1、激光分類 維度分類: a、二維激光(單點反射、平面、旋轉台) b、三維激光 距離分類: a、近距離:壁障、碰撞檢測、路邊檢測 b、遠距離:行人檢測、定位、建圖 特點: 優點: a、可以直接獲取深度信息; b、不受環境光照影響,比較穩定; 缺點: a、稀疏性; b、幾何 ...
基於后端分類: 圖優化方法 滑動窗口 濾波器方法:多傳感器融合 基於圖優化的方法: 主要分為圖的構建和求解 幀間匹配算法: ICP及其變形 PI ICP NICP CSM NDT 基於優化 基於特征 回環檢測: scan to scan:當前scan與后面scan匹配,歧義較大 scan to map :將地圖划分為一個個子圖,講當前scan與子圖進行匹配 map to map:當前scan與后面 ...
2019-11-07 16:03 0 637 推薦指數:
1、激光分類 維度分類: a、二維激光(單點反射、平面、旋轉台) b、三維激光 距離分類: a、近距離:壁障、碰撞檢測、路邊檢測 b、遠距離:行人檢測、定位、建圖 特點: 優點: a、可以直接獲取深度信息; b、不受環境光照影響,比較穩定; 缺點: a、稀疏性; b、幾何 ...
激光 SLAM: 早在 2005 年的時候,激光 SLAM 就已經被研究的比較透徹,框架也已初步確定。激光 SLAM,是目前最穩定、最主流的定位導航方法。 激光 SLAM 地圖構建 VSLAM(基於視覺的定位與建圖): 隨着計算機視覺的迅速發展,視覺 SLAM 因為信息量大,適用范圍 ...
激光SLAM與視覺SLAM的特點 目前,SLAM技術被廣泛運用於機器人、無人機、無人駕駛、AR、VR等領域,依靠傳感器可實現機器的自主定位、建圖、路徑規划等功能。由於傳感器不同,SLAM的實現方式也有所不同,按傳感器來分,SLAM主要包括激光SLAM和視覺SLAM兩大類。 其中,激光SLAM ...
SLAM 傳感器分類 二維激光 三維激光 視覺傳感器 聲納傳感器 后端處理分類 圖優化(Graph-based,優化全部位姿,屬於全局優化,可能存在計算量的問題,影響實時性???) 滑動窗口方法(sliding-window優化固定數目的位姿,常用於VIO ...
開源地址:https://github.com/jiauzhang/slam-code-analysis SLAM預備知識 SLAM for Dummies 全文總結 視覺里程計 卡爾曼濾波推導 MonoSLAM MonoSLAM ...
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 ...
https://mp.weixin.qq.com/s/rR3wmZMKSlAhLrGo2JkxCQ ...
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 ...