slam专题
无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案
墙体画线地图切分方案 针对问题：墙体两侧特征混淆误匹配，导致建图和定位偏差，表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路：预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线，先使用切分地图的工程化方案，即墙体两侧切分为不同地图，在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理：切分地图基于关键帧位置，而非点云。 理论基础：光照是直线的，一帧点云必定只能照射到墙的一侧，无法同时照到两侧实践考虑：关
激光SLAM如何动态管理关键帧和地图
0. 简介 个人在想在长期执行的SLAM程序时，当场景发生替换时，激光SLAM如何有效的更新或者替换地图是非常关键的。在看了很多Life-Long的文章后，个人觉得可以按照以下思路去做。这里可以给大家分享一下 <br/> 1. 初始化保存关键帧 首先对应的应该是初始化设置，初始化设置当中会保存关键帧数据，这里的对应的关键帧点云数据会被存放在history_kf_lidar当中，这个数据是和
用python fastapi写一个http接口，使ros2机器人开始slam toolbox建图
如果你想使用Python的FastAPI框架编写一个HTTP接口，以便通过接口启动ROS 2机器人的SLAM Toolbox建图，可以按照以下方式进行： 首先，确保你已经安装了fastapi和uvicorn库。你可以使用以下命令进行安装： pip install fastapi uvicorn 接下来，创建一个Python文件（例如app.py），并将以下代码添加到文件中： import
GS-SLAM论文阅读笔记--GSFusion
介绍 GS-SLAM是最近比较新的方向，由于传统SLAM的研究变得很少，拥抱与新的技术结合的方法也许是个好主意。之前总结了大部分GS-SLAM的文章。但是这个方向在不断发展，而发展初期的很多论文值得参考。所以用博客记录一下比较新的论文阅读笔记。GSFusion 这篇文章是TUM发表的，TUM在SLAM领域是非常牛的，所以需要仔细阅读一下这篇文章，肯定会有所收获！ 文章目录 介绍1.
SLAM相关数据集调研
SLAM相关数据集调研 主要分成4种：关于自动驾驶的数据集，包含Depth的SLAM及三维重建数据集，不含Depth的数据集，包含语义的数据集。 自动驾驶： KITTI数据集：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php （RGB+Lidar+GPS+IMU） KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最
SLAM ORB-SLAM2（29）PnP估计姿态
SLAM ORB-SLAM2（29）PnP估计姿态 1. PnP问题2. EPnP算法2.1. 计算4对控制点的世界坐标2.2. 计算齐次质心坐标2.3. 计算4对控制点的相机坐标2.3.1. 构造M矩阵2.3.2. 计算 M T M M^TM MTM的0特征值对应的特征向量2.3.3. 计算零空间的秩2.3.4. 计算线性组合的系数 2.4. 选择最小重投影误差 3. 标题
SLAM_极线搜索最佳匹配特征点_NCC
目录 1. 需求 2. 代码实现 思路 代码 极线搜索 NCC的实现 双线性插值 1. 需求 输入: 参考图像ref, 当前图像curr, 当前图像相对于参考图像的位姿T_C_R, 参考图像的深度图depth和深度方差图depth_cov, 输入参考图像ref上的一个像素点坐标pt_ref, 求解: 在当前图像上的最佳匹配点pt_curr 2. 代码实现 思路
视觉SLAM补充习题（来源于B站博主）
题目来源于up主全日制学生混的SLAM课程，代码链接如下： GitHub - cckaixin/Practical_Homework_for_slambook14: This repository is used to store SLAM 14 training exercises 如果打不开github请参考下面两篇博文，亲测有效！！ 解决国内 github.com 打不开的最最最准确方
DSO slam ros 模式
dso 直接法纯视觉定位,作者采用读取包的方式,数据使用存在不方便. 源码:https://github.com/JakobEngel/dso.git ros需要链接库版:https://github.com/JakobEngel/dso_ros.git 直接运行版:GitHub - jankinbyy/dso_ros_run 在config下修改相机内参. 结果:地图点密度较高,尺度存
Gazebo Harmonic gz-harmonic 和 ROS2 Jazzy 思考题 建图和导航 SLAM Navigation
仿真 效果还挺好的。 SLAM建图 导航 …… 提示 这篇文档详细介绍了如何在ROS 2环境中使用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）和Nav2（Navigation 2，ROS 2的导航框架）来让机器人一边构建环境地图一边进行导航。以下是对该文档的详细总结： 概述 文档主要面向ROS 2用户
自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列10之高频面试题（04）
这个博客系列会分为C++ STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。在知乎和牛客也会同步更新，全网同号（lonely-stone或者lonely_stone）。 关于高频面试题和C++ STL面经，每次我会更新10个问题左右，每次更新过多，害怕大家可能看了就只记住其中几个点。（在个人秋招面试过程中，
DOT:视觉SLAM的动态目标物跟踪
点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 文章：DOT: Dynamic Object Tracking for Visual SLAM 作者：Irene Ballester， Alejandro Fontan， Javier Civera 翻译：分享者 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈分享快乐。 论文阅读模块将分享点云处理，SLAM
OmniSLAM：多鱼眼相机的SLAM系统
点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 文章：OmniSLAM: Omnidirectional Localization and Dense Mapping for Wide-baseline Multi-camera Systems 作者：Changhee Won, Hochang Seok , Zhaopeng Cui , Marc Pollefeys , and Jongwoo Lim
Fast ORB-SLAM
点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 文章：FastORB-SLAM: Fast ORB-SLAM method with Coarse-to-Fine Descriptor Independent Keypoint Matching 作者：Qiang Fu12, Hongshan Yu1 , Xiaolong Wang 翻译：particle 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。欢迎各位
在结构化场景中基于单目的物体与平面SLAM方案
点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 文章：Monocular Object and Plane SLAM in Structured Environments 作者：Shichao Yang, Sebastian Scherer 翻译：particle 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈分享快乐。 论文阅读模块将分享点云处理，SL
【开源分享】VIDO-SLAM：一种视觉惯性动态物体SLAM系统
文章：Inertial-Only Optimization for Visual-Inertial Initialization 作者：Carlos Campos, Jose M.M. Montiel and Juan D. Tard ´ os´ 代码：https://github.com/bxh1/VIDO-SLAM.git 编译：点云PCL 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。欢迎各位加
Road-SLAM：基于道路标线车道级精度SLAM
文章：Road-SLAM : Road Marking based SLAM with Lane-level Accuracy 作者：Jinyong Jeong, Younggun Cho, and Ayoung Kim1 编译：点云PCL 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。内容如有错误欢迎评论留言，未经允许请勿转载！ 对本文以及俯
SLAM激光导航 | 地牛式AGV机器人，“7*24小时”玩着工作!
agv 地牛AGV是一种小巧方便，使用灵活，载重量大，结实耐用的货物搬运工具。最大特点是可以直接叉取、提升和搬运托盘，不需要再额外利用铁架进行支撑，不仅更省成本，而且运作更灵活，“托盘在哪里，就可以点到点搬运到哪里。” 地牛AGV 地牛AGV小巧而精悍，实现了多行业、多场景化应用，应用前景广阔。驱动方式采用独立的双舵轮驱动，具有转向角灵活可调的功能，实现四向行走、原地
SLAM Paper Reading和代码解析
最近对VINS、LIO-SAM等重新进行了Paper Reading和代码解析。这两篇paper和代码大约在三年前就读过，如今重新读起来，仍觉得十分经典，对SLAM算法研发具有十分重要的借鉴和指导意义。重新来读，对其中的一些关键计算过程也获得了更新清晰的了解，现整理分享出来，供有需要的同学参考。 VINS-MONO算法总结-徐胜攀.pdf资源-CSDN文库 对VINS-MONO的算法框架进
slam移动机器人预测n秒后的里程数据
slam移动机器人预测n秒后的里程数据 为了实现这个功能，需要完成以下几个步骤： 订阅/odom话题并获取当前和上一时刻的里程计数据。计算两次里程计数据之间的位置和角度的偏移量。计算时间间隔dt。使用运动模型计算当前的速度vx, vy, vth。预测3秒后的位置和角度。将预测的位置和角度转换为geometry_msgs::TransformStamped类型。 #inc
ROS学习记录：SLAM软件包Hector_Mapping
前言 了解和尝试使用Hector_Mapping软件包 一、搜索进入ROS Index 二、搜索hector_mapping 三、选择noetic的版本 四、进入Website 五、订阅的话题中，一个是scan话题，就是获取激光雷达数据的话题 六、另一个话题是syscommand话题，主要用来接收reset这类重新建图的指令 七、再看看它发布的话题，第一个是
ROS机器人小车建模仿真与SLAM
文章目录 一、URDF二、创建小车模型1.创建功能包2.导入依赖3.创建urdf,launch文件：4.可视化 三、添加雷达1.xacro文件2.集成和修改launch3.添加摄像头和雷达 三.GAZEBO仿真四、orbslam2+kitti1.下载2.安装编译ORB_SLAM23.运行Kitee数据集 一、URDF URDF，即统一机器人描述格式（Unified Robo
Pose-Graph SLAM 中对误差函数的理解
误差函数： ； 是状态向量，每个x代表机器人的位置（也可以是landmark的位置）； 给定一个，我们就能根据测量方程计算出一个估计观测量,而实际测量量是通过传感器测量计算出来的； 这两个观测量之间存在一个err
【ORB_SLAM系列4】—— 一文搞定如何在Ubuntu20.04中安装运行ORB_SLAM3（包含ROS版本和非ROS版本）
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、ORB_SLAM源码下载1.源码下载 二、安装支持C++特性依赖三、安装Pangolin1. 安装Pangolin的依赖2. 下载编译 四、安装Opencv五、安装Eigen3六、DBoW2 and g2o七、安装boost库八、非ROS部分的源码编译和安装1. 编译之前先修改代码2. 编译源码 九、