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一起自学SLAM算法:8.2 Cartographer算法
连载文章,长期更新,欢迎关注:Gmapping代码实现相对简洁,非常适合初学者入门学习。但是Gmapping属于基于滤波方法的SLAM系统,明显的缺点是无法构建大规模的地图,这一点已经在第7章中讨论过了。而基于优化的方法则可以构建大规模的地图,基于优化的方法实现的激光SLAM算法也有很多,比如Hector、Karto、Cartographer等。
cartographer定位方案优化
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;
cartographer学习之调参小结
cartographer使用过程中也涉及到了很多的参数调整,不同的参数对算法的影响是不同的。这里简单记录一下一些常调的参数以及一些比较重要的参数。
【Cartographer参数详解,调参,降低计算量调优笔记记录】
cartographer的2d激光雷达(速腾16线rs16)2d建图lua文件参数详解,调参,降低计算量、改善纯定位模式,调优,学习笔记记录
使用cartographer纯定位替换amcl定位
经过实际使用,发现cartographer定位对于重定位的表现比amcl好。如果机器人的起始位置离原点较远,amcl很难自行重定位到正确的位置,只能手动修改初始位置。然而cartographer定位的表现则很好,在行驶一段距离或原地旋转一段时间后能够正确重定位。
调试 Cartographer Laser-SLAM -- Cartographer 算法流程
Cartographer Algorithm walkthrough for tuning @author 薛轲翰 @email1 kehan.xue@gmail.com @email2 17795832478@mail.nwpu.edu.cn 本文参考cartographer官方文档. cartographer基本思路简介 cartographer基本思路简介 cartographer的主要贡献...
一点Cartographer的调参心得:传感器篇
一点Cartographer的调参心得:传感器篇 - 哔哩哔哩
Cartographer总览
本文目的大概的讲一下整个代码框架,本来是想尽量这一篇写详细一点,后来时间不够了,而且一篇太长了阅读太难受,后面拆成了好多章去讲,这篇主要是拆官方文档,之后的篇章东西我也没有很透彻,有错误的地方欢迎指正。 从这章开始,借鉴了很多大佬的精华: 1.无处不在的小土 2.南北粉面馆 3.火种源码的机器人 4._Leveon 下面开始解读代码 一、算法概述 官方文档(这里要翻墙,基本下面也就是照着官方文档说的,可以把下面当成官方文档的翻译) Cartographer 可以被视为两个独立但相关
Cartographer算法调参
Cartographer算法调参 根据Cartographer_ros文档翻译 Cartographer是一个复杂的系统,调整它需要很好地理解其内部工作。此页面试图直观地概述Cartographer使用的不同子系统及其配置值。如果您对Cartographer的介绍不仅仅感兴趣,还应参考Cartographer论文。它仅描述了2D SLAM,但它严格定义了此处描述的大多数概念。这些概念通常也适用于3...
Cartographer源码阅读---前端扫描匹配
Cartographer前端用了CSM进行一个暴力搜索的粗匹配, 最高精度为栅格分辨率(默认5cm), 初始值是位姿推测器给出的预测位姿, 然后在用ceres进行精匹配, 输入为CSM给的值或者位姿推测器预测的位姿, 用地图匹配与位姿推测的位姿进行优化, 然后返回位姿作为前端的输出.
odom&imu融合用于Cartographer建图
任务动机:使用odom&imu融合用于Cartographer建图,提高Cartographer建图时的匹配精度,同时降低运算消耗。 任务描述:使用odom&imu融合用于Cartographer建图,实验对比验证融合对建图匹配精度的影响。 1. odom的作用 里程计是记录机器人与起始位置相对pose的模块,同时它还提供了机器人实时的线速度、角速度以及这些状态量的不确定性。一个精准的里程计对于建图和定位性能的提高有着重要作用。它不仅可以提供先验位姿,提高建图时的匹配精度,还可以降低运
Cartographer的前端参数设置和效果分析
任务动机:分别对cartographer的前端和后端进行运行时间分析,以确定cartographer的性能瓶颈和指导需要调整的参数。 任务描述:关掉后端,测试前端的运行时间。 然后再打开后端,测试整体运行时间,分析瓶颈是在前端还是在后端,以及每个阶段里面的耗时地方。 1. cartographer算法流程介绍 1.1 数据预处理 LaserScan数据的运动补偿 options.num_subdivisions_per_laser_scan = 10 // 一帧scan数据被拆
cartographer调参总结
# (1)POSE_GRAPH.optimize_every_n_nodes # 设置成0 把后端优化去掉,相当于把前端和后端区分开来,这样如果建图有问题,说明是前端的参数需要调整,先优化前端 而如果前端没有问题,再把此数值改回去,调整后端的参数 # (2)cere匹配器相关参数 # TRAJECTORY_BUILDER_nD.ceres_scan_matcher.translation_weight 【翻译官方文档:在我们的例子中,扫描匹配器可以在不影响分数的情况下自由地前后移动匹配。我们希望..
Cartographer 的前端算法思路
论文内容简单翻译 算法与代码分析 Ceres Scan Matcher Translation & Rotational Cost Function Occupied Space Cost Funtion 参考资料 前一篇博客里面提到的是 Cartographer 前端实现中非常小的一个部分的算法思路,参照了《Real time correlative...
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机器人开发--Cartographer详细介绍
Cartographer是google推出的一套基于**图优化**的SLAM算法。
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cartographer原理简述
cartographer原理简述 参考:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36976685/article/details/84994701 Cartographer 能产生一个精度为5cm的2D栅格地图。 前端 Cartographer在前端匹配环节区别与其它建图算法的区别主要是使用了Submap这一概念,每当或得一次laser scan的数据后,便与当前最近建立的Sub...
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cartographer前端组成架构
其实现原理:根据初始位姿和点云,以初始位姿为中心,在指定范围内枚举出所有候选位姿,并生成每个位姿对应的点云。位置、角度两残差顶多就是对匹配位姿的约束,防止点云匹配的结果和初值差太多,真正的扫描匹配的主角是点云匹配残差。需要CSM粗匹配把位姿推测器传来的预测值更新为一个好的初值,如果没有CSM粗匹配,就用位姿推测器传来的预测值作初值。cartographer的扫描匹配主要通过CSM粗匹配或者位姿推测器提供Ceres精匹配的初值后,通过Ceres精匹配优化将相关数据插入到子图中。
TCP/IP工业通信C#极致实现:工业级TcpClient封装 + 粘包拆包彻底解决 + 高频采集专项优化(完整可投产)
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