雷达ＳＬＡＭ思路

最新推荐文章于 2024-10-24 23:03:05 发布
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本文介绍了雷达SLAM的三种主要思路：1) 基于landmark的EKF方法，利用激光雷达点云特征进行定位；2) 基于landmark的非线性优化，解决非凸问题；3) 利用概率论的粒子滤波进行实时估计。

基于都有贝叶斯概率

p(x|z,u)=p(

１．基于ｌａｎｄｍａｒｋ的ＥＫＦ

https://zhuanlan.zhihu.com/p/23160834这篇文章有提及，主要就是通过激光雷达的点云提取线等作为特征ＬＡＮＤＭＡＮＲＫ。

 

２．基于ｌａｎｄｍａｒｋ的非线性优化

(来自https://www.bilibili.com/video/av37920463?from=search&seid=7731739564910094270）

 SLAM是一个非凸问题，不是一个开口向上，类似二阶的。

 

 

３．基于概率论的粒子滤波

Slam激光雷达
linjingtu的博客
01-09 930
应用领域：由于单线激光雷达的扫描能力限制，它主要应用于机器人领域，特别是服务机器人，如扫地机器人、送餐机器人等，用于帮助机器人规避障碍物。而多线激光雷达则更多被应用于无人驾驶或无人机领域，其可以通过扫描获取汽车周围环境的模型，实现3D建模、环境感知、同步建图等功能，以满足车辆高精度定位、障碍物识别、自主导航等需求。总的来说，单线激光雷达和多线激光雷达各有其优势和应用领域。相比之下，多线激光雷达虽然具有多维扫描、分辨率高等优点，但其结构复杂、成本高，更适合于室外或更大空间的环境感知和导航，如无人驾驶汽车等。
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一起自学SLAM算法：4.2 激光雷达
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连载文章，长期更新，欢迎关注：每当说起雷达，很多人可能想到的就是军事领域探测敌机那种庞然大物。其实，雷达是指利用探测介质探测物体距离的设备，比如无线电测距雷达、激光测距雷达、超声波测距雷达等，如图4-35所示。由于激光具有很好的抗干扰性和直线传播特性，因此激光测距具有很高的精度。基于激光测距原理的激光雷达，测距精度往往可以达到厘米级或毫米级，广泛应用于机器人导航避障、无人驾驶汽车、环境结构建模、安防、智能交互等领域。
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06-08 582
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