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、NIC ...
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 几何信息区分度小 SLAM研究历史 反光板定位 二维 ekf特征定位 二维 主要形式为角点 线。 一般要配以里程计 imu,或者运动模型来提供 ...
2016-12-18 15:42 0 2097 推荐指数:
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、NIC ...
激光 SLAM: 早在 2005 年的时候,激光 SLAM 就已经被研究的比较透彻,框架也已初步确定。激光 SLAM,是目前最稳定、最主流的定位导航方法。 激光 SLAM 地图构建 VSLAM(基于视觉的定位与建图): 随着计算机视觉的迅速发展,视觉 SLAM 因为信息量大,适用范围 ...
激光SLAM与视觉SLAM的特点 目前,SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域,依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同,SLAM的实现方式也有所不同,按传感器来分,SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。 其中,激光SLAM ...
SLAM 传感器分类 二维激光 三维激光 视觉传感器 声纳传感器 后端处理分类 图优化(Graph-based,优化全部位姿,属于全局优化,可能存在计算量的问题,影响实时性???) 滑动窗口方法(sliding-window优化固定数目的位姿,常用于VIO ...
开源地址:https://github.com/jiauzhang/slam-code-analysis SLAM预备知识 SLAM for Dummies 全文总结 视觉里程计 卡尔曼滤波推导 MonoSLAM MonoSLAM ...
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 ...
https://mp.weixin.qq.com/s/rR3wmZMKSlAhLrGo2JkxCQ ...
1.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 ...