SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写,意为“同步定位与建图”,主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题,为了让大家更多的了解SLAM,以下将从SLAM的应用领域、SLAM框架、SLAM分类(基于传感器的SLAM分类)来进行全面阐述,本文仅对没有接触过SLAM的新人进行的科普。 一、SLAM的典型应用领域 机器人...
SLAM系统集成多种先进的传感器组件,包括但不限于三维激光雷达(LiDAR)的点云数据读取和预处理、立体或多目摄像头(用于视觉SLAM,VSLAM)图像信息的读取和预处理、惯性导航系统(INS,含IMU陀螺仪和加速度计)、超声波测距仪以及轮速编码器等,以捕获丰富的环境几何特征和动态运动参数。 (2)里程计(Odometry)。里程计的任务...
目前主流的slam技术应用为激光slam(基于激光雷达)和视觉slam(基于单/双目摄像头),实现上主要分为基于滤波 (Filter-Based) 的SLAM,和基于图优化(Graph-Based)的SLAM。归结其本质,其实就是---State Estimation in Robotics 1.2. SLAM结构 此处以cartographer框架为例 数据预处理 Sensor data的的接收 多传感器数据同步;...
综上所述，SLAM技术作为自动驾驶汽车及其他机器人平台自主导航的基石，其持续的创新与发展不仅是技术进步的体现，更是推动未来智能交通和自动化时代到来的关键驱动力。SLAM技术在自动驾驶汽车中的应用尤为关键，因为它允许车辆在没有外部输入的情况下，实时地感知周围环境并进行精确定位。随着技术的发展，SLAM算法也在不...
SLAM算法在实现的时候主要要考虑以下4个方面吧: 1. 地图表示问题,比如dense和sparse都是它的不同表达方式,这个需要根据实际场景需求去抉择 2. 信息感知问题,需要考虑如何全面的感知这个环境,RGBD摄像头FOV通常比较小,但激光雷达比较大 3. 数据关联问题,不同的sensor的数据类型、时间戳、坐标系表达方式各有不同,...
SLAM也称为CML, 即时定位与地图构建,或并发建图与定位。本文从SLAM的概念出发,对SLAM技术所用到的传感器做出详细介绍,接着对实现SLAM算法所涉及的4个要素进行讲解,最后介绍SLAM技术当前应用最广泛的四个领域。 01什么是SLAM? SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localizat...
Cartographer采用了一种基于图优化的SLAM方法,它通过构建一个包含节点(代表传感器数据)和边(代表节点之间的相对位移)的图。通过优化这个图,Cartographer可以同时改进所有节点的位置估计,实现精确的地图构建和定位。 传感器融合:Cartographer支持多种传感器数据输入,如激光雷达、IMU(惯性测量单元)、里程计等,能够实现传感器数据...
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...
使用来自 SLAM 算法的输出地图进行路径规划和控制 使用Navigation Toolbox 实现 RRT 或 Hybrid A* 等路径规划算法 发送控制指令以跟随规划路径并避开障碍 使用Parallel Computing Toolbox™ 并行运行计算密集型流程(例如图像处理相关的流程),以加快流程处理速度 ...
视觉SLAM,也称为VSLAM,指利用视觉传感器来进行建图与定位的技术。常用的视觉传感器就是相机,当然相机也有很多分类,臂如单目相机,双目相机,深度相机等等。这类相机统称为视觉传感器。 主流框架 目前VSLMA框架可以大致分为四个部分分为前端估计,后端优化,回环检测,地图构建这四个模块。