SLAM的各类传感器对比

最新推荐文章于 2024-11-20 09:48:11 发布
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博客聚焦于SLAM领域，对各类传感器进行了对比分析，有助于了解不同传感器在SLAM中的性能特点和适用场景，为相关技术应用和研究提供参考。

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Go！最新NeRF和SLAM结合开源方案！超越NICE-SLAM和DROID-SLAM！
3D视觉工坊
09-11 1532
作者：泡椒味的口香糖 | 来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取论文pdf和代码。添加微信：dddvisiona，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群。0. 笔者个人体会NeRF这两年真的是火出天际，ICCV 2023有非常多的NeRF文章，有优化速度精度的，也有动态环境这样的特殊场景NeRF。但NeRF和SLAM结合还是一个很新兴的方向，首先实时性难以保证，...
点云从入门到精通技术详解100篇-雨雾环境下多传感器融合 SLAM 方法
getusushu的博客
12-05 2441
通过滑动窗口的方法，在相邻多个位姿之间建立位姿约束，能够克服较为剧烈的运动场景，仅使用单帧激光点云来获得特征点的深度，虽然摆脱了对运动估计的依赖，但是精度较低。取特征点，在系统的状态量中引入了尺度因子，使其能够在大范围场景下稳定运行，并能。理多个不同传感器及其延迟，获得更加精确的测量估计，同时能够自动校准，在系统运行。的位姿变化初值，提高了定位精度。获得了更高的精度，其回环检测模块能够以最小代价实现重定位，具有更好的鲁棒性。用了基于优化的最大后验估计，在精度上相比前两代有极大的提升，同时实现了极佳的鲁。
论文研究-基于多传感器融合的移动机器人SLAM .pdf
08-15
基于多传感器融合的移动机器人SLAM，李金良，孙友霞，针对移动机器人同时定位与地图创建（SLAM）系统在复杂特殊环境中应用时，单一传感器存在漏检且难以解决数据关联的问题，在多维匹��
slam用传感器的优缺点分析
HUSTERERIC的博客
06-10 4019
目前即时定位与地图创建所采用的传感器： 声传感器
SLAM的传感器
weixin_44682965的博客
09-13 1492
SLAM传感器分类 SLAM：Simultaneous Localization And Mapping 获取传感器的信息来进行定位和建图 雷达传感器： 2D(SICK,HOKUYO，…)，3D(无人车等) 视觉传感器： 单目相机，红外摄像机（夜间等） direct time of flight imagers：打出平行光，没有遇到物体平行光平行，遇到物体平行光轨迹发生改变 phase shift time of fight imagers：单目相机+红外 stereo cameras：双目相机 声呐
SLAM传感器
小刘鸭的私房菜
11-30 2642
1. 分类 定位 —— 我在当前环境的什么位置？ 构图 —— 当前所在环境是什么样子？ 激光2D/3D并不是传感器本身是二维还是三维，指的是单线激光还是多线激光，是几条线（16线，32线…） 基于红外的夜间SLAM TOF，kinect的深度成像模块 RGBD，能同时拿到image和depth 雷达，主动式发送和接收 声呐，水下使用 2. 视觉类传感器 2.1 概念&基础 相机作用：一种将可见光或电磁谱捕捉记录为一张图像（通常方便人或设备读取/处理） 数字图像：数字化，模—>数，表示为通
＜多传感器融合SLAM＞浙江大学 刘勇
qq_38983484的博客
03-20 879
SLAM视频链接 激光IMU外参标定代码 论文：[1] Sommer C, et al. Efficient Derivative Computation for Cumulative B-Splines on Lie Groups - 2020 - CVPR 激光-IMU-相机融合论文 Xingxing Zuo, et al. LIC-Fusion: LiDAR-Inertial-Camera Odometry - IROS - 2019 Xingxing Zuo, et al. LIC-Fusion 2
rosslam仿真原理详解：SLAM从传感器到地图的精确构建
![rosslam仿真原理详解：SLAM从传感器到地图的精确构建]...
DROID-SLAM多传感器融合：IMU、GPS等数据的有效结合
本文全面探讨了DROID-SLAM技术及其在多传感器融合方面的应用。首先，介绍了DROID-SLAM的基本概念和多传感器融合的基础理论，包括数据处理和融合算法。随后，重点分析了惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）数据...
最新！20项动态视觉SLAM方案
3D视觉工坊
07-31 1320
作者：泡椒味的口香糖 | 来源：3DCV添加微信：dddvisiona，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群。0. 笔者个人体会上篇文章我们介绍了动态环境下使用目标检测/语义分割进行特征点剔除的SLAM方案，以及动态环境下的光流/场景流运动分割法SLAM方案。这篇文章我们将进一步探讨多目标跟踪SLAM，最后介绍几个动态SLAM的开源数据集。在整个分析过程中，会加入一些笔者自己的个人理解，如果...
多传感器融合的SLAM综述
JaydenQ的博客
08-21 8498
1.单一传感器SLAM面临的问题 单一传感器会面临很多棘手的场景：在纹理少、四季天气变化、光照剧烈变化、车载条件IMU退化、长走廊、机器人剧烈运动等情况下，如下图所示。在这些复杂场景中，原来很好用的单一传感器的SLAM方法在往往会无用，很难发挥出应有的效果，导致建图失败。这些很棘手的场景会给我们带来实际应用中的困惑，采用单一的传感器会面临这个问题，所以多源融合这个领域很热门，被产业界所认可。 2.多传感器的融合方案 下图选自浙江大学刘勇教授在第二届全国SLAM技术论坛中的报告。 从上面多元融合的框架
多传感器融合SLAM --- 17.多传感器介绍及优缺点及视觉、激光SLAM原理
qq_41694024的博客
06-27 2887
激光雷达可以测量环境的点云、深度信息，其不受环境、光照影响。激光雷达分为机械式激光雷达和固态激光雷达：机械式激光雷达和固态激光雷达是两种常见的激光雷达技术，它们在工作原理、结构和应用方面存在一些区别。1. 机械式激光雷达：机械式激光雷达通过机械旋转或振动扫描激光束，获取环境中的三维点云数据。它通常由一个旋转的激光发射器和一个接收器组成，激光束通过旋转或振动扫描来遍历整个场景。
学习笔记---SLAM传感器
weixin_45660543的博客
01-30 1694
文章目录一、SLAM传感器综述二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 一、SLAM传感器综述 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ssl ssl._create_default_https_co
SLAM多传感器融合调研
ojyoungman的博客
10-22 5447
多传感器融合SLAM 经过一段时间发展，逐步形成了视觉惯性系统，激光惯性系统和激光视觉惯性系统，通过对综述文章的学习，并聚焦于激光视觉惯性融合这一方向，分为松耦合与紧耦合，对相关融合算法文献进行调研。—提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
多传感器融合SLAM --- 1.多传感器融合的基础知识
qq_41694024的博客
06-03 2117
多传感器融合SLAM --- 1.多传感器融合的基础知识
[SLAM] 传感器总结
qq_41265365的博客
08-15 1600
本文对SLAM中常见的传感器做出总结，以对SLAM输入端有一个比较全面的理解，分为相机类和非相机类：表示相机的位姿变换：场景中物体的远近和大小：恢复的场景和真实场景相差的比例。
SLAM 03.多传感器融合算法
jiankangyq的博客
07-27 3724
传感器标定是自动驾驶的基本需求，一个车上装了多个/多种传感器，而它们之间的时间和空间关系需要统一，传感器数据的标定主要为了定位的准确性。
多传感器融合slam过程解析【大白话版】
最新发布
举个栗子的博客
11-20 4600
激光雷达+IMU+相机的SLAM技术通过多传感器融合，实现了环境几何信息、运动估计和颜色纹理的有机结合。生成的地图以激光雷达点云为核心，IMU提供优化，相机叠加纹理，形成彩色点云或轨迹。激光雷达：几何信息（点云地图）IMU：运动轨迹（位姿数据）相机：丰富的纹理和图像信息通过合理使用这些数据，SLAM技术为自动驾驶、机器人导航和三维建模等领域提供了强大的技术支持。未来，随着传感器性能的提升和算法的优化，SLAM技术将在更多复杂场景中展现出更大的潜力。
SLAM的发展方向：全面概述激光SLAM、视觉SLAM、雷视融合SLAM、多传感器SLAM及其未来发展
小蜗牛的珍贵百宝箱
09-27 7260
激光SLAM是依赖于激光雷达（LiDAR）的系统，通过激光扫描环境中的障碍物、地形、物体生成3D点云数据，实现高精度定位和地图构建。激光SLAM是机器人、无人驾驶汽车、地形扫描仪等应用中广泛采用的方式。视觉SLAM使用相机作为主要传感器，通过捕捉的图像信息构建地图并实现定位。相机作为低成本的传感器，视觉SLAM近年来成为研究的热点，尤其在消费级无人机、AR/VR设备中广泛应用。雷视融合SLAM通过将激光雷达与相机的数据进行融合，结合激光的精度与相机的丰富视觉信息，实现更加稳健的定位与地图构建。
MATLAB实现多传感器融合SLAM建图算法
特征层融合则是先从各类传感器中提取抽象特征（如边缘、角点、平面等），再进行关联与融合，兼顾效率与精度；决策层融合则基于各传感器独立输出的结果进行投票或加权判断，适用于高层任务推理。针对SLAM应用场景，...
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