SLAM图优化

最新推荐文章于 2025-09-29 09:09:07 发布
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博客围绕SLAM图优化展开，SLAM是重要的信息技术，图优化在其中有关键作用，能提升定位与建图的准确性和效率，在机器人导航、自动驾驶等领域有广泛应用。

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高精地图构建：Lidar SLAM与视觉SLAM对比
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-08 17万+
高精地图构建：Lidar SLAM与视觉SLAM对比​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕高精地图构建，对比 Lidar SLAM 与视觉 SLAM。Lidar SLAM 通过激光获取点云数据，精度高、环境适应性强但成本高、数据量大；视觉 SLAM 利用图像，成本低、信息丰富却受光照影响大、深度获取难。还解析了 SLAM、点云等关键概念，介绍了两者融合趋势、应用案例、技术挑战及未来方向，也给出常见问题解答，为相关领域应用与学习提供参考。
SLAM——图优化篇
热门推荐
Hansry的博客
09-20 3万+
1.图优化的入门 在上节中，直接用俩俩匹配搭建一个里程计，但是如果：1.错误匹配，整个图就会看起来很奇怪，就是错了。2.误差会累积，常见的现象是：相机转过去的过程能作对，但转回来就很奇怪。3.效率低。由于地图拼接中累计误差是个很严重的问题，所以要保证每次匹配都精确无误，而这是很难实现的。所以我们把所有整的信息都考虑进来，成为一个全slam问题。 姿态图（原理部分） 姿态图，是由相机姿态构成的...
激光slam:如何在SLAM中应用非线性最小二乘实现图优化
月照银海似蛟龙的博客
03-21 1796
在SLAM中应用非线性最小二乘实现图优化构建线性系统构建误差向量构建Jacobian矩阵构建b向量求解线性系统总结 在前面介绍了 slam中图优化的基本概念 非线性最小二乘的理论 非线性最小二乘在 SLAM领域和机器人状态估计领域应用的非常广泛 流程都是差不多的.像g2o ceres gtsam 实际上就是通用的库,本质都是求非线性最小二乘 构建线性系统 构建误差向量 还是按上面这个图: 1 观测值为匹配计算得到的节点i和节点j的相对位姿,就是红色的那个边 2 预测值为里程积分得到的当前节点i和节点j的
SLAM优化的常用模型
最新发布
具身小站
09-29 712
传统路径规划算法分为基于图搜索和基于采样两种，智能算法能在一定程度上弥补传统算法不足，比如图搜索的算法计算时间过长，采样的算法找到可能不是最优路径。基于图搜索算法主要有 Dijkstra 算法和 A*算法等：Dijkstra 算法采用贪心思想，由起始点向外层层拓展，直至拓展到目标点；Dijkstra 算法与广度优先搜索算法相结合所形成的 A*算法，相较于 Dijkstra 算法而言，A*通过设置启发式函数，减少了搜索节点数量，使该算法能够更快地找到最优路径。
SLAM基础（三） --图优化
weixin_44682965的博客
09-13 2553
了
slam里的图优化概念
ergevv的博客
04-04 2267
图优化、slam
SLAM图优化一
weixin_46405486的博客
01-17 4210
前言 SLAM问题的处理方法主要分为滤波和图优化两类。滤波的方法中常见的是扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、信息滤波等，熟悉滤波思想的同学应该容易知道这类SLAM问题是递增的、实时的处理数据并矫正机器人位姿。比如基于粒子滤波的SLAM的处理思路是假设机器人知道当前时刻的位姿，利用编码器或者IMU之类的惯性导航又能够计算下一时刻的位姿，然而这类传感器有累计误差，所以再将每个粒子的激光传感器数据或者图像特征对比当前建立好的地图中的特征，挑选和地图特征匹配最好的粒子的位姿当做当前位姿，如此往复。当然在gmapping、
基于图优化的SLAM后端优化算法研究
01-12
针对移动机器人的同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）问题，传统后端优化算法比较依赖于前端传感器构造位姿图，而且对于假阳性环形闭合约束鲁棒性较低。基于此，提出了一种鲁棒后端...
描述slam图优化的g2o、LUM、ELCH、Toro、SPA原理
qq_39898555的博客
03-29 904
描述slam图优化的g2o、LUM、ELCH、Toro、SPA原理
SLAM后端优化算法研究：滤波理论与图优化在智能主体定位与地图创建中的应用
03-27
内容概要：本文探讨了同时定位与地图创建(SLAM)后端优化的两大主流方法——基于滤波理论的优化和基于图优化的技术。文中首先介绍了卡尔曼滤波(KF)和粒子滤波(PF)，分析了它们的实现细节、性能特点及优缺点。接着阐述...
基于图的SLAM LS图优化：基于图的SLAM最小二乘图优化算法的实现
02-04
基于图的LS图的SLAM优化 基于图的SLAM最小二乘图优化算法的实现。 内容： ->优化过程伪代码 ->包含算法所需的图形顶点和边数据的文件夹 >算法所需的函数 >图表示和优化算法所需的类 >从Data文件夹中读取数据，构建图形，执行优化算法，绘制结果 结果：
SLAM图优化二
weixin_46405486的博客
01-17 775
在上一部分中通过一个例子大致了解了graph based slam的优化过程。在本篇博客中将提升一个层次，对图优化的求解过程进行推导。由于博文关注的在图构建好以后，如何调整机器人位姿使误差最小。因此，本文主要涉及的是图优化的后端（back-end）。        我们已经知道图优化问题转变成了一个最小二乘问题。根据上篇博客最后一个例子，求机器人SLAM过程中最优轨迹可以表示成求解机器人位姿使得下面误差平方函数最小。 其中，表示图顶点的参数向量，如机器人位姿。表
激光SLAM入门笔记(六):图优化相关知识
u010507357的博客
09-22 2326
图优化相关知识
SLAM图优化三
weixin_46405486的博客
01-17 710
为了更好地理解graph based slam的过程，本文以二维平面的激光SLAM为例子，先简单介绍如何根据传感器信息构建图，即图优化的前端（front-end）。然后再针对上篇博客的疑问，结合matlab程序，分析图优化的后端（back-end）。        对于二维平面的激光SLAM，数据包括两部分，odometry和laser range data，所以构图过程如下： 当机器人前进0.5m或者旋转超过0.5弧度时，将新的机器人位姿添加到图的顶点，并且记录相
激光SLAM后端优化总结之图优化
SLAM小学僧
07-21 4137
优化问题，可以用图的方式表示，图的节点是需要优化的变量，边是优化变量之间的约束。节点可以是位姿，也可以是landmark；边可以是位姿之间的关系也可以是观测量；
视觉SLAM笔记（52） BA 与图优化
氢键H-H
11-15 1万+
Bundle Adjustment、投影模型和 BA 代价函数、 BA 的求解、稀疏性和边缘化、鲁棒核函数
SLAM中位姿估计的图优化方法比较
人无远虑，必有近忧
11-15 3388
典型基于优化的SLAM问题来说：Pose-SLAM的目标是在给定闭环和里程约束条件下估计机器人的轨迹(相对姿态)。这些相对姿态测量通常通过IMU、lidar、camera或GNSS获得，使用ego-motion、scan-registration、ICP等构建损失函数。利用最流行的优化框架g2o、Ceres、GTSAM、SE- Sync等进行求解。但是目前没有论文在同一条件下对这些框架算法进行评估，本文的就是做在相同条件下，测试不同框架对不同问题的性能效果。
SLAM 图优化推荐文章
Mr_W1997的博客
02-17 795
http://www.w2bc.com/article/151160
slam图优化
03-08
### SLAM中的图优化 在同步定位与映射(SLAM)领域，图优化是一种广泛应用的技术。通过构建一个节点代表机器人位姿以及边表示测量约束的图结构来解决SLAM问题[^1]。 #### 节点和边缘定义 对于图优化而言，通常会把机器人的位置作为顶点处理，在两个连续的位置之间建立一条带权重的有向边，这条边上附带着从一个位置到另一个位置移动的信息估计值。这些信息可能来自里程计读数或者传感器观测数据等。为了提高精度并减少累积误差的影响，还会引入闭环检测机制，当发现当前环境特征曾经被访问过时，则在这两点间增加额外连接关系形成环闭合路径[^2]。 #### 成本函数设计 整个过程可以视为寻找最优解使得所有相对运动模型及感知线索所构成的整体代价最小化的过程。具体来说就是求解使下述形式的成本函数达到极小化的未知变量集合： \[ E(X)= \sum_{i,j} e_{ij}(X)^TΩ_{ij}e_{ij}(X) \] 其中\( X=\{x_0,x_1,...,x_n\}\)，即各个时刻下的状态向量；而 \(e_{ij}=z_{ij}-h(x_i,x_j)\) 表达的是预测值同实际观测量之间的残差项；协方差矩阵 \(Ω\) 则反映了对应不确定性程度大小[^3]。 ```python import numpy as np def cost_function(X,Z,H,Omega): E = 0 for i in range(len(Z)): residual = Z[i]-H(X[i][0],X[i][1]) E += np.dot(np.dot(residual.T , Omega),residual ) return E ``` #### 解决方案概述 针对上述非线性最优化问题，一般采用迭代方法逐步逼近真实解。常见的算法包括高斯牛顿法(GN)、列文伯格马夸特(LM)及其变种形式。它们都试图找到能够最好拟合给定条件的状态序列，从而实现全局一致性较好的地图重建效果[^4]。
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