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...
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...
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...
“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. ...
因此,我认为进入相关领域SLAM算法的门槛被显著降低了。” ——知乎 梅卡曼德机器人创始人 邵天兰 2D-3D建图比较 Cartographer支持2D和3D激光雷达的输入,实现机器人定位,并构建栅格地图。 2D-SLAM:基于2D栅格地图,可以直接用于导航。 使用方法: 1.直接使用Ros的Move_base等方式。 2. 导航代码中订阅/map消息, (...
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...
当机器人处在照明条件不足且无法使用GPS的地下(SubT)环境中,其自主导航是一项极具挑战性的任务,这也促进了姿势估计和建图算法的研究。 受在此类环境中实际部署自主机器人需求的启发,本文介绍了3D SLAM算法的实验比较研究。该研究侧重于具有开源实现的最先进的激光雷达SLAM算法,这些算法是 i)仅激光雷达,如BLAM,...
ZHANG等于2014年提出的LOAM(LiDAR odometry and mapping)算法是目前最具代表性的3D激光SLAM算法。其原理是将激光SLAM分成里程计算法和地图构建算法,具有速度快、精度高、鲁棒性好以及计算消耗小等优点;缺点是没有闭环检测,大规模测试中会出现漂移,在空旷环境下会因特征缺少而出现退化问题。SHAN等优化了LOAM的特征匹配,...