原文:[SLAM]2D激光線特征提取

Nguyen, V., et al. . A comparison of line extraction algorithms using D range data for indoor mobile robotics. Autonomous Robots : . 論文提出了 中從二維激光掃描數據中提取線段的方法 .分割合並算法 有的時候十分煩那些斜着的連線,實際不是想要的。 .回歸方法 先聚類, ...

2016-07-16 11:03 0 4261 推薦指數:

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2D激光SLAM算法比較+cartographer

Hector slam: Hector slam利用高斯牛頓方法解決scan-matching問題,對傳感器要求較高。 缺點:需要雷達(LRS)的更新頻率較高,測量噪聲小。所以在制圖過程中,需要robot速度控制在比較低的情況下,建圖效果才會比較理想,這也是它沒有回環(loop ...

Sun Sep 30 19:27:00 CST 2018 0 4384
ORB-SLAM2的特征提取算法

ORB-SLAM2跟蹤線程對相機輸入的每一幀圖像進行跟蹤處理,如下圖所示,主要包括4步,提取ORB特征、從上一幀或者重定位來估計初始位姿、局部地圖跟蹤和關鍵幀處理。 以下結合相關理論知識,閱讀ORB-SLAM2源代碼,從而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取過程。 ORB ...

Fri Apr 13 19:04:00 CST 2018 0 1013
ORB-SLAM(七)ORBextractor 特征提取

該類中主要調用OpenCV中的函數,提取圖像中特征點(關鍵點及其描述,描述子,以及圖像金字塔) 參考TUM1.yaml文件中的參數,每一幀圖像共提取1000個特征點,分布在金字塔8層中,層間尺度比例1.2,計算下來金字塔0層大約有217個特征點,7層大約有50個特征點。這樣有一個比較直觀的概念 ...

Tue Feb 21 06:40:00 CST 2017 1 4135
[SLAM]2D激光掃描匹配方法

1.Beam Model Beam Model我將它叫做測量光束模型。個人理解,它是一種完全的物理模型,只針對激光發出的測量光束建模。將一次測量誤差分解為四個誤差。 $ph_{hit}$,測量本身產生的誤差,符合高斯分布。 $ph_{xx}$,由於存在運動物體產生的誤差 ...

Wed Jun 15 18:21:00 CST 2016 5 7054
C3D視頻特征提取

一.部署 1. 先把項目Clone下來 git clone https://github.com/jfzhang95/pytorch-video-recognition.git 2. 安裝環境: ...

Sat Mar 23 01:39:00 CST 2019 10 2369
《視覺slam十四講》之第7講-特征提取與匹配

特征 特征為圖像中具有代表性的區域, 可以為角點,邊緣和區塊等。 特征是圖像信息的另一種數字表達形式。 特征具有以下性質: 可重復性( Repeatability):相同的“區域”可以在不同的圖像中被找到。 可區別性( Distinctiveness):不同的“區域 ...

Thu Nov 29 06:44:00 CST 2018 0 810
數據特征提取

數據表達 : 有時,我們通過對數據集原來的特征進行轉換,生成新的"特征"或者說成分,會比直接使用原始的特征效果要好,即數據表達(data representation) 特征提取 : 如圖像識別,數據表達顯得十分重要,因為圖像是有成千上萬個像素組成的,每個像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...

Wed May 29 21:59:00 CST 2019 0 1154
文本之特征提取

法一:Bag-of-words 詞袋模型 文本特征提取有兩個非常重要的模型: 詞集模型:單詞構成的集合,集合中每個元素都只有一個,也即詞集中的每個單詞都只有一個 詞袋模型:如果一個單詞在文檔中出現不止一次,並統計其出現的次數(頻數) 兩者本質上的區別,詞袋是在詞集的基礎上 ...

Wed Dec 19 22:41:00 CST 2018 0 636
 
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