然而,A-SLAM试图通过提出一种导航策略来解决未知环境的最优探索问题,该导航策略生成未来目标/对象位置动作,这些动作减少了在地图和姿态中的不确定性,从而实现完全自主的导航和测绘SLAM系统。论文将在其指定的第2节中进一步了解A-SLAM。在主动协作SLAM(AC-SLAM)中,多个机器人在执行SLAM时主动协作。A-SLAM和AC-SLAM的...
最近流行将深度学习的方法结合进slam来适应高度动态的场景,但是目前这些基于深度学习的方法都需要预定义移动物体类,比如人,汽车,但是相关语义分割方法提供的客体原始Mask并不完善,不能完全覆盖运动的物体,尤其是物体边界,并且边界信息会泄漏到点云图中,形成大量噪声块,污染了原始的地图。所以需要找到一种方法来修正这些污...
在之后的激光SLAM算法框架基本都借鉴了LOAM中的思想,相关base信息可以参考笔者这里给出的一些其他文章:《Enabling Aggressive Motion Estimation at Low-drift and Accurate Mapping in Real-time》[2],《Low-drift and real-time lidar odometry and mapping》[3],《On Degeneracy of Optimization-based State Estimati...
【论文笔记】高效、稀疏的三维激光SLAM : A Novel 3D LiDAR SLAM Based on Directed Geometry Point and Sparse Frame,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
移动机器人的同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping ,简称SLAM)作为当前移动机器人定位技术的最主流的研究方法之一,它最早是由Randall Smith 和Peter Cheseseman 在1988年发表的论文当中提出来在他们的论文中,利用移动机器人的运动方式和装置的传感器获得的测量数据,分别设计了移动机器人的运动模型和观测...
在这篇论文中,作者证明了 SLAM 问题的解决方案,证明了在给定足够多的观察系列的情况下,估计的地图可以收敛到准确的地图。这已在一项实验中得到证明,该实验使用真实的毫米波雷达估算了移动车辆和周围地标的位置。毫米波雷达以 77GHz 频率运行,安装在车辆上以捕获室外环境的测量值。使用 FMCW 雷达技术确定地标的范围和...
Strasdat提出了一个前端基于GPU的光流法的大规模单目SLAM系统,以及一个FAST特征匹配和只有BA的运动,以及一个后端滑动窗口的BA。回环检测由一个相似性约束(7DoF)的位姿图优化来解决,能够纠正在单目SLAM中的尺度漂移。从这篇文章,我们采用具有7DoF的位姿图优化的回环检测,并将它应用到在III-D节的本质图中。
本文基于PTAM的主要思想,位置识别工作基于Gálvez-López and Tardós的工作,尺度感知的回环检测Strasdat,用于大规模操作的共视信息的使用,为了从头开始设计ORB-SLAM,一个新颖的单目SLAM系统,整个思想贡献如下: a、对于所有任务都使用相同的特征:跟踪任务,建图任务,重定位任务和回环检测任务。这使得系统更好的效率,更简单...
4、快速入门激光雷达惯性SLAM-FastLio2 FAST-LIO2是香港大学火星实验室(MARS)发表在IEEE-RAL和IEEE-TRO的两篇论文,是一种具有高计算效率、高鲁棒性的雷达惯性里程计(LIO)本课程中上海交通大学博士王泽霖推出为期1个月的学习挑战赛第2期,从原理到实战快速掌握,详情点击 香港大学开源的这个激光雷达惯性SLAM,太强了!
论文笔记 DXSLAM: A Robust and Efficient Visual SLAM System with Deep Features,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。