论文阅读：ROBOT-CENTRIC ELEVATION MAPPING WITH UNCERTAINTY ESTIMATES

最新推荐文章于 2025-12-30 19:09:22 发布
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#自动驾驶 #机器人

博客涉及自动驾驶和机器人相关内容，但具体信息缺失。自动驾驶和机器人是信息技术领域热门话题，自动驾驶可实现车辆自动运行，机器人在多场景有应用。

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【文献阅读】Probabilistic Terrain Mapping for Mobile Robots With Uncertain Localization
leida_wt的博客
02-28 3117
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...
【文献阅读】Probabilistic Terrain Mapping for Mobile Robots with Uncertain Localization
lijiaming550的博客
08-03 387
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。
【论文翻译】Robot-Centric Elevation Mapping with Uncertainty Estimates---具有不确定性估计的机器人中心高程图映射
cizhuo043691的博客
12-18 2558
   本文讨论了自主机器人的局部地形映射过程。 基于机载测距传感器和现有机器人姿态估计，我们从机器人为中心的角度制定了一种新颖的高程测绘方法。 该公式可以明确地处理对于许多自主机器人而言发生的机器人姿态估计的漂移。 我们的映射方法完全结合了距离传感器测量不确定度和机器人的六维姿态协方差。 我们引入了一种计算有效的地图融合过程公式，允许以高更新速率绘制地形。 最后，我们的方法在一个走过障碍物的四足机...
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
项目推荐：ANYbotics/elevation_mapping
gitblog_00744的博客
11-08 545
`elevation_mapping` 是一个由 ANYbotics 开发的 ROS（机器人操作系统）包，专门用于移动机器人在复杂地形中的高度映射。该项目的主要编程语言是 C++，利用了 ROS 的强大功能来实现机器人中心的高度映射。 ## 2. 项目核心功能 该项目的主要功能是为移动机器人提供高度映射，特别适用于崎岖地形的导航。其核心功能包括： - **机器人中心的高度映射**：通过集成机...
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 6436
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）...
ROBOT-CENTRIC ELEVATION MAPPING WITH UNCERTAINTY ESTIMATES
07-27
- *2* *3* [【论文翻译】Robot-Centric Elevation Mapping with Uncertainty Estimates---具有不确定性估计的机器人...](https://blog.youkuaiyun.com/cizhuo043691/article/details/85067058)[target="_blank" data-...
camera+ 2d lidar+imu 创建3d地图 论文汇总
桃子的博客
10-21 2128
最近开题给的题目是不规则地形slam ，但是现在有的传感器只有一个双目和一个2d雷达和imu，而且都是那种很便宜的传感器，所以先查找论文，找找方案，然后看看后面怎么搞。 1.A SLAM with simultaneous construction of 2D and 3D maps based on Rao-Blackwellized particle filters 传感器：wheel odom，2d laser scan（rplidar），depth camera(kinect v1) 环境：
Quad_sdk四足机器人代码解读系列4-terrain_map发布
aimo0806的博客
08-21 809
terrain_map_node是高程地图的发布节点，代码位置quad_sdk\quad_utils\src\terrain_map_publisher_node.cpp和terrain_map_publisher.cpp。改代码主要功能是初始化地图参数，从data/目录下读取高程地图分层数据（顶点xyz,法向量nxnynx,以及滤波后的nx_filt、ny_filt、nz_filt），并发布到/robot_1/terrain_map_raw(原始地形图)。
探索高效地形测绘：ANYbotics的Elevation Mapping开源库
gitblog_00034的博客
04-09 796
在自动化和机器人领域，准确的地形测绘是实现自主导航的关键。ANYbotics公司开发的**Elevation Mapping**是一个强大的、开源的ROS（Robot Operating System）模块，专为移动机器人提供实时三维地形建模和测绘能力。 ## 技术分析 Elevation Mapping的核心是基于激光雷达（LiDAR）的数据处理，它通过以下步骤实现高精度的地表高度映射： ...
探索未知：机器人中心高程映射库的卓越之处
gitblog_00426的博客
08-09 961
在这个快速发展的机器人时代，精准的环境感知和导航是移动机器人的核心能力。今天，我们向您推介一款名为"Robot-Centric Elevation Mapping"的开源ROS软件包，它为您的机器人带来强大的地形映射和导航解决方案。 ## 项目简介 这个项目由ANYbotics公司开发，旨在为装有定位系统（如IMU和里程计）以及距离传感器（例如结构光、激光雷达或立体相机）的移动机器人提供局部导...
ROS_Kinetic_x ROS栅格地图庫 Grid Map Library
zhangrelay的专栏
09-28 6299
源自：https://github.com/ethz-asl/grid_map Grid Map Overview This is a C++ library with ROS interface to manage two-dimensional grid maps with multiple data layers. It is designed for mobile robotic
elevation_mapping 安装辛酸史
BetterEthan的博客
04-16 4167
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...
elevation_mapping使用笔记
BetterEthan的博客
04-17 7005
节点相关介绍: elevation_mapping 这是该工程最主要的节点，该节点主要使用距离传感器，机器人姿态、方差信息，建立一个具有方差的高程图 订阅话题： /points(sensor_msgs/PointCloud2) 距离传感器所测量的数据 /pose(geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped) 机器人姿态和姿态协方差...
自动驾驶—CARLA仿真（29）传感器（Sensors and data）
zfjBIT的专栏
12-26 1299
该方法接收一个回调函数（callback）作为参数，通常是一个 lambda 函数，用于定义数据到达时应执行的操作。与所有其他参与者一样，首先需从蓝图库中查找传感器蓝图，并设置特定属性。通常，它们会附着（attach）到某个父级参与者（如车辆）上，从而像真实安装在车辆上的传感器一样随仿真移动。要么在每个仿真步（simulation step）获取，要么在特定事件触发时获取，具体取决于传感器类型。大多数传感器数据对象都提供将信息保存到磁盘的方法，便于在其他环境中使用。，因此传感器可能穿过墙壁或其他几何体。
《自动驾驶与机器人中的slam技术:从理论到实践》笔记——ch7（4）
最新发布
qq_74174950的博客
12-30 726
主要是通过激光雷达获取环境三维点云（也可以选择IMU、轮速计来进行辅助传感），软件核心模块是前端点云配准帧间匹配、实现相邻点云的对齐（可以先找到最近邻（暴力最近邻、栅格和体素法、二分树与k-d树、四叉树和八叉树），之后进行拟合（直线拟合、平面拟合））进行基础点云处理，处理完之后进行点云匹配（使用点到点ICP、点到线ICP、似然场法的匹配方法），之后利用栅格地图的方法建立子地图，可使用关键帧或者是体素的方法将子地图拼接构建成局部地图，并使用回环检测来进行地图优化。去畸变是去当前帧激光点云的畸变。
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