激光雷达SLAM算法综述单位:陆军工程大学doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0455激光雷达SLAM算法综述单位:陆军工程大学doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0455 一、文章概述 1.1 摘 要 即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是自主移动机器人和自动驾驶
激光即时定位与建图算法综述 论文地址:DOI:10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2024.03.001 一、文章概述 摘要激光即时定位与建图 (SLAM)算法是一种在机器人导航和自主驾驶领域被广泛应用的技术;该技术可以利用激光雷达扫描环境并提取特征点,实现机器人的自主定位和地图构建;针对机器人激光SLAM 技术进行研究,分析了各个激光 SLAM算法的基本原理,并且对主流SLAM
上一节,介绍了卡尔曼滤波的基本原理,但在SLAM中却使用ESKF,让我们一起看看具体的原因是什么吧 一、误差卡尔曼滤波器ESKF(Error State Kalman Filter) 1.1动机 在常规的卡尔曼滤波器中,需要假定系统的状态服从高斯分布,这要求系统的状态是定义在向量空间中,满足向量空间中的运算法则。但SLAM中的一些状态变量是位于流形长的,例如旋转矩阵、四元数、和李群。直接在欧几里得
一、卡尔曼滤波简介KF 卡尔曼滤波器(Kalman Filter)是一种用于估计动态系统状态的递归算法。它通过结合系统的动态模型和噪声观测数据,提供对系统状态的最优估计。卡尔曼滤波器广泛应用于信号处理、控制系统、导航、计算机视觉等领域。卡尔曼滤波器基于线性系统模型,假设系统的动态过程和观测过程都受到高斯噪声的影响。滤波器在两个主要步骤之间交替进行:预测(Prediction):根据系统的动态模型,
从这节开始,进入到LIO章节,LIO具有更高的鲁棒性、精度、实时性、环境适应性和成本效益,快来学习一下吧 一、IMU能干什么 惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU),是测量物体三轴姿态角以及加速度的装置。IMU通常包含陀螺仪 (Gyroscope)、加速度计 (Accelermeters),有的还包含磁力计(Magnetometers)。陀螺仪用来测量三轴的角度
KISS-ICP: In Defense of Point-to-Point ICP Simple, Accurate, and Robust Registration If Done the Right Way论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/10015694/代码:https://github.com/PRBonn/kiss-icp 一、文章概
0. 简介 高效的重定位对于GPS信号不佳或基于传感器的定位失败的智能车辆至关重要。最近,Bird’s-Eye-View (BEV) 分割的进展使得能够准确地估计局部场景的外观,从而有利于车辆的重定位。然而,BEV方法的一个缺点是利用几何约束需要大量的计算。本文《U-BEV: Height-aware Bird’s-Eye-View Segmentation and Neural Map-base
0. 简介 最近在研究整个SLAM框架的改进处,想着能不能从Cartographer中找到一些亮点可以用于参考。所以这一篇博客希望能够梳理好Cartographer前后端优化,并从中得到一些启发。carto整体是graph-based框架,前端是scan-map匹配,后端是SPA优化。前端又分为CSM+Ceres两个部分,完成匹配后则会进入子图生成维护中。在子图维护以及优化后放入后端优化,完成全局
0. 简介 占用地图是机器人系统中推理环境未知和已知区域的基本组成部分。《Occupancy Grid Mapping without Ray-Casting for High-resolution LiDAR Sensors》介绍了一种高分辨率LiDAR传感器的高效占用地图框架,称为D-Map。该框架引入了三个主要创新来解决占用地图的计算效率挑战。首先,我们使用深度图像来确定区域的占用状态,而不
一、引言 1、AGV需要同时具备定位、避障与导航的功能,其中避障对于雷达本身的分辨率、精度要求并不是很高,只需要能够根据预设定的雷达扫描范围准确避开障碍物即可,故本文以TIM240(SICK激光类雷达)为例介绍实现多雷达时空标定的问题。2、多个避障雷达可能会被安装在车体各个位置,并且不一定有重叠区域,所以通过提取特征点再进行ICP或NDT配准的方法获取相对位姿变换关系的方式不可行,由于机械结构本
简介:介绍Intel realsense D435 在EHub_tx1_tx2_E100载板,TX1核心模块环境(Ubuntu18.04)下测试ROS驱动,打开摄像头图像和查看深度图和点云图,本文的前提条件是你的TX1里已经安装了ROS版本:Melodic。关于测试硬件EHub_tx1_tx2_E100载板请查看:EdgeBox_EHub_tx1_tx2_E100 开发板评测_机器
一、引言 1、本博文主要讲具体的实车调试的配置过程。2、底盘是松灵的底盘,已经提供了ros接口,只需要发布cmd_vel话题给相应的速度和角速度的值就可以控制其移动,所以我们只需要关注move_base包的输入,以及如何给定位信息即可。 二、整体思路与流程 1、tf_tree的搭建(1)tf_tree可以理解为各个坐标系之间的变换关系,一个最基本的tf_tree为map->odom-&
以前大概写过一下,太烂了。。。也是没什么人写,再详细讲解一下 整体简洁一点尝试主要用文字说明这个比较关键的点,其实整体和多传感器融合也有很大的关联,无论是外感还是内感传感器,无外乎从运动出发或者从观测出发: 这个部分不需要扯到VIO里面非线性优化那块比较复杂的东西,直接列出线性高斯情况下的运动/观测方程: 运动方程:Xk=A(k-1)X(k-1)+Vk+Wk, k=1,....K 观测方程
一、引言 1、本博文主要目的是将rslidar_to_velodyne功能包的ros1版本转换为ros2版本2、内容会包含ROS1到ROS2迁移技巧,是自己总结的一套简单的流程,可以保证ROS2下的代码试跑成功,如果需要将代码进一步转化为类的实现的方式,自己稍作修改就可以了3、最终会放原始ROS1版本以及修改过后的ROS2版本的代码配置文件和CPP文件供大家对比参考4、本来是想用现成的开源的RO
参考视频:【奥特学园】ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程_哔哩哔哩_bilibili 参考文档:http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/ 导航实现03_路径规划 毋庸置疑的,路径规划是导航中的核心功能之一,在ROS的导航功能包集navigation中提供了 move_base 功能包,用于实现此功能。 1.move_bas
导航实现02_amcl定位 参考视频:【奥特学园】ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程_哔哩哔哩_bilibili 参考文档:http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/ 所谓定位就是推算机器人自身在全局地图中的位置,当然,SLAM中也包含定位算法实现,不过SLAM的定位是用于构建全局地图的,是属于导航开始之前的阶段,而当前定位是
0. 简介 对于ORB-SLAM3而言。如何将代码融入Wheel和GPS是一个挺有意思的事情。通过GPS和Wheel可以非常有效的约束视觉里程计结果。Wheel这块主要就是将速度等信息融合到前端中,类似IMU和视觉帧间的关系。而GPS由于频率不是很高,所以基本是用于全局修正的作用。这部分我们经常使用松耦合的形式,当然也有工作去做了紧耦合相关的工作。 1. Wheel特征添加 这一部分主要的其实就是
0. 简介 同时定位与地图构建(SLAM)技术广泛应用于地面机器人、无人机和自动驾驶汽车。本文介绍了一种高效、稳健和准确的激光雷达SLAM系统LTA-OM。该系统采用FAST-LIO2和稳定三角形描述符作为激光雷达-惯性测量单元(IMU)里程计和环路检测方法。LTA-OM实现了功能完备,包括环路检测和修正、误报环路闭合拒绝、长期关联地图和多会话定位与地图构建。本文的一个创新之处是实时长期关联(LT
0. 简介 束调整(Bundle Adjustment,BA)是指同时确定传感器姿态和场景几何的问题,这是机器人视觉中的一个基本问题。本文提出了一种高效且一致的激光雷达束调整方法。该方法利用边缘和平面特征来表示场景几何,并直接最小化每个原始点到相应几何特征的自然欧氏距离。这种表述的一个好处是几何特征可以通过解析方法求解,从而大大降低了数值优化的维度。为了更高效地表示和求解所得到的优化问题,《Eff
导航实现01_SLAM建图 参考视频:【奥特学园】ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程_哔哩哔哩_bilibili 参考文档:http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/ SLAM算法有多种,当前我们选用gmapping,后续会再介绍其他几种常用的SLAM实现。 1.gmapping简介 gmapping 是ROS开源社区中较
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