对于多传感器SLAM，准确校准传感器至关重要。差异或校准错误可能导致传感器融合不准确，并损害系统的整体功能。因子图优化可以进一步帮助校准过程，包括相机-IMU系统的对准。一种对策是记住之前访问过的地点的一些特征作为地标，并最小化定位误差。构建姿态图有助于纠正错误。通过将错误最小化作为优化问题来解决，可以生成更...
以gmapping功能包为例,gmapping是基于二维激光雷达的SLAM建图定位的功能包,采用的是Rao-Blackwellized粒子滤波算法,gmapping的总体框架如图2所示。深度信息,里程计信息,IMU信息是输入信息,二维栅格地图是输出地图。其中深度信息和里程计信息是必须输入的,IMU可不输入。 图2. gmapping功能包的总体框架 3.3 应用 我们借助gaz...
一、基本概念 经典制作,长期霸榜kitti odometry门类第一,也衍生很多相关SLAM算法,如A-LOAM、LeGO-LOAM等。其主要思想是通过两个算法:一个高频激光里程计进行低精度的运动估计,即使用激光雷达做里程计计算两次扫描之间的位姿变换;另一个是执行低频但是高精度的建图与校正里程计,利用多次扫描的结果构建地…阅读全文...
近年来,利用传感器感知信息作为建图的基础已经越来越得到行业内的重视和关注,其中SLAM 技术作为一种即时定位与地图构建方法,作为移动车辆实现自主定位与导航的核心,它要求自车在一个未知的环境中在不知道自己位置的先验信息的情况下,增量式地构建具有全局一致性的地图,同时确定自身在这个地图中的位置。这一过程是通过车...
原文:深度相机+激光雷达实现SLAM建图与导航 1.1 深度相机 随着机器视觉,自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展,采用3D相机进行物体识别,行为识别,场景建模的相关应用越来越多,可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛,那么什么是深度相机呢,跟之前的普通相机(2D)想比较,又有哪些差别?深度相机又称之为3D相机,顾名思义,就是...
SLAM学习心得——建图 1.建图 我们所谓的地图,即所有路标点的集合。一旦我们确定了路标点的位置,那就可以说我们完成了建图。 地图的作用:(1)定位 ;(2)导航; (3)避障; (4)重建; (5)交互 2. 稠密重建 单个图像中的像素,只能提供物体与相机成像平面的角 度以及物体采集到的亮度,而无法提供物体的距离(...
本讲地图偏重于度量地图。而拓扑地图形式与SLAM差别较大,没有展开讨论。 卡卡咔咖喀:【SLAM】12 - 建图 各种地图示意 先前对路标点集合的优化,即完成了稀疏地图的建图。不过实际应用中,还需要稠密地图。 一、单目稠密重建 1.概述:立体视觉 相机:只有角度的传感器(Bearing only) ...
SLAMKit是业内首个独立提供定位与建图功能的商业化解决方案,以领先业界的扩展性和稳定性赋能移动机器人产业链。可以通过软件授权的方式嵌入运行在机器人的主控器中,并为机器人提供环境建模与自主定位的能力,客户可以通过高度标准化的软件接口快速构建出个性化的机器人应用程序。
激光雷达 SLAM（即光检测和测距同步定位与建图）是一个使机器人或自主系统能够构建未知环境地图，同时确定其在该地图中的位置的过程。这项技术依赖于激光雷达传感器，该传感器发射激光脉冲并测量脉冲在击中路径中的物体后反弹所需的时间。通过分析返回的激光信号，激光雷达 SLAM 系统可以创建代表环境的详细 3D 点云，并...