Cartographer 是 Google 开发的一种多功能且可扩展的激光雷达 SLAM 算法。它支持 2D 和 3D 映射，旨在与各种类型的传感器配合使用，包括激光雷达、IMU 和里程计数据。Cartographer 采用局部和全局优化技术的组合来创建一致且准确的环境地图。在局部优化阶段，Cartographer使用实时扫描匹配来估计机器人的位姿并更新当前正在构...
基于多年来对客户在物流仓储领域的痛点研究,镭神智能历经7年匠心打磨出多线激光雷达3D SLAM自然导航定位技术产品,完美解决了反光板、二维码、2D SLAM等传统导航方案的:场外不能使用、场景应用局限大,成本投入高以及部署繁杂、易烂尾等三大痛点,成为行业内3D SLAM无人叉车技术应用最早、技术最先进、技术最成熟、作业最安...
typedef vector<Eigen::Vector3d, Eigen::aligned_allocator<Eigen::Vector3d>>VecVector3d;voidbundleAdjustmentG2O(constVecVector3d &points_3d,constVecVector2d &points_2d,constMat &K, Sophus::SE3d&pose );//BA by gauss-newtonvoidbundleAdjustmentGaussNewton(constVecVector3d &points_3d,constVecVector2d...
尽管局限于平面2D空间的方法已经相当成熟并已进入消费市场,但使用3D点云的方法仍然是研究的主题;然而,这样的努力受到了与自主驾驶和机器人技术相关应用的强烈推动。视觉SLAM算法应用单目、立体甚至RGB-D图像。与激光雷达传感器相比,相机的成本显著降低,因此可以支持更广泛的应用范围。 此外,捕获图像的分析不仅限于定位和...
PnP(Perspective-n-Point):求解3D-2D点对运动。若已知一张特征点的3D位置,需要至少3对点(+1对额外点验证)估计相机运动。 3D-2D点对,也可用于求解给定地图和图像时的相机状态。 PnP问题的求解方法: P3P(3对点估计位姿)、DLT(直接线性变换)、EPnP(Efficient PnP)、UPnP等 非线性优化:BA(Bundle Adjustment,光束...
2D SLAM无法适用动态场景变化大的室内场景,更无法应用到复杂的室外环境,VSLAM对光的依赖程度高,在暗处无法适用,激光雷达3D SLAM则室内外通用,且不受光线环境影响。 综上可知,激光雷达3D SLAM技术具备测量精度高、环境适应能力强、部署便捷等优势。 随着国产多线激光雷达的量产和性能提升,3D激光雷达逐渐走向低成本、低...
2D SLAM无法适用动态场景变化大的室内场景,更无法应用到复杂的室外环境,VSLAM对光的依赖程度高,在暗处无法适用,激光雷达3D SLAM则室内外通用,且不受光线环境影响。 综上可知,激光雷达3D SLAM技术具备测量精度高、环境适应能力强、部署便捷等优势。 随着国产多线激光雷达的量产和性能提升,3D激光雷达逐渐走向低成本、低...
3D-2D的特征对应常用于SLAM系统的运行阶段,前一相机位姿估计和场景3D结构已知,需要估计2D特征和这些3D路标在图像中投影的对应关系,有了这个对应关系,就可以通过PnP的方法来求解当前图像和上一帧之间的相对位姿,通常计算PnP时为了排除外点的干扰会结合RANSAC的方法进行。
2D导航之gmapping的使用在进行三维测绘之前,我们必须要让机器人知道它在一个未知环境中的平面位置,依托于一个2D的平面位置(下图中的x,y),我们不断地扫描z轴,这样才能进行3D测绘。 mcu_driver与ylidar_driver输出TF与激光雷达信息 gma...