goldqiu:一:Tixiao Shan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono),基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架,环境搭建和跑通过程 goldqiu:二.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---介绍及其演示 goldqiu:三.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---1.项目文件介绍(除主要源码部分) 先看主函数的注释:主要是SLAM...
goldqiu:一:Tixiao Shan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono),基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架,环境搭建和跑通过程 goldqiu:二.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---介绍及其演示 整个项目是用ROS环境下的catkin make进行编译的,初学者主要关注include、launch、rviz_cfg、src文件夹和README、CMakeLists、package文...
基于ORB-SLAM2代码去做移植,实地测试,改进遇到的问题。或者在ORB-SLAM2基础上增加稠密建图、语义地图、动态场景等等,都是很好的思路,毕竟借助现有框架二次开发是比较高效的。事实上,发表在ICRA, IROS等很多顶会的工作都是基于ORB-SLAM2框架的延伸。 正是基于上述原因,我选择了ORB-SLAM2作为计算机视觉life平台的王牌...
1 理论上是有方法可以直接调试ros,看ros的输入的。可以使用的方法是:gdb,qt的debug模式,ros下使用rqt_gragh、rqt_plot,查看server和subscriber等,都可以调用出整个框架的输入输出。
二、ORB-SLAM3结构解析 输入【Frame and IMU】:frame可以是单目,双目和RGB-D,外加一个IMU,视觉出来的图像,主要是使用ORB算法进行特征提取,IMU的数据主要是用来做积分。 Tracking:和ORB-SLAM2的第一个区别。在跟踪模块Tracking ,之前是只根据图像视觉的算法做的,在ORB-SLAM3中,计入加入了IMU的作用。
css 代码梳理 一个优秀的程序员写的代码总是井然有序的。下文教大家怎么让 css 代码按一定规则排布。 工具及插件: IDE:VSCode; 插件:CSScomb 第1步:在 VSCode 中安装 CSScomb 插件。 第2步:进入 CSScomb 的扩展设置页面。 第3步:在 setting.json 中编辑。 可以勾选 Auto format on save, 可以在 ctrl+s ...
ORBSLAM是目前SLAM开源框架中基于特征点视觉的一个里程碑式的成果。它将整个SLAM过程划分为三个线程: (1)tracking线程:追踪,它是整个系统数据流入的开端,也是VO视觉里程计的过程 (2)local mapping线程:局部地图构建 (3)local closing线程:回环检测 三个线程分别存放在对应的三个文件中,分别是Tracking.cpp、LocalMapp...
学习《视觉SLAM十四讲》,书上的原理要看懂,代码要自己编译运行调试。如有余力,建议学一学OpenCV编程、《数字图像处理》。 挑一个开源框架学透它。这个开源框架最好满足如下条件:功能全面、研究的人比较多、可扩展性强、方便二次开发、代码规范、难度适中、最好持续更新中。能够满足这个条件的开源框架基本就只有ORB-...
2 基于LOAM框架的开源激光SLAM算法 (1) loam_velodyne 代码链接如下: laboshinl/loam_velodynegithub.com/laboshinl/loam_velodyne 该代码程序为按照LOAM论文复现的原生代码,特点是 基于ROS框架,可直接适用于velodyne-16线激光雷达的建图。对于想学习ROS使用的同学,可以从中了解到如何利用ROS进行消息的接收与发布...
AVP-SLAM论文复现代码开源:停车场自主代客泊车视觉SLAM框架_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV11R4y137xb/ 接下来将从AVP-SLAM-PLUS原理、仿真环境搭建、实验结果、致谢等四部分进行介绍。 1. AVP-SLAM-PLUS原理 AVP-SLAM的pipeline如下图所示,摘自AVP-SLAM论文。 复现版本AVP-SLAM-PLUS的pipeline如图...