Zlp19970106的博客

文章目录1. Introduction2. SLAM Framework Based on Graph Optimization3. The SLAM Framework of Low-Cost LiDAR and Vision Fusion4. 2.5D Map Representation and Relocation5. 实验结果5.1 实验平台和环境5.2 建图5.3 重定位6. 总结1. Introduction介绍了两种主流的SLAM方法：LiDAR和Visual，并介绍了其发展过程，然后提

视觉和激光雷达融合SLAM综述

低成本激光和视觉相结合的同步定位与建图研究作者 尹磊，欧勇盛，江国来，彭建盛文章目录低成本激光和视觉相结合的同步定位与建图研究1. 引言2. 主要工作3. 基于图优化的同步定位与地图构建框架3.1 视觉重投影误差3.2 激光的误差4. 后端优化与闭环检测4.1 误差函数4.2 稀疏姿态调整4.3 闭环检测5. 实验结果5.1 实验平台和环境5.2 小范围场景下进行定点定位精度的对比实验5.3 闭环实验5.3 结果分析6. 总结与展望1. 引言    &nbs

2D激光雷达和视觉相结合的同步定位与建图概述文章目录2D激光雷达和视觉相结合的同步定位与建图概述1. 2D激光SLAM2. 视觉SLAM3. 多传感器融合4. 总结5. 参考文献1. 2D激光SLAM        由于激光雷达精度高、范围广，早期的 SLAM 研究往往以激光 雷达为主要的传感器。另外，早期的 SLAM采用扩展卡尔曼滤波方法估计机器人的位姿，但效果不好，对于某些强非线性系统，该方法会带来更多的截断误差，从而