Hector SLAM 算法使用了极坐标格点地图的形式来表示环境,该地图是一个二维的栅格地图,每个栅格可以包含障碍物的信息。 Hector SLAM 的定位原理主要有以下几个步骤: 1. 特征提取:在激光扫描数据中,Hector SLAM 首先会根据一些特定的准则提取特征点,这些特征点通常是物体的边缘或者是其他易于区分的点。特征点的提取可以...
通过最小化预测值与实际观测值之间的差异(即误差函数),算法更新参数估计值。 >在 Hector SLAM 中的应用 在Hector SLAM 中,高斯-牛顿法用于解决扫描匹配问题。具体来说,算法的目标是找到一个最佳的位姿变换,使得当前的激光雷达扫描数据与地图中最匹配。这个过程涉及到构建一个目标函数,该函数衡量了激光雷达扫描点与...
Hector SLAM 算法基于卡尔曼滤波器,具有较好的鲁棒性和准确性。 3.Hector SLAM 的定位原理 Hector SLAM 的定位原理主要包括以下几个步骤: (1) 数据预处理:首先,对激光雷达和 IMU 传感器收集的数据进行预处理,包括去除噪声、滤波等操作,以提高数据质量。 (2) 构建地图:根据激光雷达收集的数据,构建机器人所在环境...
它通过地图匹配算法、传感器数据融合以及定位更新策略等技术手段,实现了高精度、实时和鲁棒的定位效果。 首先,Hector Slam 定位原理基于地图匹配算法。该算法通过比较当前传感器数据与预先构建的地图信息,找到最佳匹配点,从而实现对自身位置的估计。在这个过程中,地图匹配算法的精确性直接影响到定位结果的精度。 其次,传感器...
相比于Hector SLAM,对激光雷达扫描频率要求较低、鲁棒性高(Hector在机器人快速转向时很容易发生错误匹配,构建的地图发生错位,原因主要是优化算法容易陷入局部最小值);而相比于Cartographer,在构建小场景地图时Gmapping不需要太多的粒子并且没有回环检测,因此计算量小于Cartographer而精度并没有差太多。Gmapping有效利用...
Hector SLAM扫描匹配原理解析 扫描匹配就是使用当前帧与已有地图数据构建误差函数,并用Gauss_Newton法得到最优解和偏差量。其工作是实现激光点到栅格地图的转换,t时刻所有的激光点都能变换到栅格地图中,也就意味着匹配成功。 ---引自《视觉salm14讲》 图1. 激光扫描端点在各个坐标系中的坐标表示 1.4 多重分辨率地...
大概就是如下面的影片那樣,利用RPLidar這個Laser scanner感測器,搭配Hector SLAM演算法去做地圖建置。 [安裝RPLidar driver] 硬體:RPLidar、Tegra TK1 軟體:Ubuntu 14.04、ROS Indigo 大概可以掃到的範圍是六米內,在使用前還是得先到官方網站下載SDK。 [圖一] RPLidar的樣子 ...
下面即为具体步骤 step1,建立一个ros的hector_ws 的workspace,并在其中建立src文件夹 建立ros的workspace的命令如下 $mkdir -p ~/hector_ws/src step2,进入src文件夹,下载hector slam代码 $cd ~/hector_ws/src $git clonehttps://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam.git ...
首先,采用双三次插值法代替原有插值法,以解决Hector-SLAM算法在使用低精度激光雷达数据建图时易出现地图不清晰等问题,从而提升扫描匹配的精准度。其次,采用扩展卡尔曼滤波算法对里程计和惯性测量单元的数据进行融合,以提高定位的准确性。再次,针对激光点数据无法瞬时获得而机器人持续运动所导致的运动畸变问题,结合里程计...
本发明公开一种基于改进Hector SLAM算法的未知环境自主定位方法,该方法为:首先利用改进的Hector SLAM算法,得到机器人的位姿和实时地图,改进的Hector SLAM算法加入了回环检测,以提高系统的鲁棒性并消除建图时产生的积累误差;然后通过Lukas‑Kanade跟踪器追踪图像中的FAST特征实现视觉里程计;最后采用UKF算法融合激光SLAM和视...