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      一個典型的SLAM框架

      云深之無跡 ? 來源：云深之無跡 ? 作者：云深之無跡 ? 2022-10-18 09:36 ? 次閱讀

      標定就是找到雷達到相機的空間轉(zhuǎn)換關(guān)系，在不同的坐標系之間轉(zhuǎn)換需要旋轉(zhuǎn)矩陣 R 和平移矩陣 T，為后續(xù)的雷達和相機數(shù)據(jù)融合做準備：

      d56072de-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.png

      一個標定圖

      校準單目的相機

      d58bb020-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.png


      幾種旋轉(zhuǎn)控制的數(shù)學轉(zhuǎn)換

      d5b5453e-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.png


      匹配的算法流程

      d5e012c8-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg


      一個典型的SLAM框架

      d606ad48-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg


      速度不太的傳感器之間的信息使用

      d6256620-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg


      慣性/激光雷達組合SLAM

      d664ccca-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg


      將慣性/視覺與慣性/激光雷達兩種里程計進行融合示意圖

      d6bc30e6-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg

      慣性/視覺/激光雷達緊組合示意圖

      d6d5f4b8-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg

      慣性/視覺/激光雷達組合SLAM

      d6fbe600-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.pngd7476af8-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.png


      KLT 算法本質(zhì)上也基于光流的三個假設，不同于前述直接比較像素點灰度值的作法，KLT 比較像素點周圍的窗口像素，來尋找最相似的像素點。
      d7859238-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.pngd7a62df4-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.png

      這個SLAM確實是又多又難，自學有點費勁，還是應該找個課上一手，雖然我上課就犯困，但是這個事情上面是有必要的。

      d7b5eed8-4e31-11ed-a3b6-dac502259ad0.png






      審核編輯：劉清

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      原文標題：過于SLAM的一篇雜記（末尾求拼單）

      文章出處：【微信號：TT1827652464，微信公眾號：云深之無跡】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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