激光雷达SLAM的现有工作范围很广。在这里,我们将本篇论文的综述局限于最相关的工作:仅限激光雷达里程计与测绘,松耦合与紧耦合的激光雷达惯性融合方法。 1-激光雷达里程计与建图 Besl等人提出了一种用于激光雷达点云配准的迭代最近点(ICP)方法,为激光雷达里程计奠定了基础。ICP在密集的3D扫描中表现良好。然而,在雷达...
名称:快速直接立体视觉 SLAM 论文:arxiv.org/abs/2112.0189 代码: 13.FasterTransformer FasterTransformer 代码:github.com/NVIDIA/Faste Fastformer 题目:Fastformer: Additive Attention Can Be All You Need 名称:Fastformer:你所需要的只是额外的注意力 论文:arxiv.org/abs/2108.0908 代码: Fast Transformer ...
Fast_SLAM算法 Fast_SLAM是一个基于粒子滤波的SLAM框架，是众多现代SLAM框架的前身，经典的gmapping算法就是基于FastSLAM进行改进的。本文将通过论文和代码对FastSLAM算法框架和原理进行深入介绍。一，算法概述 SLAM技术是自主移动机器人领域的重要挑战，在众多应用中扮演关键角色。FastSLAM通过利用机器人位姿的后...
提出的Fast ORB SLAM使用RGBD摄像机作为输入进行测试,几乎所有具有代表性的开源RGB-D SLAM系统在定位精度(RMSE)和计算时间方面都超过了TUM和ICLNUIM数据集的十几个数据集。定性和定量结果表明,该方法达到了SOTA的性能。 我们的方法比ORB-SLAM2快两倍,定位精度也很好。 ●内容精华 系统介绍 Fast ORB SLAM,一个完整...
最近开始会开始看一下ICRA 2020的论文. Abstract 这个文章专注与一个单目SLAM的初始化方法, 是基于平面特征的. 算法从在滑窗进行单应估计开始. 然后做GPO来获得相机位姿和平面的法向量. 3D点可以通过平面约束而不是三角化获得. 这个方法充分利用了平面信息, 避免了单应分解的模糊性. ...
2. Fast ORB SLAM各模块 大体框架下的各个模块,例如地图结构、三大线程、闭环部分以及相机运动模型都与ORB-SLAM2并无太大区别,存在差异的只是一些为了运算速度改变的参数和小方法,具体可细看论文得知,目前代码还未开源。 3.与描述符无关的关键点匹配算方法 ...
FAST-LIO-SLAM:FAST-LIO与点云上下文闭环检测模块的集成。 FAST-LIO-LOCALIZATION:FAST-LIO与重定位功能模块的集成。 实验 A 数据结构评估 增量更新、kNN搜索和总时间的每次扫描点云平均消耗时间的比较 不同树大小的数据结构比较结果 B 在数据集中的精度评估 ...
FAST-LIO:A Fast,Roust LiDAR-inertial Odometry Package by Tightly-Coupled Iterated Kalman Filter,摘要——本文提出一种计算高效、鲁棒的激光雷达惯性里程计框架。我们使用紧耦合的迭代扩展卡尔曼滤波器将激光雷达特征点与IMU数据融合,
激光雷达惯性SLAM-FastLio2,一个月搞定! 2023-06-02 09:12 发布于:山西省 计算机视觉life”,选择“星标” 快速获得最新干货 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)。它通过紧耦合误差状态卡尔曼滤波器实现IMU和激光...
技术标签:SLAM自动驾驶 该篇点云论文主要分为两个阶段的创新: ①点云地面点的提取(Ground Plane Fitting, GPF); ②点云扫描聚类快速提取(Scan Line Run, SLR); 一、Ground Plane Fitting, GPF 先上伪代码图 解释: 第一步:首先根据输入的点云,进行一个按照高度的排序,选出N个高度最低的点,并求取高度平均...