观测数据相似性的算法。对于视觉SLAM,多数系统采用目前较为成熟的词袋模型(Bag-of-Words, BoW)。词袋模型把图像中的视觉特征(SIFT, SURF等)聚类,然后建立词典,进而寻找每个图中含有哪些“单词”(word)。也有研究者使用传统模式识别的方法...
1. 通过课程的学习,可以对激光SLAM各个模块的算法理论、整体框架以及实际应用有深入了解; 2. 对于经典的3D激光SLAM方法,有源码角度的理解,并能够自行完成算法的优化; 3. 可以将自己所学的理论实践应用到科研和工作中,构建出自己的一套激光SLAM工程; 课程时间安排 ...
6、 重磅来袭!基于LiDAR的多传感器融合SLAM 系列教程:LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM 7、系统全面的相机标定课程: 单目/鱼眼/双目/阵列 相机标定:原理与实战 8、激光定位+建图课程: 激光SLAM框架Cartographer课程90+视频全部上线!适合服务机器人!