于是我在网上找了个雷达数据集,用简单的ICP 程序写了一个小小的SLAM。你会发现,在我对ICP的初值全设为初始值时(旋转为0,位移为0),scan-scan的误差大部分情况下会一直存在。从而导致点云地图很厚。我尝试通过搜索框给ICP加个初值,然后再改为scan-map,结果MATLAB直接卡死～ 但是如果用栅格匹配的话则不会。之后...
这里实验了各种论文中出现的plane-plane_ICP,plane-cloud_ICP,cloud-cloud_ICP,去地面的手段,plane是平面点,cloud是一帧的全部点。 基本可以确定点的数量增加会对icp有好处,使用一帧全部点和大量历史帧进行ICP效果优于只使用plane点,地面点对于匹配有很大作用,可能有着地面点的cloud点会更有充分的结构信息,便于ICP。
此外还测试了其他先进的SLAM系统的性能,以与我们的方法准确度进行比较。 图8. 比较方法和 LP-ICP 对 ANYmal 1 序列得出的结果。 类似行星环境中的仿真实验 类似行星的环境是典型的退化场景,给现有的SLAM算法带来重大挑战。由于目前直接在月球或火星等非结构化环境中进行实地实验并收集数据是困难且昂贵的,因此我们在...
今天,介绍一篇以RGB-D作为输入、基于3D GS的稠密表达方式的SLAM框架RGBD GS-ICP SLAM。 当前的 3DGS SLAM充分利用了3D GD渲染速度快的优,但是并不直接利用3D GS显式表达进行tracking。而RGBD GS-ICP SLAM的关键创新点在于跟踪以及建图模块使用同一个3D GS显示地图。 该系统的框架图流程如下: 首先,系统接收RGB-...
这就是ICP的原理啦! 下面是实践环节 练习 1、推导ICP中的一个步骤 证明:《视觉SLAM十四讲》第174页公式7.55中的 各符号定义见书上,其中,tr表示矩阵的迹。 2、 精心设计的ICP编程实践 给定一个轨迹1,数据格式:timestamp tx ty tz qx qy qz qw, 自定义...
这就是ICP的原理啦! 下面是实践环节 练习 1、证明:《视觉SLAM十四讲》第174页公式7.55中的 各符号定义见书上,其中,tr表示矩阵的迹。 2、 给定一个轨迹1,数据格式:timestamp tx ty tz qx qy qz qw, 自定义一个任意的旋转矩阵和平移向量(可以尝试不同的值,甚至加一些噪声看看结果有什么变化),对轨迹1进行...
GS-ICP SLAM的核心算法是迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)。这个算法主要用于计算两组点云之间的变换矩阵。简单来说,假设场景中已经有一组点云或Gaussian,当摄像头移动时,通过深度反投影生成一组新的点云。ICP算法就能计算出这组新点云与原点云之间的匹配变换矩阵,进而得到这一帧的相机外参。ICP算法的优...
匹配算法ICP算法 3D和2D算法在公式上也没有差别。 优化方法3D激光slamNDT方法8.2 LOAM方法严格说,这个并不是SLAM算法,因为没有回环检测。 配合视觉的方法可以达到不错的效果。 V-LOAM、LOAM 1、雷达数据获取 2、点云数据的获取,去除畸变问题。 3、激光雷达里程计。 4、建图-> TF变换。正式介绍: 1、激光里程...
这就是ICP的原理啦! 下面是实践环节 练习 1、推导ICP中的一个步骤 证明:《视觉SLAM十四讲》第174页公式7.55中的 各符号定义见书上,其中,tr表示矩阵的迹。 2、 精心设计的ICP编程实践 给定一个轨迹1,数据格式:timestamp tx ty tz qx qy qz qw, 自定义一个任意的旋转矩阵和平移向量(可以尝试不同的值,甚至...
ICP全称 Iterative Closest Point ,翻译过来就是迭代最近点.ICP在点云配准领域应用的非常广泛,因此基于深度相机\激光雷达的算法使用ICP的频率比较高. ICP的目的是用来求解两个点云集合转换关系,也是目前的最通用的方法。 最基本的ICP是通过对应点去求解点云的对应关系,后期演变出点线ICP\点面ICP等等众多的方法. ...