cartographer 论文

最新推荐文章于 2023-07-05 01:01:38 发布
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分类专栏： Cartographer
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fly1ng_duck/article/details/82772621
本文探讨了子地图构建过程中累积误差的问题，并介绍了子地图完成构建后不再接收新扫描数据的原因。子地图与扫描数据之间的对齐是通过迭代过程实现的，确保两个坐标系统的统一。文章还讨论了如何将子地图用于闭环检测。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

resent local maps for scan-matching is prone to accumurate the errors;

once the submaps completed ,no more new scans inserted into the submaps; submap停止更新，why?

然后所有子地图和scans都视为loop closure

a submap container -> close submap ->scan matcher ->loop constraint

Processing

1.scans

子地图的构建就是submaps 和scan 坐标系aligning的迭代过程 还有transformT 保持两个坐标系统一

 

2.

cartographer系列----cartographer论文
weixin_40863346的博客
06-04 1万+
看完这篇论文很久了，现在再做一下学习笔记。希望大家一起交流学习呀～ 这篇论文的重点在于分支定界算法回环检测时对CSM相关算法的搜索加速。 论文中文翻译可看：real-time loop closure in 2D LIDAR SLAM I.INTRODUCTION 讲这篇论文的重点在于减少在计算回环约束时的计算量。 II.RELATED WORK 提出几种常用的回环检测时用到的扫描匹配...
cartographer论文英文版
11-06
总的来说，这篇论文为解决Cartographer在大规模地图构建中的性能问题提供了一个创新的解决方案。AMDS通过智能调度策略，实现了处理速度的提升，这对于需要快速响应和高精度定位的移动机器人应用具有重要意义。
cartographer论文解析 Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM
qq_29320587的博客
06-08 1634
使用便携式激光测距仪（又称Lidar）和SLAM（simultaneous localization and mapping）是获取建筑平面图的有效方法。实时生成和可视化楼层平面图有助于操作员评估捕获数据的质量和覆盖范围。而这种便携式的平台计算资源是有限的。而作者现在要介绍他们使用的方法，他们的建图平台是装着lidar的背包，实现实时建图和5cm的分辨率，主要方法是通过计算scan-to-submap匹配作为约束。建筑平面图对各种应用都很有用，现在的方法都是用激光、卷尺来测量，或者结合CAD图。
cartographer学习——cartographer论文
weixin_43731435的博客
05-18 1608
real-time loop closure in 2D LIDAR SLAM 论文整理 论文中文翻译可看：real-time loop closure in 2D LIDAR SLAM 一边看论文，一边整理+记录问题 三、SYSTEM OVERVIEW 系统总览 cartographer是一个实时的，室内的，使用背包传感器建立2D格网的精度r=5cm的地图的方法。 每帧雷达数据按照最优估计插入，而且被认为是短时间内的最优位置估计。 每帧的匹配依赖于最近的一个submap，也即依赖于最近的帧。所以位姿pos
cartographer算法 原论文
weixin_42784393的博客
02-07 457
cartographer原论文《real-time loop closure in 2D LIDAR SLAM》翻译 real-time loop closure in 2D LIDAR SLAM翻译
cartographer论文原文与翻译
最新发布
06-16
通过对Cartographer论文的深入学习，初学者不仅可以理解SLAM的基本原理，还能掌握实际应用中的技术细节，这对于进行毕业设计或是进行SLAM相关的研究工作具有极大的指导意义。无论是理论知识的积累还是实践技能的提升...
google cartographer论文
09-25
### Google Cartographer 论文解析 #### 一、引言 Google Cartographer 是一项由 Google 开发的开源项目，旨在解决机器人实时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）的问题，特别是针对...
Cartographer算法论文
12-15
### Cartographer算法论文知识点 #### 一、引言与背景 - **研究目的**：本文旨在提出一种在有限计算资源下实现2D激光雷达（LIDAR）SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）中实时闭环...
cartographer、graphslam论文
05-28
Cartographer主要理论是通过闭环检测来消除构图过程中产生的累积误差[1]。用于闭环检测的基本单元是submap。一个submap是由一定数量的laser scan构成。将一个laser scan插入其对应的submap时，会基于submap已有的laser scan及其它传感器数据估计其在该submap中的最佳位置。submap的创建在短时间内的误差累积被认为是足够小的。然而随着时间推移，越来越多的submap被创建后，submap间的误差累积则会越来越大。因此需要通过闭环检测适当的优化这些submap的位姿进而消除这些累积误差，这就将问题转化成一个位姿优化问题。当一个submap的构建完成时，也就是不会再有新的laser scan插入到该submap时，该submap就会加入到闭环检测中。闭环检测会考虑所有的已完成创建的submap。当一个新的laser scan加入到地图中时，如果该laser scan的估计位姿与地图中某个submap的某个laser scan的位姿比较接近的话，那么通过某种 scan match策略就会找到该闭环。Cartographer中的scan match策略通过在新加入地图的laser scan的估计位姿附近取一个窗口，进而在该窗口内寻找该laser scan的一个可能的匹配，如果找到了一个足够好的匹配，则会将该匹配的闭环约束加入到位姿优化问题中。Cartographer的重点内容就是融合多传感器数据的局部submap创建以及用于闭环检测的scan match策略的实现。
cartographer slam- 三篇论文.zip
07-23
cartographer核心算法实现的三篇论文，在阅读代码的时侯作为参考：1.Real-Time Correlative Scan Matching 2.Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM 3.Efficient Sparse Pose Adjustment for 2D mapping
Cartographer 论文
fly1ng_duck的博客
07-05 800
scans 就是激光雷达从激光坐标系到局部地图坐标系的映射。submaps就是都过在激光在局部地图坐标系的映射构建的概率地图ceres scan matching就是通过插值平滑，将二维的局部概率地图变成平滑的一维函数构建最小而成问题。Cartographer主要是解决回环问题。回环时消除局部地图匹配形成的误差。branch and bound 主要是解决搜索空间的问题...
cartographer算法(二)—— cartographer论文精读 for Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM
weixin_42156097的博客
12-30 9356
Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM文章阅读及分析 原文：W. Hess, D. Kohler, H. Rapp, and D. Andor, Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM, in Robotics and Automation (ICRA), 2016 IEEE International Confere...
Cartographer论文翻译(回环)
JunJun
04-08 963
便携式激光测距仪（也被称为激光雷达）和同步定位与建图（SLAM）技术是获取竣工平面图的有效方法。实时生成和可视化平面图有助于操作员评估捕获数据的质量和覆盖范围。构建一个便携式捕获平台需要在有限的计算资源下进行操作。我们介绍了我们的背包测试平台中使用的方法，该平台实现了5厘米分辨率的实时测绘和闭环检测。为了实现实时闭环检测，我们使用分支定界方法来计算scan-to-submap的匹配作为约束。我们提供了实验结果，并与其他众所周知的方法进行了比较，结果表明，就质量而言，我们的方法与现有技术具有竞争力。
每日浅读SLAM论文——简析Cartographer
qq_21043585的博客
07-05 1681
它的主要工作在后端，使用分支定界优化了CSM算法，然后构建了位姿和submap之间的约束图，使用SPA（一种利用图稀疏性来加速优化，这可以说是真正将图优化投入实际使用的算法，学习到一定深度了可以再去学习，总之是一种快速进行图优化的算法）进行优化。显然，这种算法复杂度很高。其实我们很容易想到一种简单的算法（我瞎想的，便于理解），假设一开始x搜索范围之[-10,10]，步长为1，搜一百次，取分数最高的10次，这10次分数都在[-1,1]之间，那我改步长为0.1搜索新的区间。就是前端，核心就是优化这个函数，
雷达系列论文翻译（十二）：Cartographer系列（二）
weixin_39061796的博客
07-07 645
A Flexible and Scalable SLAM System with Full 3D Motion Estimation 摘要 对于城市搜索救援（USAR）场景中的许多应用，机器人需要学习未知环境的地图。本文提出了一种需要较少计算资源的快速在线学习精确栅格地图的系统，该系统结合了一种基于激光雷达系统的鲁棒扫描匹配方法和一种基于惯性传感器的三维姿态估计系统。通过快速逼近地图梯度和多分辨率栅格，实现了在各种具有挑战性的环境中的可靠的定位和建图能力，并提供了多个数据集，展示了嵌入式手持式建图系统的适用
google cartographer的论文《real-time loop closure in 2D LIDAR SLAM》翻译
qq_32115101的博客
06-23 424
cartographer论文翻译 初衷 因为自己看了两天论文毫无头绪，就想着那就先把这篇论文翻译一下，然后加上自己的一些理解。看看能不能得出点啥来。 摘要 便携式激光测距仪(也就是LIDAR)以及实时定位和绘图（slam）都是比较有效的一种建立平面图的方法。实时生成和绘制平面图能很好的评估捕获的数据的质量。因此建立一个在有限的资源下可接入的平台是非常有必要的。这篇论文提供了一种在mapping...
cartographer代码及论文分析
dxmcu的专栏
12-27 3289
1. 基础 1.1 软件架构 1.2 坐标系及相互关系     参考定义见：backpack_3d.lua     Local map frame是一次slam过程中的原点。但是现在cartographer支持Incremental mapping。global map是整个地图的原点，local map是每一次建图的原点。     map_frame = “map”：cartograp...
"Cartographer论文：基于自适应多距离扫描调度的制图SLAM优化方法
The paper titled "Cartographer SLAM Method for Optimization with an Adaptive Multi-Distance Scan Scheduler" is authored by Abdurahman Dwijotomo, Mohd Azizi Abdul Rahman, Mohd Hatta Mohammed Ariff, ...
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