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SLAM （simultaneous localization and mapping），也稱為CML （Concurrent Mapping and Localization）， 即時定位與地圖構(gòu)建，或并發(fā)建圖與定位。問題可以描述為：將一個機器人放入未知環(huán)境中的未知位置
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其一是實際環(huán)境中的動態(tài)物體不一定被預(yù)訓(xùn)練，另一是算法無法區(qū)分"動態(tài)物體"和"靜止但可能移動的物體"。
機器人導(dǎo)航技術(shù)：SLAM創(chuàng)新點前世今生分析
SLAM(simultaneous localization and mapping)全稱即時定位與地圖構(gòu)建或并發(fā)建圖與定位，它主要的作用就是讓機器人在...
隨后，利用估計的頭部姿勢作為輸入，EgoEgo利用條件擴散，以產(chǎn)生多個可信的全身運動。這種頭部和身體姿勢的分離消除了對配對自我中心視頻和三維人體運動的訓(xùn)...
2023-05-19 標簽：傳感器SLAM數(shù)據(jù)集 1452 0
隨著自動駕駛技術(shù)的迅速發(fā)展，車輛在不同環(huán)境中的定位與導(dǎo)航需求愈加迫切，自動駕駛的核心任務(wù)是讓車輛在未知或動態(tài)變化的環(huán)境中安全、智能地行駛，這需要系統(tǒng)能夠...
VPS全稱為Visual Positioning System，即視覺定位系統(tǒng)。
BundleFusion是一種稠密的實時室內(nèi)場景三維重建算法框架。輸入為RGB-D相機采集的并且是對齊好的RGB圖像和深度圖的數(shù)據(jù)流。輸出為重建好的稠密...
本文針對火星上直升飛機執(zhí)行任務(wù)場景，設(shè)計了一種基于事件相機的事件-視覺-慣性里程計(EVIO)，其前端采用改進的EKLT特征跟蹤算法，后端采用誤差狀態(tài)擴...
2022-11-14 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多傳感器SLAM 1413 0
IMU進行普通的3D SLAM能得到什么樣的結(jié)果呢？
此次的優(yōu)化針對的場景是室內(nèi)小場景、室內(nèi)大場景和室外場景下運行3D SLAM時，z方向的誤差累積、以及十萬平米（≈400*400）建圖時回環(huán)檢測效率低下的...
而關(guān)于SLAM，它是英文“同時定位與建圖”的縮寫。而有時候，我們還會聽到VO，SfM等概念，而因此容易混淆。
SLAM至今已歷經(jīng)三十多年的研究，這里給出經(jīng)典視覺SLAM框架，這個框架本身及其包含的算法已經(jīng)基本定型，并且已經(jīng)在許多視覺程序庫和機器人程序庫中提供。
System對象所在的主線程就是跟蹤線程,針對不同的傳感器類型有3個用于跟蹤的函數(shù),其內(nèi)部實現(xiàn)就是調(diào)用成員變量mpTracker的GrabImageMo...
即時定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous LocalizationAnd Mapping）指的是機器人在自身位置不確定的條件下,在完全未知環(huán)境中創(chuàng)建...
目前視覺SLAM系統(tǒng)可以在微型個人計算機（PC）和嵌入式設(shè)備中運行，甚至可以在智能手機等移動設(shè)備中運行（Klein和Murray，2009）。與室內(nèi)或室...
【科普】干貨！帶你從0了解移動機器人(三) ——自主導(dǎo)航系統(tǒng)及上位機軟件設(shè)計與實現(xiàn)
隨著機器人技術(shù)的不斷發(fā)展，我們可以在許多簡單重復(fù)，危險的崗位上看到機器人的身影，移動機器人憑借其在復(fù)雜環(huán)境下工作，具有自行感知、自行規(guī)劃、自我決策功能的...
Wheel-SLAM：低成本輪式IMU的SLAM系統(tǒng)
移動機器人需要一種對環(huán)境干擾具有魯棒性的可靠位姿估計器，為此，慣性測量單元（IMU）發(fā)揮了重要作用，因為它們可以獨立感知車輛的全運動狀態(tài)。
與人眼的立體感知類似，雙目立體視覺用兩個相機從不同的角度對被測物體成像。依據(jù)兩幅圖像中對應(yīng)點的立體視差( stereo disparity) ，根據(jù)三角...
簡單總結(jié)，TANDEM使用了稠密追蹤前端和稀疏后端優(yōu)化相結(jié)合的方式來提高追蹤性能。
基于自動駕駛汽車記錄的3D激光掃描的SLAM閉環(huán)問題討論
同時定位和映射（SLAM）是大多數(shù)自主系統(tǒng)所需的基本能力。在本文中，我們討論了基于自動駕駛汽車記錄的3D激光掃描的SLAM閉環(huán)問題。
激光雷達SLAM中高效的點云數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
k-d樹是一種常用的多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以用于范圍搜索、最近鄰搜索等問題。但是，在實際應(yīng)用中，我們經(jīng)常需要對動態(tài)數(shù)據(jù)進行查詢和修改操作。
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