一点Cartographer的调参心得：前端篇

最新推荐文章于 2025-12-11 21:01:45 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-11 21:01:45 发布 · 159 阅读

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#c++ #机器人 #算法

本文分享了一点Cartographer在前端开发中的调参经验，重点讲述了如何有效地调整参数以提升性能和用户体验，适合前端开发者参考。

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FRIGIDWINTER的博客

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ROS概念太多太复杂？ROS从入门到精通系列订阅必看

大盘点！22项开源NeRF SLAM顶会方案整理！（下）

3D视觉工坊

11-14

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作者：泡椒味的口香糖 | 来源：计算机视觉工坊添加微信：dddvisiona，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群。大盘点！22项开源NeRF、SLAM顶会方案整理！（上）大盘点！22项开源NeRF SLAM顶会方案整理！（中）0. 笔者个人体会上两篇文章我们介绍了仅优化NeRF、仅优化位姿、位姿和NeRF联合优化的NeRF SLAM相关工作。本文我们将介绍物体级NeRF SLAM和雷达N...

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cartographer定位方案优化

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06-14

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解决方案就是获取地图中某一位置的实际障碍物信息（模拟当前位置激光扫描一圈得到的障碍物信息），与实际的激光信息进行匹配计算就可以判断定位位置是否准确了。例如图1中黄色线表示的区域会被误匹配到图2中黄色线表示的区域，实际观察cartographer计算的图1、图2两个位置叶子节点得分也是较为相似的；我所使用的激光为70元左右的三角测距激光，应该是最便宜的一种激光了，并且激光数据未做任何处理，该方案效改善定位精度效果明显；但图2中位置的激光信息实际应为红色线表示的区域，图3、图4为原图；

一点Cartographer的调参心得：传感器篇

github_37710643的博客

08-02

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Cartographer源码阅读---node_main.cc

qq_41663016的博客

03-13

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啃一下谷歌优秀的激光SLAM开源框架-Cartographer. 这个框架算法简单,但是程序部分太多需要学习的地方了.不论是整体框架的结构,还是数据的使用,都是非常优美的.不愧是大公司啊.接下来记录一下每天学习的内容和心得,督促自己坚持下去!node_main.cc是整个Cartographer程序的入口，用来调用整个Cartographer进程。以最基础的单线雷达和轮速计为例。整体的代码开始是在Run函数中实现的。

激光SLAM理论与实践 - 第六期大作业（运行并测试 GMapping、Hector Slam、Karto、Google Cartographer ）作业与心得

shamozhizhoutx的博客

09-27

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大作业内容 3 选 1：实现一个完整的激光 SLAM 算法。把前面各小节的内容串联起来，可以用前面作业提供的 rosbag，也可以其它的数据集。运行并测试 GMapping，Hector Slam, Karto, Google Cartographer 等开源激光 SLAM 算法，并给出详细的测试对比报告。不同场景下/数据集的精度，速度，是否有回环，算法差异等。选择一个激光+IMU/IMU/视觉/里程计/GNSS 或激光与其它多传感器融合的技术方向做调研，撰写总结报告，最...

DROID-SLAM: 单目、双目、RGBD相机的深度视觉SLAM

3D视觉工坊

11-13

2860

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨paopaoslam来源丨泡泡机器人SLAM标题：DROID-SLAM: Deep Visual SLAM for Monocu...

手撕LOAM源代码laserOdometry.cpp特征检测与匹配

3D视觉工坊

11-01

467

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HiChatBox SLAM建图算法运行实践

weixin_33622085的博客

11-12

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Cartographer调参经验分享

qq_33346065的博客

07-01

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南北粉面馆

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stephanezhang的博客

03-24

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cartographer调参总结

Studying……

09-29

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