Hector slam: Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题,对传感器要求较高。 缺点:需要雷达(LRS)的更新频率较高,测量噪声小。所以在制图过程中,需要robot速度控制在比较低的情况下,建图效果才会比较理想,这也是它没有回环(loop ...
.Beam Model Beam Model我将它叫做测量光束模型。个人理解,它是一种完全的物理模型,只针对激光发出的测量光束建模。将一次测量误差分解为四个误差。 ph hit ,测量本身产生的误差,符合高斯分布。 ph xx ,由于存在运动物体产生的误差。 ... .Likehood field 似然场模型,和测量光束模型相比,考虑了地图的因素。不再是对激光的扫描线物理建模,而是考虑测量到的物 ...
2016-06-15 10:21 5 7054 推荐指数:
Hector slam: Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题,对传感器要求较高。 缺点:需要雷达(LRS)的更新频率较高,测量噪声小。所以在制图过程中,需要robot速度控制在比较低的情况下,建图效果才会比较理想,这也是它没有回环(loop ...
(2): 97-111. 论文提出了6中从二维激光扫描数据中提取线段的方法 1.分割合并算法 有的时候十分烦那些 ...
https://mp.weixin.qq.com/s/rR3wmZMKSlAhLrGo2JkxCQ ...
如果图像中物体存在缩放,则不能使用 correlation-based matching方法。 Shape-based matching should be choosen if occlusions or clutter can not be avoided or if a matching ...
0 引言 刚刚入门学了近一个月的SLAM,但对理论推导一知半解,因此在matlab上捣鼓了个简单的2D LiDAR SLAM的demo来体会体会SLAM的完整流程。 (1)数据来源:德意志博物馆Deutsches Museum)的2D激光SLAM数据,链接如下: Public Data ...
1、激光分类 维度分类: a、二维激光(单点反射、平面、旋转台) b、三维激光 距离分类: a、近距离:壁障、碰撞检测、路边检测 b、远距离:行人检测、定位、建图 特点: 优点: a、可以直接获取深度信息; b、不受环境光照影响,比较稳定; 缺点: a、稀疏性; b、几何 ...
基于后端分类: 图优化方法 滑动窗口 滤波器方法:多传感器融合 基于图优化的方法: 主要分为图的构建和求解 帧间匹配算法: ICP及其变形(PI-ICP、NICP) CSM NDT 基于优化 基于特征 回环检测 ...
模板匹配 在opencv中进行模板匹配使用cv2.matchTemplate函数,简单使用如下: 其中 假设landscape图片大小为5120x9760,读取进来的img矩阵大小为9760*5120,template图片大小为366x533,读入tpl的大小为533x366 ...