这篇博客探讨了使用激光雷达（LIDAR）进行SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）的实现，结合了连续扫描的点云配准与ICP（Iterative Closest Point）匹配技术。通过介绍弗莱堡SLAM课程的内容，文章深入浅出地解释了SLAM的基本步骤，旨在利用环境更新机器人位置。此外，还提到了EKF（Extended Kalman Filter）在SLAM中的应用，为初学者提供了快速指南。
LIDAR-based SLAM implementation using Kalman filter
The SLAM process consists of a number of steps.The goal of the process is to use the environment to update the position of the robot.
雷达 lidar slam
最新推荐文章于 2024-11-15 08:12:04 发布
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