作者：蒋天园 来源：公众号@3D视觉工坊 链接：汇总|基于激光雷达的3D目标检测开源项目&数据集 前言 这一片文章主要介绍目前3D目标检测的一些比较重要的数据集合在github上比较好用的3D目标检测项目。包含了最火最热的KITTI到当前研究前沿的多模态，时序融合 ...

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 ...

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 ...

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 ...

原文链接：谷歌开源的激光SLAM算法Cartographer为什么这么牛X？ 前言 一年前，我在公众号“从零开始搭SLAM”里看到了一系列高质量的原创文章，这些文章都是号主李想利用业余时间创作完成的，这些文章循序渐进，带领读者一步步迈入激光SLAM的精彩世界。 因为Cartographer ...

Nguyen, V., et al. (2007)."A comparison of line extraction algorithms using 2D range data for indoor mobile robotics." Autonomous Robots 23 ...

3D惯导Lidar SLAM LIPS: LiDAR-Inertial 3D Plane SLAM 摘要 本文提出了最近点平面表示的形式化方法，并分析了其在三维室内同步定位与映射中的应用。提出了一个利用最近点平面表示的无奇异平面因子，并在基于图的优化框架中证明了它与惯性预积测量的融合。所得 ...