slam常用方法概念理解

最新推荐文章于 2023-06-04 16:34:28 发布
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分类专栏： SLAM学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dingjianfeng2014/article/details/80684837
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  1. orb特征：关键点+描述子（fast角点检测，尺度不变性，BRIEF描述子，旋转不变性（orb中没有实际解决，opencv中通过图像金字塔模型来改善））。
    ORB原理
    图像金字塔模型

    2.点云配准： 广义点云配准的方法，迭代最近邻算法（ICP），ICP初始值R，t的计算
    点云配准，也介绍了ICP
    ICP算法

    未完待续。。。

SLAM 资料总结
格物致知
12-26 1万+
SLAM概述 参考资料分享来自本人博客：https://blog.youkuaiyun.com/Darlingqiang/article/details/78840931 SLAM一般处理流程包括track和map两部分。所谓的track是用来估计相机的位姿，也叫front-end。而map部分(back-end)则是深度的构建，通过前面的跟踪模块估计得到相机的位姿，采用三角法(triangulation...
slam是什么意思？一文带你读懂SLAM
SLAMTEC的博客
09-17 3万+
  SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题，为了让大家更多的了解SLAM，以下将从SLAM的应用领域、SLAM框架、SLAM分类（基于传感器的SLAM分类）来进行全面阐述，本文仅对没有接触过SLAM的新人进行的科普。   一、SLAM的典型应用领域 机器人定位导...
SLAM方法汇总
smartxxyx的专栏
11-07 1万+
SLAM概述 SLAM一般处理流程包括track和map两部分。所谓的track是用来估计相机的位姿，也叫front-end。而map部分(back-end)则是深度的构建，通过前面的跟踪模块估计得到相机的位姿，采用三角法(triangulation)计算相应特征点的深度，进行当前环境map的重建，重建出的map同时为front-end提供更好的姿态估计，并可以用于例如闭环检测．
SLAM基本概念
陈建驱的博客
08-20 6686
SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization),即时定位与地图构建，或并发建图与定位。问题可以描述为：将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边移动一边逐步描绘出此环境完全的地图，所谓完全的地图（a consistent map）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。 整个视觉 SLAM 流程包括以下步骤。 1.传感器信息...
SLAM重要概念，通俗讲解（持续更新中）
DavidHan008
11-30 7781
　　　　本文由本文由 \color{blue}{\bf本文由} @DavidHan@DavidHan\color{red}{\it @David Han}出品,转载请注明出处出品,转载请注明出处\color{blue}{ \bf出品 ,转载请注明出处} 　　　　文章链接：文章链接：\color{green}{\bf文章链接：}http://blog.youkuaiyun.com/david_han008/...
SLAM 十四讲 课件 slam
04-23
综上所述，这个SLAM课程全面覆盖了从基本概念、数学工具到具体方法的多个方面，对于理解和实现SLAM系统具有极高的指导价值。通过深入学习这些内容，可以为实际的机器人导航和地图构建项目打下坚实的基础。
SLAM常用开源方案
ljtx200888的博客
04-26 1231
一、历史经典 （一）MonoSLAM（https://github.com/hanmekim/SceneLib2） （二）PTAM（http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/） Klein等人于2007年提出PTAM（Parallel Tracking And Mapping），PTAM的重要意义： 首次实现了跟踪与建图的并行化，即前后端的并行处理。前端图像跟踪与后端优化独立进行，在必要时刻才进行线程同步即可。 首次使用非线性优化，之前都是使用传统滤波器作
2D激光slam程序.rar_SLAM matlab仿真_SLAM 激光_slam_slam laser_激光
07-15
EKF是SLAM中常用的状态估计方法，它通过数学模型预测和实际观测之间的误差来不断更新机器人的位置和环境地图。 EKF-SLAM的工作流程大致如下： 1. **初始化**：设置机器人初始位置的估计值，初始化地图为空。 2. **...
slam-in-autonomous-driving
最新发布
03-30
首先，让我们理解SLAM的基本概念。SLAM的主要目标是让无人车能够在没有全局定位系统（如GPS）或者预先构建的地图的情况下，通过传感器数据（如激光雷达、摄像头等）自主构建环境地图并确定自身的实时位置。这一过程...
EKF-SLAM入门精讲：理解与实践
EKF-SLAM指的是利用扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter）解决SLAM问题的一种方法，它是目前实现SLAM的常用技术之一。 1. SLAM技术概述： SLAM技术的核心在于如何在未知环境中，通过传感器获取的信息，实时地...
SLAM方法的总结
nbxuwentao的博客
05-15 534
reference: https://blog.youkuaiyun.com/smartxxyx/article/details/53068855
SLAM介绍
dehuyue的博客
06-04 7233
相对于覆盖栅格地图等二维地图表示方式，点云地图的优点在于可以提供更加真实的环境信息，可以描述物体的三维形状和位置信息，同时也可以用于识别和分类物体。需要注意的是，点云地图的精度和分辨率取决于传感器的精度和采样率等因素，而点云地图的质量对机器人的定位和导航等任务影响很大，因此需要对点云地图进行精细的处理和优化。（没整过三维的就不讲了）点云地图可以通过激光雷达、摄像头等传感器获得环境中物体的位置和形状信息，通过点云配准和滤波等算法，可以将多个点云融合成一个完整的地图，用于机器人的定位、导航和避障等任务。
SLAM总结1
算法攻城狮
09-23 235
看专栏slam
SLAM专题 （4）-- SLAM方法与技术架构
Techblog of HaoWANG
10-11 2101
目录 VSLAM技术架构 1 传感器数据 2 前端 3 后端 4 回环检测 5 建立地图 总结 前几篇文章对SLAM有了个简单的认识，我们知道SLAM可以一边建图一边定位，还可以用建立好的地图进行导航。 有同学问现在手机上的百度/高德/腾讯等地图类App不就可以做到吗，为什么还需要SLAM？这里解释一下：目前地图类App在室外定位、导航方面确实做的很不错，而且衍生出很...
深入理解SLAM技术概述
gongdiwudu的专栏
04-21 8529
SLAM（同步定位和地图绘制）是一种用于自动驾驶车辆的方法，可让您构建地图并同时在该地图中定位您的车辆。SLAM 算法允许车辆绘制未知环境的地图。工程师利用地图信息来执行路径规划和避障等任务。
SLAM算法解析
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weixin_41521681的博客
10-18 5万+
【嵌牛导读】：SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向，中文译名为「同步定位与地图构建」，它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题。 【嵌牛鼻子】：有人就曾打比方，若是手机离开了 WIFI 和数据网络，就像无人车和机器人，离开了 SLAM 一样。 【嵌牛正文】：目前科技发展速度飞快，想让用户在 AR/VR、机器人、无人机、无人驾驶领域体验加强，还是需要更多前沿技术做支持，SLAM 就是其中之一。实际上
ORB_SLAM测试过程
ribbite
06-02 1609
boost sudo apt-get install libboost-all-dev ROS indigo desktop full 在manifest.xml中移除opencv2的依赖； opencv ROS indigo自带的opencv库是2.4.8 ，如果需要更高版本，自行下载编译配置即可； Eigen3 sudo apt-get install libeigen3-dev 安装确定安装
​综述 | SLAM回环检测方法
3D视觉工坊
01-25 3137
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨任旭倩来源丨计算机视觉life在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差...
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