关于cartographer做多传感器融合优化的思考（一）

最新推荐文章于 2024-05-08 21:50:49 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-08 21:50:49 发布 · 443 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#c++ #机器人 #算法

本文深入分析了在Cartographer中如何通过优化算法实现多传感器数据的融合，以提升SLAM（simultaneouslocalizationandmapping）性能，旨在解决实际环境中的定位和建图问题。
动态视觉SLAM的亿点点思考（含20项最新开源代码链接）[上篇]
3D视觉工坊
07-30 791
作者：泡椒味的口香糖 | 来源：3D视觉工坊添加微信：dddvisiona，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群。0. 笔者个人体会动态环境下的视觉SLAM一直都是研究的重点和难点，但最近动态SLAM的paper越来越少，感觉主要原因是动态SLAM的框架已经固化，很难做出大的创新。现有的模板基本就是使用目标检测或者语义分割网络剔除动态特征点，然后用几何一致性做进一步的验证。笔者最近也在思考突...
cartographer 代码思想解读（10）- slam前端LocalTrajectoryBuilder2D类（主流程）
jiajiading的博客
09-30 2703
cartographer 代码思想解读（10）- slam前端LocalTrajectoryBuilder2D类（主流程）local_trajectory_builder_2d处理流程local_trajectory_builder_2d类定义类含有变量输出结果MatchingResult结构体Odometry输入接口AddOdometryDataIMU输入接口AddImuData点云输入接口AddRangeData（核心处理方法）点云投影和滤波TransformToGravityAlignedFrame
cartographer 优化参数
chilian12321的博客
03-31 2723
TRAJECTORY_BUILDER_2D.voxel_filter_size：平均误差在0.1 和0.2时发生起伏，虽然0.1的误差比0.2的更大，但由于0.2时绘图偏差严重，建议选择小于0.1的值。submaps.resolution：平均误差在0.1时达到顶峰，建议小于0.1较为良好。submaps.num_range_data：可以接受的调整参数范围在90 - 60之间，在80左右效果较为优秀。TRAJECTORY_BUILDER_2D.max_range：可以接受的调整参数范围在30 - 15之间
多传感器融合（一）
吴建明wujianming_110117
05-26 1645
多传感器融合（一） 一．概述 “传感器融合技术”号称自动驾驶中的核心技术。 传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础，在实现自动驾驶的各个阶段都必不可少。 自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息，扮演眼睛、耳朵的角色。 控制模块分析处理信息，并进行判断、下达指令，扮演大脑的角色。车身各部件负责执行指令，扮演手脚的角色。而环境感知是这一切的基础， 因此传感器对于自动驾驶不可或缺。 二．多传感器融合的必要性 为什么一定要多传感器融合呢？主要是扬长避短、冗余设
ROS小车，乐视深度相机+cartographer+move_base从零开始配置导航
weixin_45867032的博客
11-04 8416
芯片：stm32F407ZG RT-Thread 之 PWM 设备驱动详细配置过程
cartographer_optimization_problem_2d
fb_941219的博客
06-23 966
主要业务逻辑回到中。具体的优化这一部分就是在中进行实现。前面计算约束结果为：将节点与子图原点在global坐标系下的相对位姿 与 约束 的差值作为残差项残差计算代码： 2.2.第二种残差-Landmark landmark数据 与 通过2个节点位姿插值出来的相对位姿 的差值作为残差项 主要是 之间的约束： 略.节点与节点间在global坐标系下的相对坐标变换 与 通过里程计数据插值出的相对坐标变换 的差值作为残差项节点与节点间在global坐标系下的相对坐标变换 与 相邻2个节点在local坐标系下的相对坐
cartographer中优化简析及相关优化资料总结
yinweiwuzhisuoyixue的博客
05-08 1591
cartographer 后端优化, ceres库使用，图优化相关资料总结
传感器融合入门必看：在STM32上实现高性能互补滤波的3步法
# 传感器融合与互补滤波：从理论到STM32实战的完整路径 你有没有试过让一个机器人稳稳地站在斜坡上，哪怕轻轻一推也不倒？或者你的无人机在空中翻滚一圈后还能精准回到原位？这背后其实藏着一门“平衡的艺术”——...
cartographer逐行代码解析视频教程
Lidar_SLAM_world的博客
06-16 679
​01前言 Cartographer是google在2016年推出的一套基于图优化的激光SLAM算法。如果你是SLAM研究者你一定听说过它的大名。这套算法可以融合多种传感器数据，以较低的资源消耗、较高的实时性构建栅格地图（这里仅指二维地图，虽然cartographer也支持3d建图，但建出来的地图既不是栅格地图也不是3d点云或其他常见格式，这种地图只能用于定位，没法用于路径规划、任务决策等，所以稍显鸡肋，目前业界很少使用这种地图））。可以说这套算法是目前激光slam界算法中的老师傅：没有新算法的眼花缭乱，
Cartographer前端之local_trajectory_builder_2d.cc
YGG12022的博客
04-08 1923
其中红色框圈起来的则是local_trajectory_builder_2d所处理的所有内容和流程，其输入仅为激光数据（点云）、odometry，Imu DATA。而经过一系列处理后输出结果为cartographer定义的InsertionResult结果类，包含了时间戳、当前机器人位置、submap及在世界坐标的位置、激光点云结合等。即经过前端处理可以得到一系列的submap，如此后续其他模块可将submap进行后端处理拼接形成整个地图。 整体处理流程如下： 1.激光原始数据预处理融合转换成...
Cartographer 2D SLAM算法
11-28
Cartographer 2D SLAM算法,2D 的流行算法，非常不错的文档
基于Cartographer算法的SLAM与导航机器人设计.pdf
06-11
基于Cartographer算法的SLAM与导航机器人设计.pdf
工作小笔记——使用Cartographer建图和调优
m0_71775106的博客
11-06 7564
本文讲述使用cartographer进行数据回放和参数调优的过程，属于官方文档的阅读笔记，加入了部分自己的理解。
基于谷歌Cartographer SLAM集成机器视觉
hjwang1的专栏
03-15 6873
首发：今日头条号之机器人视觉 从工程的角度来看，Google开源的SLAM真是上乘之作，当然算法及实现也是大公司级手笔，鉴于当前中文介绍较少，就把近来看的源码分析介绍出来，也许能给某些人以方便。 这篇文章里，仅从ROS及Cartographer SLAM本身的调用流程讲起，关于算法等细节另开文章再详加说明。 首先，编译、安装，把代码跑起来，先一探究竟，如下图所示，2D环境下的
Cartographer源码阅读---后端优化思路
qq_41663016的博客
05-16 2471
进入到后端, Cartographer在pose_graph中实现了约束与节点的添加, 在optimization_problem中实现优化. 约束的构建方法由于传感器类型不同, 也多种多样, 不同的构建方法实现了相互的约束, 所以可以实现整体的优化.
使用速腾16线激光雷达跑通cartogranpher-2d作为真值,对视觉激光融合结果使用evo评估
weixin_42344264的博客
12-04 1781
摘要：长走廊数据集,使用cartographer记过作为真值，评估视觉和雷达融合(VINS-Fusion-Lidar)的结果。框架：vins-fusion、vins-fusion-lidar、aloam 一、配置cartographer参数 my_robot_3d.lua include "map_builder.lua" include "trajectory_builder.lua" options = { map_builder = MAP_BUILDER, trajectory_buil
Cartographer算法2D激光雷达与IMU融合建图
wangchuchua的博客
10-30 9242
上一篇文章讲了cartographer算法手持雷达建图的参数调试，这篇进一步讲如何融合2D雷达与IMU采用cartographer算法进行slam建图。cartographer算法手持二维激光雷达建图（不使用里程计及IMU）
cartographer使用landmark
ybg的博客
03-29 8927
cartographer使用landmark 打字不易，转载请注明。 1.在cartographer运行配置文件中打开 use_landmarks= true 2.运行cartographer。如果其他一切正常，会出现等待landmark的警告，且全局状态会报错（机器人模型错误是未加载机器人模型） 此时命令行窗口显示 此时程序会挂起，一直等到接收到landmark话题才开始运行。因此landm...
[cartographer疑问系列] 1. 优化之后的recover
yaoyaoqiekenaoo的博客
11-22 690
优化后的recover有两个目的： 1. rviz显示 2. for 下一次优化 具体的recover操作在pose_graph_2d.cc 的 RunOptimization 函数： //正式进行优化的函数. void PoseGraph2D::RunOptimization() { if (optimization_problem_->submap_data().empty()) { return; } // No other thread is access.
ros机器人，怎么从定位的角度进行算法上的优化
最新发布
05-07
比如询问多传感器融合的具体实现，或Cartographer在动态环境中的优化方法。 需要确保回答符合用户的要求：使用正确的中文，LaTeX格式，引用标记，并参考之前的回答结构。同时，保持自然流畅，避免使用Markdown，用...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值