Open3D、深度学习缺陷检测、3D缺陷检测、BEV&Occ、Transformer、模型部署、3D目标检测、单目深度估计、车载标定、规划与控制、无人机、三维视觉C++、三维视觉python、dTOF、相机标定、ROS2、机器人控制规划、LeGo-LAOM、激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM、LOAM-SLAM、室内室外SLAM、VINS-Fusion、ORB-SLAM3、MVSNet三维重建、...
IMU(惯性测量单元)与多传感器融合技术,正突破传统惯性导航的精度极限。通过紧耦合GPS、视觉、激光雷达等异构数据源,构建动态补偿误差的智能感知系统,成为自动驾驶、无人机导航的核心技术支撑。 核心架构 分层融合框架 【学习资源代找】: 前端采用IMU预【 wwit1024】 积分技术(200Hz高频输出) 中层通过卡尔曼滤波融合...
→ 机器人SLAM学习资料大放送 近日论文亮点:#论文# LIW-OAM:结合激光雷达、惯性测量单元与车轮编码器的定位与建图系统。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2302.14298.pdf,由华中科技大学团队发表,开源代码地址:https://github.com/ZikangYuan/liw_oam。该系统融合了激光雷达、IMU及车轮编码器的数据,采用BA优化框架,...
近年来,LiDAR-IMU紧密耦合技术得到了广泛的研究,通过将激光雷达传感器和惯性测量单元(IMU)的测量结果集成到一个统一的目标函数中,便于在缺乏足够几何约束的复杂环境或高度动态运动状态下进行融合姿态估计。然而,现有的LiDAR融合里程计(LIO)系...
i)仅激光雷达,如BLAM,LOAM,A-LOAM,ISC-LOAM和HDL图SLAM ii)激光雷达惯性,如LeGO-LOAM,Cartographer,LIO-mapping和LIO-SAM。 这些方法的评估是在地下隧道执行任务期间从配备3D激光雷达Velodyne Puck Lite和IMU Vectornav VN-100的Boston Dynamics Spot机器人收集的数据集进行的。在评估过程中,将机器人位姿和SLAM算法...
In this environment, the existing LIDAR-based Simultaneous localization and mapping (SLAM) solution is prone to positioning drift and large mapping errors. To address these problems, a tightly coupled SLAM algorithm based on LiDAR (Light Detection and Ranging) and IMU (Inertial Measurement...
•Lego-Loam:它从Velodyne VLP-16激光雷达(水平放置)和可选的IMU数据中输入点云作为输入。该系统实时输出6D姿态估计,并具有全局优化和闭环检测[11]。 • Cartographer:它支持2D和3D SLAM [9]。 •IMLS-SLAM:它提出了一种新的低漂移SLAM算法,该算法仅基于基于扫描模型匹配框架的3D LiDAR数据[10]。
Kalibr:适合多传感器标定,支持相机、IMU、LiDAR 等。 OpenCalib:适合自动驾驶和机器人应用,支持多种标定方法。 LIO-SAM:适合动态标定场景,基于 SLAM 的标定方法。 ROS Camera-LiDAR Calibration:适合 ROS 生态系统,支持基于棋盘格的标定。 CaliCam:基于深度学习的标定工具,适合复杂场景。
1 多传感器数据融合概念 数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合,对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展,根据国内外研究成果,多传感器数据融合比较确切的定义可概括为
激光雷达惯性定位与建图(LIOAM)融合了激光雷达和惯性测量单元(IMU)的互补信息,是一种很有吸引力的姿态估计和建图解决方案。在LI-OAM中,姿态和速度都被视为需要求解的状态变量。然而,目前广泛使用的迭代最近点(ICP)算法只能对姿态进行约束,而速度只能通过IMU预积分进行约束。因此,速度估计倾向于根据姿态结果进行相应...