地图构建算法分析整理

最新推荐文章于 2024-09-10 14:19:07 发布
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分类专栏： 算法 算法理论 文章标签： 算法导论
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【地图模块算法】构建地图准备
qq_35635374的博客
10-26 558
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言一、激光传感器的选型与地图构建的选型问题二、点云处理1.从话题中读取点云2.PCL库处理点云 前言 认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！ 本文先对构建地图准备做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章 提示：以下是本篇文章正文内容 一、激光传感器的选型与地图构建的选型问题 室外建图一般不用二维雷达，室外建图要用三维雷达建
【全局路径规划模块地图算法】基于-vector_map地图的路径规划方法
qq_35635374的博客
07-08 878
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对基于地图的方法–vector_map、Voronoi_map做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容。
读《针对复杂环境的模块化栅格地图构建算法》一文的总结与思考
shaozhenghan的博客
03-24 952
摘 要：针对煤矿灾害救灾与信息探测机器人的自主导航问题，提出了一种用模块化的 局部栅格地图表示复杂三维环境的地图构建算法。该算法使用TOF 相机对三维环境信息 进行获取，形成三维点云坐标矩阵。通过对坐标阵中每个点进行计算，判断坐标点在局 部栅格地图中的位置，创建新的局部栅格地图，并对栅格单元占据概率进行实时更新， 创建完整的全局环境栅格地图。根据栅格单元中坐标点的密度，对障碍物进行类型划分， 确定...
算法训练 绘制地图(先序 中序 后序遍历)
m0_49924838的博客
04-01 179
//算法训练 绘制地图(先序 中序 后序遍历) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define rep(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);(i++)) const int M=100000+10; int x[M],z[M]; void tree(int l1,int r1,int l2,int r2){ if(l1>r1||l2>r2) return; int root=x[l1]
地图绘制和四色算法，图搜索算法，最小生成树算法，最短路径算法
黑天的猩猩
11-13 1186
基于简易Web墨卡托计算实现地图绘制，四色染色，实现图的深度优先搜索，广度优先搜索，Kruskal算法最小生成树，Prime算法最小生成树，Dijkstra最短路径算法。 使用Java开发 基于简易Web墨卡托计算，地图绘制 四色定理染色： // 四色算法 public void fill() { LinkedList<INode> source = (LinkedList<INode>)__nodes.clone(); .
聊一聊我常用的6种绘制地图的方法
Python数据之道
12-14 6070
来源：萝卜大杂烩今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法，下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法，当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库，没有办法一一列举pyecha...
地图构建算法——占据栅格地图构建算法
weixin_48144140的博客
10-31 4036
综上所示占据栅格地图构建算法是属于栅格地图法里面的一种，占用栅格地图构建描述了这样一个问题：假设机器入的位姿已知，如何利用有噪声和不确定的测量数据生成一致性地图。解释一下什么是截断问题，计算机的位数是有限的，当概率靠近0的时候可能位数不足够就需要舍去一些位数，那么造成了数据的不精确，而如果我们用对数表示，那么就可以避免这个问题。具有真实物理尺寸的地图，但是通常按照地图的分辨率来划分尺寸，如栅格地图，特征地图，点云地图等，常用于地图构建，SLAM，路径规划等方面。为了方便直接截图啦hhh。
煤层气开采多维空间专利地图的构建及其实证研究
07-08
实证研究是通过选取具体的案例，应用构建的专利地图进行分析，比较分析结果与实际情况是否一致，评估专利地图在实际中的应用效果。 最后，通过文献引用和实例分析，可以确定多维空间专利地图在煤层气开采领域的适用...
数字化转型六图法：算法地图
weixin_56128392的博客
03-09 2607
通过数据分析提高销售水平和服务质量，越来越受到企业重视。算法在数据分析中占据重要地位。决策树、逻辑回归与线性回归、交叉验证的运用可以帮助企业在精准营销、用户画像、监测预警等方面提高精确性。 随着算法不断发展、完善，算法应用成为企业提升竞争力的手段。算法广泛应用于各行各业，比如新零售企业的客户精准运营系统，就是利用算法研发客户流失预警模型、客户交叉销售模型；政府公安部门通过算法研究犯罪行为，预测相关区域的犯罪率，构建平安社区。 企业可以从以下两点组织专业的算法团队，利用对算法业务和算法应用的了解，构建相关算
北京市地图(wanghl整理)1
08-08
7. **数据统计与分析：** 杨晓宇使用了OSM的shapefile文件，对路段的长度进行了统计，这在地图构建和分析中是非常关键的步骤，可以用于计算道路长度、交通流量等信息。 8. **轨迹匹配算法：** 在低采样率GPS轨迹的...
每日算法导航
Longtermevolution的博客
04-22 382
题目导航，方便回顾。 1、跳跃游戏贪心 2、二叉树层序遍历 层容器、递归 3、二叉树的最大路径和 二叉树节点node，其参与一条路径的可能方式；最大权路径 4、股票 亏赚在哪天 5、N天后的房间状态 ...
D-star算法简介及相关思考
慕羽★的博客
10-24 1万+
“D* 算法”的名称源自 Dynamic A Star,最初由Anthony Stentz于“Optimal and Efficient Path Planning for Partially-Known Environments”中介绍。它是一种增量式启发式的路径搜索算法，适合面对周围环境未知或者周围环境存在动态变化的场景。
（6-2）D*算法：D*算法介绍
码农三叔
02-18 4994
D*算法（D-star algorithm）是一种路径规划算法，用于在有向图中寻找从起点到目标点的最短路径。D*是基于A*算法的改进，适用于动态环境下的路径规划问题，其中环境可能会随时间变化而改变。D*算法最初由Anthony Stentz于1994年提出，用于机器人路径规划。
路径规划——D*算法
weixin_51995147的博客
09-10 2752
D Star算法是一种**反向增量式**搜索算法，反向即算法从目标点开始向起点逐步搜索；增量式搜索，即算法在搜索过程中会计算每一个节点的距离度量信息H(x)，在动态环境中若出现障碍物无法继续沿预先路径搜索，算法会根据原先已经得到的每个点的距离度量信息在当前状态点进行路径再规划，无需从目标点进行重新规划。
D star路径搜索算法
热门推荐
肚皮朝上的刺猬的博客
09-25 2万+
D Star 寻路算法一、简介二、算法介绍2.1 符号表示2.2 算法描述三、算法总结 一、简介 “D*算法”的名称源自 Dynamic A Star,最初由Anthony Stentz于“Optimal and Efficient Path Planning for Partially-Known Environments”中介绍。它是一种启发式的路径搜索算法，适合面对周围环境未知或者周围环境存...
【基础整理】Mapping representation 机器人所用地图种类及相关介绍
这里是张聪明，正在学习中，请稍后
09-03 2239
本文主要介绍 建图 Mapping 方面的一些 基础知识介绍与相关下游任务使用涉及知识较为基础，SLAM大佬们可以提前退出了 主要针对应用为移动机器人与物流无人驾驶车；提前申明：大部分文字/图片，翻译/截图于 来自 Introduction to Mobile Robotics, Techniques for 3D Mapping, Wolfram Burgard 的PPT内容。
signed distance field 算法
weixin_34082177的博客
11-08 1140
将二值图转化成signed distance field后，可以在双线性插值下实现平滑放大。 定义： 到前景的distance field：各点到最近前景点的距离。 到背景的distance field：各点到最近背景景点的距离。 则： signed distance field = 到背景的distance field - 到前景的distance field。 注：最好严格按上面定义...
D算法代码实现
manjhOK的博客
07-28 4679
D算法用于搜索起始点到终点或其他各点的最短路径和距离 D算法不能应用于包含负权变的图 D算法求解步骤：      初始化起始点到其他各个点的距离            循环：直到未处理节点为空                      在未处理过的点中选择与起始点距离最小的点                      计算初始结点经选定点转接后与选定点的邻居节点的距离，若距离更短则更新...
稠密建图及voxblox
何必浓墨重彩
12-09 1万+
论文理解基础简介地图的表达方式中, 一种是occupancy网格地图, 其中比较常用的是八叉树地图octomap. 它使用分层的八叉树结构存储占据(occupancy)的概率大小. 然而很多情况下, 仅仅得到occupancy的概率大小是不够的. 很多路径规划方法要求直到到障碍物的距离. 这样的情况下可以使用ESDF(Euclidean Signed Distance Fields)方法. ESD
基于RTK-GPS构建农田高精度地图
最新发布
03-17
### RTK GPS 技术在高精度农田地图构建中的应用 RTK GPS 定位技术因其能够提供厘米级的定位精度，在农业领域得到了广泛的应用。以下是关于如何使用 RTK GPS 技术来构建高精度农田地图的具体方法： #### 数据采集阶段 为了实现高精度的地图构建，需要部署一套完整的 RTK GPS 系统，该系统由基站和移动站组成。基站通常固定在一个已知坐标的位置上，并持续向移动站发送差分校正信号。移动站在农田区域内进行动态测量，记录下每一时刻的空间位置信息以及对应的载波相位观测量[^1]。 #### 坐标转换与误差修正 由于地球表面并非平面而是椭球体形状，因此原始测得的地心大地坐标系(WGS84)下的经纬高度值需经过投影变换至适合局部使用的二维直角坐标系(如UTM Zone)，以便后续处理分析更加直观简便。在此过程中可能会引入一定量的小范围形变失真现象，不过对于大多数农耕作业而言影响可以忽略不计。另外还需注意的是，尽管RTK本身已经极大地减少了各种常见误差源的影响，但在特殊环境下仍可能存在残余偏差，则可通过额外手段进一步补偿调整[^2]。 #### 地物特征提取 完成初步坐标的获取之后，下一步就是识别并标注出地块边界以及其他重要地标要素（比如灌溉渠道、道路等）。这一步骤既可以依靠人工目视判读配合数字化工具手动绘制完成，也可以借助计算机视觉算法自动检测分类图像像素点群组形成矢量图形对象表示形式。如果条件允许的话，还可以结合无人机航拍影像资料或者卫星遥感图片作为辅助参考资料提高工作效率及成果质量。 #### 成果输出格式标准化 最后要做的工作就是按照特定行业标准规范整理打包最终形成的电子版数字地形图文件供实际生产决策参考使用。常见的交换媒介包括但不限于Shapefile(.shp),GeoJSON(.json/.geojson),KMZ/KML(Google Earth兼容).等等多种流行开源互操作性强的数据结构类型之一即可满足基本需求. ```python import geopandas as gpd from shapely.geometry import Point, LineString, Polygon # 创建几何实体 point = Point([longitude, latitude]) line = LineString([(lon1,lat1),(lon2,lat2)]) polygon = Polygon([[x,y],[x',y'],...]) # 存储为 GeoDataFrame 并导出 Shapefile 文件 gdf = gpd.GeoDataFrame({'geometry': [polygon]}, crs="EPSG:4326") gdf.to_file("farm_map.shp", driver='ESRI Shapefile') ``` 上述代码片段展示了如何利用 Python 的 `geopandas` 库创建简单的地理空间数据集并将之保存成 shapefile 格式的例子。 ---
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