因此,当LiDAR是里程计系统中唯一的传感器时,它被称为LiDAR里程计(LO)。本工作提出的主要组件属于这一类。LO可以单独使用,也可以作为更大系统的一部分,从而实现完整的度量SLAM或多机器人SLAM系统。在文献中,我们可以看到如何将其他传感器成功集成到LO中,从而产生了LiDAR惯性里程计(LIO)、视觉惯性里程计(VIO
机械式Lidar测量原理 根据垂直方向上激光发射单元的数量,Lidar可分为不同线束激光雷达,常见的包括4线、16线、32线、64线和128线,所谓多线激光是指在lidar激光器的垂直方向分布多个激光传播线路。线束越多的激光雷达具有更高的分辨率,能够更全面的反映物体特征,但制造难度与成本也相应提升。此外,机械式激光雷达依靠齿轮...
近年来,同步定位与建图(SLAM)技术在自动驾驶、智能机器人、增强现实(AR)、虚拟现实(VR)等领域得到广泛应用。使用最流行的三种类型传感器(例如视觉传感器、LiDAR传感器和 IMU)的多传感器融合在SLAM中变得无处不在,部分原因是互补的传感能力和不可避免的缺陷(例如低精度和长距离测量)。独立传感器在具有挑战性的环境中的...
我们提出了一种名为DeepPointMap的深度学习框架,用于解决LiDAR SLAM中的定位和地图构建问题。传统的LiDAR SLAM方法要么依赖于密集的点云数据以实现高精度定位,要么使用通用的描述符来减小地图的大小。然而,这两个方面似乎存在冲突。为了解决这个问题,我们提出了一种统一的架构,即DeepPointMap,既能实现高效的内存使用的地...
在第一部分中,将介绍Lidar SLAM,包括Lidar传感器,开源Lidar SLAM系统,Lidar中的深度学习以及挑战和未来。 第二部分重点介绍了Visual SLAM,包括相机传感器,不同稠密SLAM的开源视觉SLAM系统。 第三部分介绍视觉惯性里程法SLAM,视觉SLAM中的深度学习以及未来。
在本研究中,我们将在地下环境中对九种开源的ROS兼容的3D Lidar-SLAM算法进行实验评估。 这项工作的主要贡献是: (1)评估了九种基于SOTA激光雷达的3D SLAM方法,使用SubT数据集来证明它们在此类环境中的性能。 (2) 对所有方法的姿态估计和生成的环境3D图进行定量和定性比较,这将使机器人开发团队易于评估和理解其优...
基于滤波器的SLAM系统 LINS是一种用于实时自我运动估计的轻量级LiDAR-惯性状态估计器,通过紧密耦合6轴IMU和3D LiDAR,它实现了在具有挑战性的环境中(如无特征的场景)对地面车辆进行稳健而高效的导航。在该系统中开发了迭代误差状态卡尔曼滤波器(iESKF),通过在每次迭代中生成新的特征对应关系来重复校正近似状态,同时保持...
激光SLAM在构建地图的时候,精度较高,思岚科技的RPLIDAR系列构建的地图精度可达到2cm左右;VSLAM,比如常见的,大家也用的非常多的深度摄像机Kinect,(测距范围在3-12m之间),地图构建精度约3cm;所以激光SLAM构建的地图精度一般来说比VSLAM高,且能直接用于定位导航。
原文:地下环境 | 九种3D Lidar-SLAM算法评估 当机器人处在照明条件不足且无法使用GPS的地下(SubT)环境中,其自主导航是一项极具挑战性的任务,这也促进了姿势估计和建图算法的研究。 受在此类环境中实际部署自主机器人需求的启发,本文介绍了3D SLAM算法的实验比较研究。该研究侧重于具有开源实现的最先进的激光雷达...
全新突破：动态LiDAR SLAM的升级版——超越NeRF-LOAM！在激光雷达技术的蓬勃发展下，齐·张、何·王、如·李和文·李等科研团队联合来自巴斯大学与山西大学的专家们，提出了一种名为《用于高度动态LiDAR测绘和里程计的神经隐式表示》的全新研究。这项前沿的研究成果显示，如何改善SLAM（同步定位与测绘）的性能特别值得...