Aloam代码的解读是要理解其核心算法和数据结构的实现原理。Aloam主要包含了前端和后端两部分:前端负责实时处理激光雷达数据,提取关键特征点,计算点云的局部地图信息,后端负责优化机器人的轨迹,闭环检测和地图更新。对于前端部分,Aloam使用了一种基于特征匹配的激光雷达端点云的特征提取方法,通过实时的优化和去噪,提取出地...
我看看能否套用光束平差法中的数学模型,想要把光束平差法的数学模型套用在LEGO——LOAM 中的数学问题上面,就先了解一下两者的数学模型有多么接近。 光束法平差模型: 在解析摄影测量中,将外方位元素(局外点)和模型点坐标(局内点)的计算放在一个整体内进行,此时称其为光束法。光束法平差是以共线方程式作为数学模...
本课程结合理论和实践两大部分:理论部分将全面介绍激光SLAM的基础知识与其帧间匹配、回环检测和后端优化方法;实践部分将以室内室外两个经典场景从gmapping,cartographer,loam和LIO-SAM四个经典框架的激光SLAM方法入手,着重讲解LIO-SAM框架,刨析源代码让学员真正理解相关算法的实现。最后将从工程落地的角度,带学员逐渐掌握激...
,使用类似于LOAM的方法来进行Scan-to-model的位姿估计。 GPS节点 使用GPS获得的绝对尺度来消除里程计的累计误差,但是GPS本身在复杂环境下可能会不可用,所以需要对GPS的可靠性进行评估. 回环检测 对于每一个关键帧,在历史帧中找到的最近的帧,用这一帧附近2m帧,使用里程计部分的Scan-to-model方法来估计位姿。
A. LOAM B. LeGO-LOAM C. LOAM-livox D. Hector 查看完整题目与答案 在影响抹灰层与基层黏结牢固的因素中,下列( )叙述不正确。 A. 抹灰前基体表面浇水,影响砂浆黏结力 B. 基体表面光滑,抹灰前未做毛化处理 C. 砂浆质量不好,使用不当 D. 一次抹灰过厚,干缩率较大 查看完整题目与答案 有...
2.掌握cartographer、LOAM、LVI-SAM等算法框架,了解滤波和和图优化框架,并具有实际项目落地经验。 3.对机器人规划、控制的基本原理具有一定了解。 4.扎实的数学功底,精通线性代数、概率论、微积分,熟悉EKF、粒子滤波、g2o、BA等算法。 5.具有良好的问题解决能力和创新能力,能够独立进行研究和开发。 6.具有良好的...
本书以ROS编程、传感器、底盘等机器人开发所涉及的软硬件基础知识为切入点,逐步引出SLAM和导航两大领域核心算法,并结合Cartographer、LOAM、ORB-SLAM、VINS、CNN-SLAM、DeepVO、ros-navigation、TEB、RRT等热门开源算法对SLAM和导航的数学原理、代码框架及实操进行深度剖析。本书分为4篇,一共13章。编程基础篇(第1～3...
本书以ROS编程、传感器、底盘等机器人开发所涉及的软硬件基础知识为切入点,逐步引出SLAM和导航两大领域核心算法,并结合Cartographer、LOAM、ORB-SLAM、VINS、CNN-SLAM、DeepVO、ros-navigation、TEB、RRT等热门开源算法对SLAM和导航的数学原理、代码框架及实操进行深度剖析。本书分为4篇,一共13章。编程基础篇(第1～3...
3. 扎实数学功底(矩阵运算、随机过程、微积分、优化算法、信号处理 KF/PF等等); 4. 熟悉图像处理和计算机视觉,如直方图处理、滤波、形态学处理、特征检测与匹配等; 5. 熟悉开源SLAM框架(Gmapping, Cartographer, LOAM, ORB-SLAM, VINS, etc.); 6. 熟悉相关传感器数据模型(相机,LIDAR, IMU, Encoder, etc.);...
本课程结合理论和实践两大部分:理论部分将全面介绍激光SLAM的基础知识与其帧间匹配、回环检测和后端优化方法;实践部分将以室内室外两个经典场景从gmapping,cartographer,loam和LIO-SAM四个经典框架的激光SLAM方法入手,着重讲解LIO-SAM框架,刨析源代码让学员真正理解相关算法的实现。最后将从工程落地的角度,带学员逐渐...