在本文中,我们提出了一种扩展最近发布的基于surfel的建图方法,通过集成语义信息来利用3D激光距离扫描来促进建图过程。语义信息通过完全卷积神经网络有效地提取,并在激光范围数据的球形投影上呈现。这个计算的语义分割结果导致整个扫描的逐点标签,允许我们建立带有标记的surfels的语义丰富的地图。这个语义图使我们能够可靠地过滤移动物体,
早期的视觉SLAM方法是基于滤波方法实现的。随后，利用BA优化的SLAM系统出现了。DSO在估计稠密或半稠密几何...
在这张图离,e)就是车间真实环境,a)是作者所提出的方法建的图,c)中白色部分是a)那张图里的空栅格,即被占据概率特别低的栅格,d)是a)的低分辨率显示效果。 我们需要重点分析的是a)和b)的对比,这里b)是只加了改进NDT,而未加栅格判断的方法,我们上面提到,栅格就是为了移除动态物体,所以b)图中多出了红色部...
该基于SLAM的三维稠密面元建图方法,包括步骤:对新进的图像帧数据和位姿数据进行预处理,以得到同步的图像帧位姿信息和对应的图像信息,其中该图像信息包括对齐的灰度图像和深度图像;在同一线程内结合该图像帧位姿信息对该图像信息进行超像素分割、面元提取和融合处理,以获得更新后的面元地图;以及对该更新后的面元地图...
1.一种基于识别ArUco码联合激光SLAM的建图和重定位方法,其特征在于,所述方法具 体包括以下步骤: 步骤一、基于图优化的激光SLAM获取机器人位姿以及机器人位姿所对应的激光数据; 且在每次获取机器人位姿时,均利用相机传感器同步获取机器人视野范围内的图像,
2023 适应于环境空间变化的激光雷达 SLAM 建图方法 焦嵩鸣,姚鑫*,丁辉,钟宇飞 (华北电力大学 自动化系,河北 保定 071003) 摘要:为解决在空间大小发生明显变化的环境中,现有算法建图容易发生漂移等问题,提出了 一种适应于环境空间变化的 Adp-lio-sam 建图方法,以提高 lio-sam 算法的通用性.改进了点云去 畸变...
图4 初始化后的局部地图 第二步 :获取一定高度范围内的三维点 对于移动机器人而言,只有一定高度范围内的障碍才对其构成威胁,所以在建图时,我们只考虑这个范围内的三维点。 第三步:投影形成二维离散障碍图 获取离散的障碍栅格图是为了方便下一步的扫描,分为两个小步骤: ...
文章首先对激光SLAM技术进行了概述,分析了其在井下斜坡道环境中的应用优势。随后,详细介绍了井下斜坡道无人矿卡的定位与建图方法,包括激光数据预处理、特征提取、位姿估计、地图构建等关键步骤。此外,本文还针对井下斜坡道环境的特点,对算法进行了优化和改进,以提高定位精度和建图效率。通过实验验证了所提方法的有效...
本申请公开了一种激光SLAM建图方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质,该方法包括,获取车端在预设定位区域采集的建图数据,预设定位区域为无可用卫星定位信号的区域,建图数据包括高精惯导数据和激光点云数据,对高精惯导数据进行后处理,后处理后的高精惯导数据包括高精惯导位姿,根据后处理后的高精惯导数据和激光点云...