4. Seamless integration in vehicle design The compact, lightweight OPA-based lidar sensors can be seamlessly integrated into the design of vehicles and provide rich data for object detection, tracking and classification, and the support of a variety of functions including truck platooning, ADAS func...
标题:Efficiently Closing Loops in LiDAR-Based SLAM Using Point Cloud Density Maps 作者:Saurabh Gupta, Tiziano Guadagnino, Benedikt Mersch, Niklas Trekel, Meher V. R. Malladi, Cyrill Stachniss 机构:University of Bonn 原文链接:https://arxiv.org/abs/2501.07399 1. 导读 一致的地图是大多数自主移动机...
其中用于制图的LiDAR-based SLAM是一项经过深入研究的成熟技术,虽然LiDAR-based SLAM相关工作在过去几十年取得了显著进展,但仍然存在许多需要解决的挑战和问题。回顾最近LiDAR-based SLAM在机器人制图方面的进展,以下将讨论机器人制图中挑战和未来研究方向的几个方面。 退化环境中的LiDAR-based SLAM,隧道、桥梁和长廊是典...
8、面向挑战性环境的SLAM系统研究 9、特殊激光传感器融合视觉的稠密SLAM系统 10、基于鲁棒描述子与特征匹配的特征点法SLAM 11、基于yolo-world的语义SL系统 12、基于自监督分割的挑战性环境高斯SLAM系统 13、面向动态场景的视觉SLAM系统研究 14、面向动态场景的GS-SLAM系统研究 15、集成物体级地图的GS-SLAM系统 16、...
本文介绍了一款融合了LiDAR与Camera的NeRF-based SLAM方法,简而言之就是采用多传感融合SLAM提供的高精度作为NeRF渲染的先验,最终取得了十分SOTA的效果。 在为这篇文章的结果惊叹的同时,笔者也注意到作者这种研究思路十分值得我们借鉴,作为科研工作者大家或多...
激光雷达是同步定位和绘图(SLAM)以及基于地图的全球定位最常用的传感器之一。SLAM和基于地图的定位对于自主系统的独立运行至关重要,尤其是在GNSS等外部信号不可用或不可靠的情况下。虽然最先进的(SOTA)激光雷达SLAM系统可以实现0.5%的误差(即每100米0.5米),并且基于地图的定位可以实现厘米级的全球定位,但仍不清楚它们在...
Intensity Scan Context based Full SLAM Implementation(ISC-LOAM)是另一种为3D激光雷达设计的算法。它结合了一个全局描述子,该描述子包含几何体和强度特征。所提出的闭环检测方法基于用于位置识别的两阶段分层强度扫描上下文(ISC),这可以提高计算性能。ISC结合了基于快速二进制运算的几何索引和强度结构重新识别。
[10] Jean-Emmanuel Deschaud. Imls-slam: scan-to-model matching based on 3d data. In 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pages 2480–2485. IEEE, 2018. [11] Mikaela Angelina Uy and Gim Hee Lee. Pointnetvlad: Deep point cloud based retrieval for large-scale...
#论文#Evaluation of Lidar-based 3D SLAM algorithms in SubT environment 论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.13613 作者单位:瑞典Lule科技大学 在缺乏自然光照或光照条件差的恶劣地下环境中,机器人自主导航是一项具有挑战性的任务,本文对3D SLAM算法进行了实验比较研究。研究的重点是最先进的激光雷达SLAM算法的开...
X. Chen, A. Milioto, E. Palazzolo, P. Giguere, J. Behley, C. Stachniss. SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM.IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2019. 摘要 可靠和准确的定位和建图对于大多数自动系统非常关键。除了建图环境的几何信息,语义扮演着重要的角色...