近几年激光雷达3D SLAM技术在无人驾驶、机器人等智能设备上大量落地应用,直接验证了激光雷达3D SLAM技术的可靠性。 基于多年来对客户在物流仓储领域的痛点研究,镭神智能历经7年匠心打磨出多线激光雷达3D SLAM自然导航定位技术产品,完美解决了反光板、二维码、2D SLAM等传统导航方案的:场外不能使用、场景应用局限
ORB-SLAM(Mur-Artal等人,2015年)是一种高效、鲁棒且实时可行的SLAM方法,它包括了用于闭环检测和全局优化的地点识别能力,并结合了进行长期建图的能力,这对于探索大型环境尤为重要。ORB-SLAM及其后续版本ORB-SLAM2(Mur-Artal和Tardos,2017年)和ORB-SLAM3(Campos等人,2021年)使用了手工设计的特征提取算法和优化方法,专...
3D激光SLAM的回环检测方法 Scan-to-Scan Scan-to-Map Branch and Bound & Lazy Decision 目前主流激光SLAM算法: 1、LOAM-纯激光,匀速运动假设,无回环。 2、V-LOAM-视觉激光融合、漂移匀速假设,无回环。 3、VELO-视觉激光融合,无运动畸变假设,有回环 3、3D激光SLAM的应用 数据的预处理: 轮式里程计的标定 不同...
在若干种SOTA方法中,本文选择Cartographer、SC-LIO-SAM、SC-LeGO-LOAM和HDL-Graph SLAM,这是因为它们在不同应用中已经得到广泛应用。选择这些方法是因为它们的独特特性:Cartographer在2D和3D建图方面的效率、SC-LIO-SAM与激光雷达和IMU数据的结合以提高精...
最近针对动态环境的语义SLAM系统要么仅依赖于2D语义信息,要么仅依赖几何信息,或者以松散集成的方式组合它们的结果。介绍了3DSSLAM,即3D语义SLAM,它是为具有视觉3D对象检测的动态场景量身定制的。3DS-SLAM是一种严格耦合的算法,可以顺序地解决语义和几何约束。设计了一种3D局部感知混合变换器,用于基于点云的对象检测,以...
激光里程计模块作为整个3D 激光雷达 SLAM 方案的基础模块, 可直接进行位姿估计与构建地图, 在理想情况下该模块的输出结果可直接导出使用, 其精度直接影响最后的结果,因此找到一种高效通用的方法实现激光和惯导数据的紧耦合并提升精度仍是未来的研究重点。
GO-SLAM主要还是基于NeRF进行稠密重建,可以发现相较于NICE-SLAM这些SOTA方案,GO-SLAM重建场景的全局一致性更好,这主要是因为它引入了回环和全局BA来优化累计误差。 对于各种室内场景的3D稠密重建,都取得了相当不错的效果。 还有在EuRoC数据集上的定性重建结果。相较于DROID-SLAM,GO-SLAM的重建效果更加干净!
LIO-SAM 提出了一个利用GT-SAM的紧耦合激光雷达惯导里程计的框架。实现了高精度、实时的移动机器人的轨迹估计和建图。 其中特征提取节点在整体框架中如下: 功能就是订阅前节点发布的畸变校正后的点云,进行角点和面点的提取,然后再发布处理后的点云。
基于3DGS的SLAM不仅全面继承了NeRF-based SLAM方法的优点,而且全面补足了其短板(渲染速度慢、图像质量不高、定位精度欠佳等),实现了更好的实时性、更好的渲染质量、更精确的定位精度。 3DGS的意义? 3DGS 的显式场景表示提供了对场景动态的前所未有的控制,这是涉及复杂几何形状和变化照明条件的复杂场景中的关键因素...
在集成IMU和轮速计等传感器的基础上，科聪推出3D激光SLAM与GNSS RTK融合定位方案，通过两种技术的优势互补，极大提升了定位精度和定位稳定性。科聪融合定位方案KC Integrated Positioning Solution关键技术挑战坐标转换难题：3D激光SLAM采用的是局部坐标系统，GNSS采用是全局坐标系统，实现定位数据融合的前提是建立两者坐标系...