如下图所示表示了一种典型的SLAM系统建图方法,系统主要由前端(front-end)和后端(back-end)两个部分组成,前端根据传感器观测到的环境信息估计车辆的位姿,然后将车辆的位姿信息传递给后端进行优化估计,得到具有全局一致性的地图,最后得到整体的SLAM估计。SLAM的前端算法包括了特征提取和数据关联两部分。特征不但可以用来确...
点乘的示意图 3. 空间直线方程 m=(x,y,z,1) , ax+by+cz+d=[a,b,c,d]⋅[x,y,z,1]T=pT⋅m=0 直线m 上面的点 q 都满足 qT⋅m=0 4. 两个齐次坐标点的叉乘 p=(a1,b1,c1,1),q=(a2,b2,c2,1)可以表示过两点的直线 m pT⋅(p×q)=pT⋅m=0qT⋅(p×q)=qT⋅m=0...
但是这是在室内,室外有篇印度帝国理工的鸟瞰图单目多体slam就是解决动态车辆定位的,最后就是因为语义信息提供的物体级别的描述,拥有季节(光线)不变性,所以有一部分工作就是用语义特征做定位的,就比如avp-slam有一个实验就是用orb和avp建的图去算一定时间后重定位的召回率,orb一天之后到25%了,而avp在一个月以后...
本文首先对SLAM技术的发展历程进行简要回顾,然后重点介绍基于图优化的SLAM建图算法的基本原理和关键技术。接着,通过对比分析不同算法的优势与不足,探讨影响算法性能的关键因素。在此基础上,本文提出一种改进的图优化SLAM建图算法,通过优化图模型的构建和求解过程,提高算法的收敛速度和精度。通过实验验证所提算法的有效性...
视觉SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)算法作为机器人导航与定位的关键技术之一,已经得到了广泛的应用。本文主要聚焦于基于视觉SLAM的机器人实时定位与建图算法的研究。 1. 引言 机器人的实时定位与建图是指机器人在未知环境中,在实时采集的传感器数据的帮助下,同时完成自身的定位和构建环境地图的任务。在...
7. 结论 机器人导航系统中基于SLAM算法的建图技术是实现自主导航的关键。本文从SLAM算法的原理和基本问题入手,探讨了其在机器人导航系统中的应用和研究现状,并提出了未来的发展方向。相信在不断的研究和实践中,SLAM算法将为机器人导航系统带来更加优质、智能的导航体验。©...
前面已经介绍了VSLAM的前端:视觉里程计和回环检测,这次我们将介绍系列二:VSLAM中的后端优化和建图。 接下来,我们将详细介绍。 2 后端:最优化位姿估计和全局一致性地图 2.1 后端优化 SLAM 的后端求解方法可大致分为两大类,一类是基于滤波器的方法;另一类则是非线性优化方法。这是根据假设的不同,如果假设马尔可夫性...
激光雷达SLAM定位与建图算法就是通过将激光雷达的感知数据与SLAM算法相结合,实现机器人在未知环境中的精准定位和建立准确的地图。 基于激光雷达的SLAM算法有许多种,其中较为经典的有扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法、粒子滤波(Particle Filter)算法和图优化(Graph Optimization)算法。EKF算法通过一系列的...
同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)主要包括两个主要任务:定位与建图。为了能够建立出精确的地图,机器人的位置必须足够精确,而机器人的位置又依赖地图的精度,两者相互依赖,互为因果关系,因此SLAM算法是一个典型的“鸡生蛋”和“蛋生鸡”的问题。随之出现的SLAM技术将这两个彼此耦合的任务进行...