BEV感知、Occupancy、Transformer、模型部署、3D目标检测、深度估计、多传感器标定、规划与控制、无人机仿真、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、多模态融合SLAM、LOAM-SLAM、室内室外SLAM、VINS-Fusion、ORB-SLAM3、MVSNet三维重建、colmap、线面结构光、硬件结构光扫描仪,无...
整个实验部分的核心观点是：nvblox可以在提高建图（ESDF）速度的同时，不损失建图精度。实验设备选择了三...
整个实验部分的核心观点是：nvblox可以在提高建图（ESDF）速度的同时，不损失建图精度。实验设备选择了三...
专利摘要显示，本发明提供一种视觉SLAM噪声点云自动过滤方法、系统、终端机及存储介质，属于同步定位与建图技术领域，基于视觉传感器采集环境中的点云数据；基于预设分割算法，识别并标记感兴趣区域；根据识别并标记感兴趣区域，通过坐标系转换得到预设类别物体的点云，并过滤噪声点云，保留有效点云数据。本发明通过自动过...
专利摘要显示，本申请实施例提供一种基于自适应特征提取的SLAM方法及装置，涉及智能驾驶技术领域。该方法包括获取激光点数据、RGB图像和IMU传感器数据；利用激光点数据和RGB图像分别获得激光点云深度图和灰度图；对激光点云深度图进行自适应特征点提取，获得激光里程计因子；IMU传感器数据得到预积分因子；灰度图获得视觉里程...
超强激光SLAM LIO-SAM!高精度机器人定位建图!,作者丨robotL@知乎本文介绍IROS2020的一篇文章:T.Shan,B.Englot,D.Meyers,W.Wang,C.Ratti,D.Rus.LIO-SAM:Tightly-coupledLidarInertialOdometryviaSmoothingandMapping, IEEE/RSJInternationalConfer
150线面阵雷达室外SLAM创建的收藏夹150线面阵雷达室外SLAM内容:150线全固态面阵激光雷达&单线激光雷WS-30PCD-ET3&WS-25PCD-H2 SLAM建图点云精度对比,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
实验结果显示，GCSLAM在这些指标上均取得了令人瞩目的成绩，进一步证明了其出色的建图精度。本文还深入探讨了地图构建过程中各个模块的有效性。图8展示了不同模块对地图构建结果的影响。从图中可以明显看出，去除AET（相邻误差项）后，车位之间的不规则性显著增加。而GVET（全局垂直误差项）的引入则有效缓解了长距离...
专利摘要显示，本发明涉及同步定位与地图构建技术领域，具体涉及一种复杂环境下的鲁棒视觉SLAM系统，用于解决传统视觉SLAM系统在复杂环境下往往难以保持较高的定位精度和地图构建质量，难以发现驾驶路线中的障碍物，从而影响了驾驶安全性的问题；该鲁棒视觉SLAM系统包括环境监测模块、环境分析模块、历史数据模块、数据分析模块...