2D激光SLAM算法比较+cartographer
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 ...
原文：谷歌开源的激光SLAM算法Cartographer为什么这么牛X？
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已经应用在很多落地的产品里，比如清洁机器人 仓储物流机器人等服务机器人。但是网上相关的资料分散而参差不齐，尤其缺 ...
2022-01-17 20:57 0 1543 推荐指数：
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https://mp.weixin.qq.com/s/rR3wmZMKSlAhLrGo2JkxCQ ...
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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 ...
激光SLAM
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 ...
基于激光雷达的SLAM算法对比分析
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 ...
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激光SLAM与视觉SLAM的特点
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 ...