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SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位。问题可以描述为:将一个机器人放入未知环境中的未知位置
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目前,SLAM算法通过估计的相邻帧之间的位姿变换不断叠加进行位姿信息计算,随着巡检时间的增加,每次位姿估计中的偏差不断累积形成较大的累积误差,制约了算法...
比如一个机器人在房屋里移动,它在某个时刻 t 的位姿(pose)就是一个顶点,这个也是待优化的变量。而位姿之间的关系就构成了一个边,比如时刻 t 和时刻...
其中,公式(1)为运动方程,表示在k时刻,机器人的pose(x(k))由k-1时刻的pose(x(k-1))和k时刻的运动输入(u(k))所决定,由于实...
摘要:本文主要分析轮式移动机器人的通用里程计模型,并以两轮差速驱动机器人的里程计计算为案例,给出简化后的两轮差速驱动机器人里程计模型。
LIO-SAM 提出了一个利用GT-SAM的紧耦合激光雷达惯导里程计的框架。实现了高精度、实时的移动机器人的轨迹估计和建图。
一般将使用单线雷达建构二维地图的SLAM算法,称为2D Lidar SLAM。大家熟知的2D Lidar SLAM算法有:gmapping, hecto...
激光雷达作为自动驾驶中最常用的传感器之一,由于其深度感知特性优良,这也让以激光SLAM为主的SLAM方法被广泛应用。
R3LIVE++ 由实时运行的 LiDAR 惯性里程计 (LIO) 和视觉惯性里程计 (VIO) 组成。LIO 子系统利用来自 LiDAR 的测量来重建...
Lego-LOAM是基于轨迹位姿方法的回环检测,使用KDtree寻找当前位姿的历史最近位姿,之后把历史位姿作为候选,用ICP算法修正位姿。
Sfm 可以分为以下几类:Global SfM、Incremental SfM、Hybrid SfM、Distributed SfM,这里主要讲解Glo...
智能服务机器人正成为行业的风口浪尖,从清扫机器人开始,家庭陪伴机器人、送餐机器人等陆续进入公众视线。
视觉引导的室内搬运或者无人配送这种场景,有没有合适的深度相机或双目相机推荐?双目相机的算力要求有多高啊?TOF和结构光相机适合这种场景吗?
使用OptiTrack光学跟踪系统和Turtlebot机器人进行视觉SLAM定位实验
本文旨在介绍使用OptiTrack光学跟踪系统和Turtlebot机器人进行视觉SLAM定位实验的详细流程,包括实验平台搭建过程、数据处理过程以及SLA...
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