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 ...
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方法,MSCKF 滤波器方法 filter based, 卡尔曼滤波,EKF,UKF Graph based SLAM architecture 前端匹 ...
2019-10-26 23:17 0 619 推荐指数:
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、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 ...
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 ...
本篇主要记录目前在ROS下开源的几种基于激光雷达的SLAM算法的特点以及优劣,目的在于对日后工作中选择合适的算法提供指导,因此,下面将Karto,Hector,Gmapping,Cartographer等几种开源算法通过列表的形式进行了对比: Hector ...