基于Kinect深度图像的SLAM室内地图创建算法

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布
最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布
阅读量230 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 数码相机 matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wellcoder/article/details/131714195
Matlab大神 专栏收录该内容
164 篇文章 ¥99.90 ¥299.90
订阅专栏
本文探讨了使用Kinect深度相机进行SLAM室内地图创建，通过微软的Kinect SDK获取深度图像，利用gmapping算法转换为三维点云，并在MATLAB中实现这一过程，对于室内自主导航研究具有价值。

基于Kinect深度图像的SLAM室内地图创建算法

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 是现代机器人技术中的核心问题之一，指机器人同时定位自身和构建未知环境的地图。而在室内场景下，Kinect深度相机作为一种便携式传感器，非常适合进行室内场景的三维建模。

本文主要介绍基于Kinect深度相机的SLAM算法，并演示如何使用matlab实现该算法。

首先，我们需要获取Kinect传感器采集的深度图像数据。这可以通过使用Microsoft官方提供的Kinect SDK软件包来实现。以下是代码示例:

% 创建Kinect对象
colorVid = videoinput('kinect',1);
depthVid =
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于Kinect深度图像和SLAM的三维地图创建（Matlab实现）
2301_79326891的博客
09-08 316
综上所述，本文介绍了如何使用Matlab实现基于Kinect深度图像和SLAM的三维地图创建。通过获取Kinect深度图像并使用LidarSLAM对象，我们能够创建并可视化三维地图，并实现机器人在地图中的定位。在计算机视觉和机器人领域中，基于深度传感器和同时定位与地图构建（SLAM）的技术被广泛应用于三维环境建模和定位。本文将介绍如何使用Matlab实现基于Kinect深度图像和SLAM的三维地图创建。可以获取当前的机器人位姿。此外，我们还可以使用SLAM对象提供的定位功能来估计机器人在地图中的位置。
基于Kinect深度图像采集和SLAM室内地图创建算法的MATLAB仿真
PixelLogic的博客
09-09 143
通过结合Kinect传感器的深度图像数据和SLAM算法，我们可以实现对室内环境的实时定位和地图构建。本文将详细介绍Kinect深度图像采集、SLAM算法和MATLAB仿真的实现步骤，并提供相应的源代码。在本文中，我们介绍了基于Kinect深度图像采集和SLAM算法的室内地图创建方法，并提供了相应的MATLAB代码示例。通过结合Kinect传感器的深度图像数据和SLAM算法，我们可以实现对室内环境的实时定位和地图构建。使用MATLAB进行SLAM算法的仿真可以帮助我们验证算法的正确性和性能。
基于Kinect深度图像采集和SLAM室内地图创建算法的matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
10-02 2048
因为用于描述环境的特征值的测量都是相对机器人的，所以对环境特征测量的不确定性是与机器人位姿估计的不确定性息息相关的。可以在理论上证明，随着时间的不断推移、测量的不断进行，地图中的特征将是完全相关的，也就是说此时随意给定一个特征的绝对坐标值，将会得到一个精准的地图。主要包括预测与更新两个阶段。尽管SLAM算法的理论基础已经被很好的研究，但是要将其更好的运用于实际，特别是大型的非结构化环境，仍有大量理论和实际的问题需要解决包括：计算效率、地图管理、局部地图与全局地图之间的协调融合、数据匹配以及传感器管理等]。
室内地图2：如何实现室内三维路径计算
weixin_30896511的博客
09-14 433
传统的最小路径计算方法包括Dijkistra， A star，并不是本文这里要介绍具体的路算方法。 因为传统的最小路径算法已经非常完善并且好用，比如通过arcgis等进行路径计算，该功能叫network analysis（对应需要根据你画的路径生成network dataset）。 本文要介绍的是，如何通过ArcGIS提供的network analysis的二维平面路算, 实现我们做室内定位导...
路径规划算法之图形学的方法
m0_67609205的博客
07-17 966
它是用一些被称为元素的基本图形来划分空间，以每两点间的中垂线来确定元素的边，最终把整个空间划分成结构紧凑的voronoi图，而后运用算法对多边形的边所构成的路径网进行最优搜索。（2）自由空间法针对可视图法应变性差的缺陷，采用预先定义的基本形状（如广义锥形，凸多边形等）构造自由空间，并将自由空间表示为连通图，然后通过对图的搜索来进行路径规划。传统算法在解决实际问题时往往存在着建模难的问题，图形学的方法则提供了建模的基本方法，但是图形学的方法普遍存在着搜索能力的不足，往往需要结合专门的搜索算法。
SLAM四种算法建图对比
Hong_J_0826的博客
03-10 1万+
其算法框架是基于RBPF粒子滤波算法，先进行定位再进行建图RBPF：http://t.csdnimg.cn/h4PfS，对于建图而言，简单来说就是通过算法迭代，在粒子群中选出最优粒子，使用激光雷达数据和所关联的历史轨迹来绘制地图。其定位和建图是分离的，每个粒子都携带它们自身的地图（不适合大场地建图，但是我们比赛场地面积用Gmapping建图问题不大）。RBPF问题Gmapping改进粒子多——计算量大、内存消耗大改进提议分布（考虑里程计、观测信息）频繁执行——粒子退化选择性重采样（设定阈值）
【matlab】基于 Kinect 深度图像和 SLAM 的二维地图创建
走向CTO的路上...
03-26 1485
Kinect 是一种能够同时捕获 RGB 图像和深度图像的传感器。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种同时进行定位和地图构建的技术。通过结合 Kinect 深度图像和 SLAM 算法，可以实时构建二维地图，广泛应用于机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域。通过结合 Kinect 深度图像和 SLAM 算法，可以实时构建二维地图并估计机器人的位置。
基于Kinect深度图像和SLAM技术的二维地图构建
持续更新
05-11 442
近年来，随着深度学习技术的快速发展，Kinect深度相机的应用逐渐扩展到了各个领域。其中，基于Kinect深度相机的SLAM技术在二维室内环境中的地图构建上表现突出。本文将介绍如何利用Matlab实现基于Kinect深度图像和SLAM技术的二维地图构建。接下来，我们需要使用SLAM技术对深度图像进行地图构建。具体实现过程可以参考相关教程。通过以上步骤，我们就可以实现基于Kinect深度图像和SLAM技术的二维地图构建。当然，这只是初步的实现，还有许多参数需要调整和优化，以实现更加精确和稳定的地图构建。
室内畜牧业和农业的视觉SLAM
FEISILAB(飞思实验室）
11-30 802
为了研究无人机在室内畜牧和农业环境中的定位，比较了两种VSLAM——LSD-SLAM和ORB-SLAM。通过在温室和奶牛场谷仓进行多次实验，发现最适合这些工作区的方法是 ORB-SLAM。结果表明植物和牛的监测可以从成本可控的现有无人机技术中获益。
【视觉SLAM笔记】第12讲 建图
cxyhjl的博客
07-30 1196
通过步进的方式找到射线与SDF=0表面的交点，并根据交点处的法向量（通过SDF梯度计算）进行光照计算，从而实时渲染出当前视角下的模型表面。你的大脑能够根据物体在你视野中移动的方式（运动视差），推断出它们的远近关系和形状，最终在你脑中形成一个立体的场景模型。是标准高斯深度滤波器的进化版，它通过一个更复杂的概率模型，极大地增强了深度估计算法在挑战性场景（尤其是低纹理和初始化阶段）下的鲁棒性，是构建高质量稠密/半稠密地图的关键技术之一。对于单目SLAM，在系统刚启动，基线非常短的时候，深度估计的误差极大。
CVPR'24 | PLGSLAM：大型室内场景如何提高定位精度和建图质量？
计算机视觉工坊
05-11 1252
点击下方卡片，关注「计算机视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达作者：Tianchen Deng | 编辑：计算机视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等...
疫情在家搭建的简单易学的SLAM建图机器人
yushan210的博客
01-10 614
简单易学的slam建图机器人
ROS机器人029-机器人实现gmapping室内slam建图
weixin_39193953的博客
01-08 1794
一、启动机器人base.launch节点 nvidia@tegra-ubuntu:~/roborts_ws/src/roborts_bringup/launch$ nvidia@tegra-ubuntu:~$roslaunch roborts_bringup base.launch base.launch文件 <launch> <master auto="start"/&gt...
基于SLAM的室内场景的结构化构建
Fredric18的博客
12-21 2051
分享提纲： 结构化场景重建的定义及意义 单目结构化重建 俯视图结构化重建 多目结构化重建 应用 Robot navigation（机器人导航），Indoor decoration（室内装饰），Virtual walk-in tours（虚拟购房导航），Augmented reality（虚拟现实效果优化） 室内的研究集中在分析重建场景中的高层机构化信息，从一个场景中理解分析三维的几何信息是一个...
SLAM学习——建图（二）
热门推荐
Hansry的博客
08-05 1万+
1.对单目构建稠密地图的讨论像素梯度的问题在前面中，通过块匹配来获得匹配结果。块匹配的正确与否，依赖于图像块是否具有区分度，有明显梯度的小块将具有良好的区分度。对于梯度不明显的像素，将比较难估计其有效深度。立体视觉一个常见问题：对物体纹理的依赖性。像素梯度与极线的关系：像素梯度平行于极线方向以及垂直于极线方向。 像素梯度垂直于极线：当沿极线寻找的时候，发现匹配程度是一样的，得到不到有效匹配。
slam建图总结
sky65022611的专栏
07-20 6779
以下所有信息都来自相关的硕士论文、博士论文以及书籍等。 一、 地图种类 1、拓扑地图 描述：使用关键帧作为地图的节点，关键帧之间共同的数据关联作为地图的边。 作用：该地图可用作路径规划； 缺点：缺少度量信息，不适用于导航； 2、栅格地图 描述：将三维环境空间分割为相互独立、大小相同的立方块，每个立方块代表真实环境中的一个三维 空间区域。立方块的值表示三维空间的被占有的概率(即存在障碍物的概率...
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
最新发布
m0_63814538的博客
11-24 288
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
q22837656的博客
11-24 311
本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 344
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
深度图像SLAM技术实现与应用
深度图像SLAM通过使用深度相机或深度感知设备，如微软Kinect、Intel RealSense等，获取环境的深度信息，从而提升SLAM系统的鲁棒性和准确性。 ### 深度图像SLAM的关键知识点 1. **SLAM基本概念** SLAM的核心是解决...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

编码实践

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值