激光SLAM（二维）框架整理-思维导图

激光SLAM精讲与论文推荐
最新推荐文章于 2022-04-17 00:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2022-04-17 00:00:00 发布 · 2.6k 阅读 · 20 ·
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#slam #经验分享

本博详细解析激光SLAM技术，涵盖数据预处理、前端与后端流程，精选十篇优质论文，助力深入理解及应用。适合各阶段学习者，提供全面知识框架。

最近整理了一下激光SLAM涉及到的知识点，包括数据预处理、前端、后端，并推荐了十篇比较好的论文，适合结合知识点一起学习~先做一个大致框架的整理，接下来再就每一部分做细节的记录。
上图：
在这里插入图片描述
小白原创整理，使用请附上本文链接哦~

【SLAM】激光SLAM简介与常用框架
DevFrank的博客
04-22 4126
激光slam简介与常用框架
第8.1章 LIO-SAM源码阅读第一篇：LIO-SAM四大模块框架全貌
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行知SLAM
10-21 47
本文深入解析LIO-SAM激光雷达与IMU融合定位算法的核心架构与实现原理。文章首先介绍LIO-SAM在解决单传感器定位问题上的优势，随后详细剖析其四大核心模块：点云畸变校正(imageProjection)、特征提取(featureExtraction)、IMU预积分(imuPreintegration)和地图优化(mapOptimization)。通过生动的比喻解释了数据流动过程，并阐述了位姿变换等关键数学基础。LIO-SAM凭借其高精度和鲁棒性，已成为自动驾驶和机器人领域的重要定位方案，文章旨在帮助读
matlab均方误差的代码-EKF-2D-SLAM:EKF实现2维平面上的SLAM
05-23
matlab 均方误差的代码 EKF-2D-SLAM EKF-SLAM步骤 运动更新 运动更新时，固定点坐标不变，所以只需要根据运动方程更新(x,y,α)及其协方差与互协方差即可。 观测到曾经观测过的固定点 这时候依次对观测到的特征点信息进行EKF更新 Landmark observations are processed in the EKF usually one-by-one 观测到新的固定点 这时候观测到新的固定点，需要进行状态增广。根据逆观测方程，使用观测信息推测出新加的增广状态均值与方差，然后加入到总体的状态与协方差矩阵中。 Matlab代码 主文件为slam.m，运行即可。 文档 paper文件夹里面有pdf文档，里面的公式可能会有些许笔误，最新的更新请访问 结果展示 传感器探测范围与路标点 第一次状态增广 状态持续扩大 状态增广已停止 改动 2020/2/21增加了轨迹显示
二维激光SLAM
ailesanlesanleaile
10-07 2305
目录二维激光 SLAM 学习一、激光雷达数据效果对比1、激光雷达的技术指标2、激光雷达的测试结果二、了解雷达数据1、代码解读2、结果分析3、坐标转换三、使用单线雷达实现LIO-SAM中的特征点提取1、遇到的问题1.1 显示 C++ 的版本问题1.2 配置环境2、代码解读3、补充知识四、使用PCL进行雷达的消息类型转换1、代码解读五、基于ICP的帧间匹配 二维激光 SLAM 学习 一、激光雷达数据效果对比 1、激光雷达的技术指标 数据的最大最小距离以及扫描的角度范围（视野范围）。决定了应用场景 2个数据点
激光SLAM导航系列(二)SLAM与导航系统框架
月黑风高云游诗人的博客
05-04 1万+
激光SLAM系统框架在激光SLAM系统中，Gmapping获取扫描的激光雷达信息以及里程计数据可动态的生成2D栅格地图。导航包则利用这个栅格地图，里程计数据和激光雷达数据做出适合的路径规划和定位，最后转换为机器人的速度指令。
激光SLAM基础(1) —— 激光SLAM框架和基本数学理论
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不世峰兄 的博客
10-25 2万+
激光SLAM笔记（1）——激光SLAM框架和基本数学理论1、SLAM分类1.1、基于传感器的分类1.2、基于后端的分类2、激光SLAM算法（基于优化的算法）2.1、激光SLAM算法的流程2.2、激光SLAM常用算法2.3、激光SLAM在实际环境中的问题3、激光SLAM算法介绍3.1、2D激光SLAM3.2、3D激光SLAM 1、SLAM分类 1.1、基于传感器的分类 1.2、基于后端的分类  ...
SLAM综述笔记-A Survey of Simultaneous Localization and Mapping with an Envision in 6G Wireless Networks
ssselinasss的博客
05-07 1820
A Survey of Simultaneous Localization and Mapping with an Envision in 6G Wireless Networks 这是一篇就激光与视觉SLAM、传感器融合、深度学习等现有算法进行总结并提出6G的一些设想的论文。我的关注点是激光，视觉的细节可以自行阅读原文。部分总结成了思维导图，这篇文章可以当做学习SLAM的一个词典，节省了很多查阅...
视觉SLAM（二）
weixin_56836871的博客
07-28 455
思维导图 数学基础-SVD奇异值分解 SVD分解的目标，将m×n矩阵A分解为如下形式： 其中U是m×m的矩阵，V是n×n的矩阵，U，V都是酉矩阵，Σ是m×n的对角阵 酉矩阵满足： 形式化理解如下： 求解过程： 2D-2D 根据E矩阵求解R/t 数学基础-李群李代数 数学基础-非线性优化 3D-2D PnP 3D-3D ICP 参考资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048 ...
#3 SLAM_Environment perception（环境感知模型）
努力加油，冲~
02-04 2411
环境感知方式 机器人获取环境信息的方式是多种多样的，常用的几个我们将它分为以下几类： 激光雷达，包括2D和3D雷达。 纯视觉，包括单目相机和双目相机 视觉加深度感知，包括红外结构光相机和TOF相机等。 以上的方法都有各自的优缺点，在复杂环境下通常我们需要其中的组合融合方式来提高系统的鲁棒性。 2D激光雷达数学模型 二维激光雷达是由一束在平面上旋转的激光束和一个测量反射光的飞行时间的接收器组成的。对于每个激光方向，传感器记录一个距离，计算为飞行时间的一半乘以光速。结果是距离 did_{i}di​ 的大小为
一文详解非线性优化算法：保姆级教程-基础理论
qq_29462849的博客
05-16 1232
不论是刚入门SLAM的小白，还是导航相关专业的同学，都对“非线性优化”这个词不陌生，如果你说你没听过这个词，那“因子图”一词总该略有耳闻吧，如果还是不知道，那就只能拿SLAM14讲敲你了。...
激光 SLAM 算法
04-18
激光 SLAM 算法 源码，开源代码，激光 SLAM 算法 源码，开源代码，
激光SLAM框架LeGO-LOAM
人无远虑，必有近忧
12-18 2880
LeGO-LOAM全称为：Lightweight and Groud-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain，从标题可以看出 LeGO-LOAM 为应对可变地面进行了地面优化，同时保证了轻量级。 LeGO-LOAM是专门为地面车辆设计的SLAM算法，要求在安装的时候Lidar能以水平方式安装在车辆上；如果是倾斜安装的话，也要进行位姿转换到车辆上。而LOAM对Lidar的安装方式没有要求，即使手持都没有关系。 作者的实验平台是一个移
激光SLAM流程
zzr1024的博客
06-01 2303
1.激光数据处理 激光运动畸变； 里程计的标定； 多传感器时间同步；
激光SLAM框架 Gmaping movebase
算法攻城狮
09-21 1262
https://blog.youkuaiyun.com/lqygame/article/details/73716065
重磅！激光SLAM算法及框架概述
qq_29462849的博客
04-17 412
机器人学习--图解激光SLAM
GGY1102的博客
10-09 370
转自：​​​​​​图解SLAM_「小白学移动机器人」一个专注分享移动机器人相关知识的公众号！-优快云博客 学习参考使用。 正文 3、说明 本篇图解SLAM配合my_slam_gmapping阅读
视觉SLAM思维导图
weixin_44574633的博客
10-29 559
视觉SLAM思维导图
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