文献阅读：Real-time Localization and Elevation Mapping within Urban Search and Rescue Scenarios

最新推荐文章于 2026-01-09 14:32:16 发布
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#机器人 #算法

博客主要提及了机器人相关的高程图构建内容，高程图构建属于信息技术领域，可能在机器人导航、环境感知等方面有重要应用。

高程图构建

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elevation mapping算法3之使用D435i相机离线或在线订阅点云和tf关系生成高程图
重点记录机器人和自动驾驶相关领域的技术，尤其是计算机视觉，视觉SLAM等，不仅有前言文献或必备算法的学习，也会有实际应用的点滴经验
08-08 3358
本文主要学习使用D435i相机发出的点云作为高程图的点云输入，如何离线输入点云生成高程图，进一步学习如何在线订阅点云生成高程图。
【文献阅读】Probabilistic Terrain Mapping for Mobile Robots With Uncertain Localization
leida_wt的博客
02-28 3133
文章目录1. 整体框架2. 符号与坐标系定义3. 由观测更新地图4. 由运动更新地图5. 地图融合6. 拓展到动态环境总结 “Probabilistic Terrain Mapping for Mobile Robots With Uncertain Localization”是ETH的四足机器人组的一个研究子项目，其动机是研究如何用机器人摄像机逐帧相对运动和3D点云观测对机器人的局部地面地形进...
elevation_mapping:以机器人为中心的海拔地图，用于崎rough地形导航
05-04
以机器人为中心的高程图 概述 这是一个软件包，用于通过移动机器人进行高程映射。 该软件设计用于具有定位估计（例如IMU和里程计）和距离传感器（例如结构光（Kinect，RealSense），激光距离传感器，立体摄像机）的机器人的（本地）导航任务。 所提供的海拔图在机器人周围受到限制，并且反映了通过机器人的运动而聚集的姿势不确定性（以机器人为中心的映射）。 开发此方法以显式处理机器人姿态估计的漂移。 这是研究代码，希望它会经常更改，并且不适合任何特定目的。 源代码是根据。 作者：PéterFankhauser 合著者：马克西米利安·沃尔夫（Maximilian Wulf） 所属： 维护者：Maximilian Wulf， 该项目最初是在苏黎世联邦理工学院（自治系统实验室和机器人系统实验室）开发的。 正在使用的高程图软件的视频： 引用 以下文件（）中描述了此软件中使用的以机器人为
elevation mapping 中加入语义label
Sylvia的博客
12-20 423
PointXYZRGBCE.hpp point XYZRGBCE, (float , x , x) y , y z , z rgb,rgb (uint 32t , edge,edge) 把edge换成able的名字 ElevationMapping.cpp //HASH GRID MAP pointcloud(<PointXYZR...
ANYbotics Elevation Mapping 高程栅格地图创建（ROS）——苏黎世联邦理工学院
li_lala的博客
10-16 6446
ETH高程地图ROS软件包 elevation mapping 地址：高程栅格地图 该软件包已经在ROS Kinetic和Ubuntu 16.04下进行了测试。 安装 依赖 该软件基于机器人操作系统（ROS），需要先安装。此外，以机器人为中心的高程映射依赖于以下软件： 网格地图（移动机器人的网格地图库） kindr（机器人的运动学和动力学库） kindr_ros（针对kindr的ROS包装器）...
Ubuntu18.04 ROS-melodic 安装配置elevation mapping
weixin_41485784的博客
04-27 1901
本文是小白安装配置整个elevation mapping的全部过程，所有遇到的报错，小白都花时间和精力去查询和解决，希望能对大家有所帮助，减少踩坑。
【文献阅读】Probabilistic Terrain Mapping for Mobile Robots with Uncertain Localization
lijiaming550的博客
08-03 394
以机器人为中心的局部高程图更新与融合算法，考虑了传感器测量不确定性与机器人位姿的不确定性。
OD-SLAM: Real-Time Localization and Mapping in Dynamic Environment through Multi-Sensor Fusion 论文笔记
TheRun的博客
03-14 4563
OD-SLAM: Real-Time Localization and Mapping in Dynamic Environment through Multi-Sensor Fusion 论文笔记 Abstract 摘要 本文提出了一种新型的SLAM系统，它主要利用神经网络和多传感器融合来实现机器人在动态环境下的定位。该SLAM系统是基于ORB-SLAM2开发的。它通过神经网络识别出图像中的高动态物体，并将其从图像中移除。由于神经网络不能每次都准确地识别动态物体，它将影响SLAM系统的姿势估计。因此，本文
论文阅读：（二）Kimera: an Open-Source Library for Real-Time Metric-Semantic Localization and Mapping
weixin_51240747的博客
06-16 1139
我们常用的SLAM库有ORB-SLAM、VINSMono、OKVIS、ROVIO等。 这篇论文要介绍的是另一个开源库Kimera，它提供了3D网格重建功能和语义标注功能。 它由四个模块组成： （1）VIO:用于快速和准确状态估计的视觉惯导测距模块。 （2）RPGO:全局轨迹估计的姿态图优化器 （3）Mesher：快速网格重建的轻型3D网格划分器模块 （4）Semantics：密集的3D度量语义重建模块 算法流程： 输入：RGB图像、IMU（2） 使用四个线程以不同速率容纳输入和输出（4） 输出：（5） .
Low-drift and real-time lidar odometry and mapping 翻译注解1
08-03
《Low-drift and Real-time Lidar Odometry and Mapping》这篇论文提出了一种低漂移、实时的激光雷达里程计和映射方案。该方案利用6自由度的3D激光扫描仪进行测量，解决了由于激光测距信号返回时间点不同以及运动...
#论文学习#第二篇：CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction
qq_34716695的博客
03-24 5612
CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction CNN-SLAM：基于学习深度预测的实时稠密单目slam Abstract： 本文研究了如何利用深度神经网络预测对深度地图进行精确和稠密的单目重建。我们提出了一种方法，将cnn预测的稠密深度地图与直接单目SLAM获得的深度测量自然融合在一起。我们的融合方案在单眼SLAM方法容易失败的图像位置上具有深度预测的优势，例如沿着低纹理区域，反之亦然。我们证明了使用深度预
Kimera: an Open-Source Library for Real-Time Metric-Semantic Localization and Mapping ,2019
phy12321的博客
03-20 5677
Laboratory for In-formation & Decision Systems (LIDS), Massachusetts Institute of Technology, Cambridge Kimera was partially funded by the DCISTCollaborative Research Alliance,MIT Lincoln Laborat...
elevation_mapping 安装辛酸史
BetterEthan的博客
04-16 4180
地址 https://github.com/ANYbotics/elevation_mapping 安装依赖： Grid Map(grid map library for mobile robots) kindr(kinematics and dynamics library for robotics), kindr_ros(ROS wrapper for kindr), Poin...
安装elevation_mapping与traversability_estimation
weixin_45678627的博客
02-14 2863
1 安装elevation_mapping 安装过程按照： 按网站 https://github.com/ANYbotics/elevation_mapping 步骤进行安装 （1）通过源码进行安装grid_map： GitHub - ANYbotics/grid_map: Universal grid map library for mobile robotic mapping （2）按网站 https://github.com/anybotics/kindr 步骤安装kindr （3）安装PCL，其中
PNAS：神经形态机器人电子皮肤
weixin_44887311的博客
01-07 536
机器人技术的进步需要类似人类皮肤的复杂触觉感知能力，这种感知能力具有多重感知和保护功能。目前的机器人电子皮肤设计较为简单，仅提供压力感知等基本功能。香港城市大学于欣格团队开发的神经形态机器人电子皮肤（NRE-skin）采用分层式、神经启发式架构，能够实现高分辨率触觉感知、利用局部反射主动检测疼痛和损伤，以及模块化快速修复。这种设计显著提升了机器人的触觉、安全性和人机交互的直观性，使其成为更具同理心的服务型机器人的理想选择。为了与人类进行富有同理心的近距离互动，人们对具备先进感知能力的人形机器人的需求日益增长
茂捷M1020电感式编码器芯片赋能工业智能升级，适用于工业及机器人等领域的各种应用场景
最新发布
TaidL的博客
01-09 165
茂捷M1020电感式编码器芯片是一款专为高精度位置检测而设计的芯片产品，采用先进的电感技术，能够精确测量旋转物体的位置和角度。芯片将电感编码器转子的电磁感应电流进行转换、放大、滤波等处理，进而转成高线性的正弦、余弦信号，便于 MCU 等主控芯片解码成角度信号。 茂捷M1020电感式编码器芯片芯片支持校准功能，可校准输入信号和芯片的漂移电压、增益等，使得输出的正弦、余弦信号处于最佳状态。 茂捷M1020电感式编码器芯片适用于工业等领域的各种应用场景。支持功能定制及贴牌
博图通用机器人“眼+脑”——赋能动力锂电池模组智能制造
BTGD1818的博客
01-07 230
博图通用机器人“眼+脑”解决方案，依托高精度3D视觉与先进AI技术，精准破解模组成像、装配空间局限、快速换产等痛点，为模组上下料、装配等核心环节提供稳定技术支撑，已批量部署于关键制造工位。搭载Mech-Eye PRO S高精度3D相机与自研AI算法，具备优异抗环境光、抗反光能力，可精准识别塑料端板、深暗色/高亮反光电芯等混合材质模组，视觉重复定位精度达±0.3mm。1、模组下料定位：双相机协同作业，精准定位模组，避免抓取磕碰，从源头规避安全隐患，适配大尺寸模组需求。3、通用机器人“眼+脑”深度融合。
步兵机器人
m0_74739916的博客
01-05 706
通过遥控器控制机器人向任何方位运动，小陀螺，云台指向，发射子弹，具备多种作战模式，也可将遥控器连接电脑，利用电脑上位机软件控制机器人。
养殖厂机器人清淤施工哪家专业生产厂家
barlosi的博客
01-07 270
技术先进性（40%）：先进技术是高效清淤的关键，权重占比最大。清淤效率（30%）：直接影响养殖厂正常运作，权重较高。设备稳定性（20%）：稳定的设备能减少故障，保障施工连续性。售后服务（10%）：良好售后可解决后顾之忧。
Photo-SLAM: Real-time Simultaneous Localization and Photorealistic Mapping for Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras
03-20
Photo-SLAM 是一种先进的实时 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，能够在单目、双目以及 RGB-D 相机上实现高效的定位与高质量的地图构建。它通过结合光度优化和几何建图方法，在多个维度上提升了...
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