SLAM中的基本方法（转自古月居）

转载 已于 2022-03-29 18:18:36 修改 · 245 阅读 · 0 ·
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#人工智能

于 2022-03-29 15:16:29 首次发布
本文深入剖析了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术中常用的几种框架，包括Ceres、Eigen、G2o、Sophus、PCL及Gtsam等。通过对比不同框架的特点与应用场景，帮助读者理解其在机器人定位与地图构建中的核心作用。
视觉SLAM笔记（17） 李代数求导与扰动模型
氢键H-H
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BCH 公式与近似形式、SO(3) 李代数上的求导、李代数求导、扰动模型、SE(3) 上的李代数求导
【学习笔记】ROS-古月居第6讲：机器人SLAM与自主导航
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【学习笔记】古月居-ROS第6讲：机器人SLAM与自主导航 建图功能包： gmapping hector_slam cartographer ORB_SLAM 建图指令： gmapping roslaunch mbot_gazebo mbot_laser_nav_gazebo.launch # 启动Gazebo并加载三维地图 roslaunch mbot_navigation gmapping_demo.launch # 启动gmapping导航包，并打开rviz进行建图 roslau
激光雷达SLAM算法综述
HUASHUDEYANJING的博客
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即时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping，SLAM）是自主移动机器人和自动驾驶的关键 技术之一，而激光雷达则是支撑SLAM算法运行的重要传感器。基于激光雷达的SLAM算法，对激光雷达SLAM总体框架进行介绍，详细阐述前端里程计、后端优化、回环检测、地图构建模块的作用并总结所使用的算法；按由2D到 3D，单传感器到多传感器融合的顺序，对经典的具有代表性的开源算法进行描述和梳理归纳；介绍常用的开源数据集，以及精度评价指标和测评工具；
ROS学习笔记一
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ROS21讲，ROS入门
从零入门激光SLAM（十八）——ESKF实现组合导航
HUASHUDEYANJING的博客
05-22 1397
在误差状态卡尔曼滤波器中，真值等于名义状态变量+误差状态变量首先定义状态变量。p为平移，v为速度，R为旋转，b_g,b_a为零偏，g为重力，状态变量在连续时间下的运动方程为,其中带下标t的表示真值IMU的读数为则状态变量的运动方程为将状态变量拆为两部分：名义状态变量与误差如下所示。
动态SLAM：关于语义分割时间效率的讨论
3D视觉工坊
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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨Mr Qin来源丨古月居1. 语义slam中的时间效率问题针对动态场景下的SLAM问题，解决方法大致可以分为两大类，一类是使用多...
古月居slam
最新发布
03-27
针对视觉 SLAM 中的核心部分——三维重建，古月居有一套详细的课程体系。这套课程从基本原理出发，逐步深入到代码实现以及性能优化。学员可以掌握如何利用单目相机或其他视觉设备完成高精度的空间建模。 #### 3. ...
小白向：古月居ROS21讲自学笔记，看一下这个就大概了解这套课程讲什么啦！
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第1讲 课程介绍 ROS：Robot Operating System，机器人操作系统 通信机制+开发工具+应用功能+生态系统 Powering the world’s robots——机器人领域的普遍标准 基础概述 核心概念 编程基础 常用组件 进阶展望 使用Google浏览器可以找到很多问题 第2讲 Linux系统介绍及安装 1991年，芬兰赫尔辛基的大学生Linus Torvalds编写 企鹅logo：敢作敢为，热爱生活 第3讲 Linux系统基础操作 软件源 软件更新中可以设置软件源，校园网用e
Cartographer工程详解及古月居P6实现分析
在古月居P6中的代码涉及到cartographer工程的具体实现。由于文件名称列表仅包含了"google_ws"，这很可能是一个工作空间（workspace）的名称，其中应该包含了Cartographer的所有依赖和代码库。在ROS中，一个工作空间...
SLAM学习：基于Cartographer算法下使用自己构建的机器人完成建图
qq_43711697的博客
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前言 为了能够真实模拟实验室的Autolabor_pro1小车，我就自己用solidworks2018基本仿画出Autolabor模型，当然我知道官网有urdf文件但是好像官方的只有一个车子的base部分没有其他任何对外的传感器，因此我就索性自己利用solidworks构建自己的机器人然后转换成urdf文件然后自己构建仿真地图环境。然后这里记录了我在试验Cartographer算法时遇到的一些问题（至少对我来说困惑了很久）。 一、配置关于cartographer的launch文件 其实配置launch文件很
从零入门激光SLAM（十七）——SLAM中为什么用ESKF误差卡尔曼滤波器
weixin_68094467的博客
07-11 653
上一节，介绍了卡尔曼滤波的基本原理，但在SLAM中却使用ESKF，让我们一起看看具体的原因是什么吧。
ROS理论与实践_6.机器人SLAM与自主导航_代码.zip
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ROS之旅(二) 在激光雷达仿真环境下使用古月居提供的cartographer算法SLAM，最终导出 .pgm 与 .yaml 地图文件全过程
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仿真环境下使用cartographer算法建图并导出
新手入门SLAM课程
t1991120的博客
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转自：https://www.slamtec.com/cn/News/Detail/56 弗莱堡大学slam课程 http://ais.informatik.uni-freiburg.de/teaching/ws18/mapping/ 概率机器人： http://www.probabilistic-robotics.org/ ...
ROS探索总结（十三）——导航与定位框架
古月居
07-15 5万+
导航与定位是机器人研究中的重要部分。         一般机器人在陌生的环境下需要使用激光传感器（或者深度传感器转换成激光数据），先进行地图建模，然后在根据建立的地图进行导航、定位。在ROS中也有很多完善的包可以直接使用。         在ROS中，进行导航需要使用到的三个包是：       （1） move_base：根据参照的消息进行路径规划，使移动机器人到达指定的位置；
《ROS入门21讲》笔记整理——观古月居ROS视频
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要点概述 作为学习SLAM的必修课，跟着古月居的视频学习《ROS入门21讲》是很重要的事情 本文也就是我在看视频和实操的时候记录的一些笔记，本文会随着我对于ROS理解的加深而不断更新 安装和试用 这里推荐一个教程，参照此教程，可以完美安装 安装后，在三个命令行中运行一下代码，可以看到小海龟 roscore //ros要运行起来 rosrun turtlesim turtlesim_node rosrun turtlesim turtle_teleop_key //这三行分别在三个终端下 ROS中的核心概
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ROS的二维导航功能包，简单来说，就是根据输入的里程计等传感器的信息流和机器人的全局位置，通过导航算法，计算得出安全可靠的机器人速度控制指令。但是，如何在特定的机器人上实现导航功能包的功能，却是一件较为复杂的工程。作为导航功能包使用的必要先决条件，机器人必须运行ROS，发布tf变换树，并发布使用ROS消息类型的传感器数据。同时，为了让机器人更好的完成导航任务，开发者还要根据
slam打脸入门知识
天才樱木
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还是说视觉slam吧。 先说视觉这块，首先射影几何的一些内容相机模型，单视几何，双视几何和多视几何。这些内容可以在Multiple View Geometry in Computer Vision这本书中找到。英文版的，另外中科院的吴福朝编著的“计算机视觉中的数学方法”也很好，涵盖了上述了MVG in CV book中的大部分内容，强烈安利。 然后是一些视觉特征，这方面就是一些特征，描
ROS探索总结（十一）——机器视觉
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机器视觉在计算机时代已经越来越流行，摄像头价格越来越低廉，部分集成深度传感器的混合型传感器也逐渐在研究领域普及，例如微软推出的Kinect，而且与之配套的软件功能十分强大，为开发带来了极大的便利。ROS集成了Kinect的的驱动包OpenNI，而且使用OpenCV库可以进行多种多样的图像处理。         注：本章内容及代码均参考《ROS by Example》书中的第十章。 一、图像
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