激光雷达SLAM 第21页

cartographer从入门到放弃5---核心算法分析---Global SLAM

文章更新比较慢，可以先看看参考文献中大神的解释重点参考：SPA优化算法详解：以Cartographer后端为例SLAM从概率来讲分为在线SLAM和全SLAM：在线SLAM只包含了t时刻的变量的估计问题，

年少的梦007·2023-10-26 04:59

slam 单目稠密深度详解

单目计算深度比较复杂，一般可以用RGB-D相机直接得到深度，但还是练习一下。因为是稠密重建，对每个像素都算深度，所以就不是提取特征了。仅凭一幅图像无法估计出深度，要用不同视角下的图像来估计。特征点匹配法中，是根据不同视角中同一特征点的不同位置来进行三角测量估计深度，但是稠密重建是不用特征点的，要对每个像素都进行匹配，然后进行三角测量。怎么匹配呢，用极线搜索和块匹配。什么是极线搜索，如下（贴一张别人

蓝羽飞鸟·2023-10-26 04:26

SLAM从入门到精通（三边测量法详解）

嵌入式-老费·2023-10-26 04:54

lidar_camera_calib学习笔记（激光雷达相机标定）

参考项目链接：https://gitee.com/manifold/lidar_camera_calib/tree/master项目提供的bag中的信息pointgrey.yaml文件内容%YAML:1.0K:!!opencv-matrixrows:3cols:3dt:ddata:[1061.37439737547,0,980.706836288949,0,1061.02435228316,601

Flying Stone·2023-10-25 22:53

在docker环境下从头搭建openvslam/orb_slam3的流程记录以及问题总结

文章目录0.前言1.MobaXterm软件2.docker操作2.1.拉一个ubuntu镜像2.2.修改名字（可选）2.3.删除之前的docker镜像（可选）3.openvslam搭建流程3.1.起容器

玉堃·2023-10-25 19:43

Eigen入门（2）

主要根据视觉SLAM十四讲配套代码编写包含头文件#include#include定义单位矩阵：Matrix3drotation_matrix=Matrix3d::Identity();cout#includeusingnamespacestd

whuer_dyl·2023-10-25 19:00

Eigen入门（1）

主要根据视觉SLAM十四讲配套代码编写，见这里#includeusingnamespacestd;#include//Eigen核心部分#include//稠密矩阵的代数运算（逆，特征值等）#includeusingnamespaceEigen

whuer_dyl·2023-10-25 19:00

一起做激光反光板（四）-框架搭建

首先，搭建一个ROS框架，在我的个人github的reflector_ekf_slam上上传一个基于激光反光板的EKF建图定位方案。

叶落寒蝉·2023-10-25 16:18

双激光雷达标定程序

(ChineseVersion)此双激光雷达标定程序基于PCL和CERES优化库进行开发，易于理解。若想追求更高精度的标定效果，可以在此基础上进行二次开发。

白色小靴·2023-10-25 16:42

Ros cartographer 搭载 landmark 保姆级操作上手教程

防止cartographer在长廊中因为激光雷达的射程范围不够导致后期回环中定位失效，以至自己设备的定位乱跳，如果不幸跳入墙体中，则会整个设备则会陷入假死整体上land

忒懂先生·2023-10-25 16:41

反光柱建图和定位总结

需要像slam算法中，进行回环优化。因此暂时采用手动加点，到一个位置后，界面点击添加新点，才会把扫到的反光柱记录下。界面截图定位精度测试（用激光追踪

kobesdu·2023-10-25 16:32

gazebo中视觉仿真怎么使用自定义贴图的问题

gazebo中提供了很少的贴图，场景只是用这几张贴图，视觉SLAM仿真很容易在不该闭环的时候闭环，导致根本没法用。那么我们怎么添加自己的贴图呢？首先gazebo建模使用默认贴图，保存。

迪迦谁占了·2023-10-25 16:02

反光板导航SLAM（二）VEnus代码浅析

上一章简单介绍了VEnus中几个主要函数的作用，这里详细展开看一下每个函数的具体思路，通过研究具体的代码我们可以简单了解VEnus中对于反光柱定位的具体流程。1、IntensityExtraction::ExtractIntensityExtraction::Extract(VEnus::Sensor::IntensityRange2D&cloud,VEnus::Sensor::Intensity

一叶执念·2023-10-25 16:59

反光板导航SLAM（三）反光柱导航开发与实验

在上一章中简单了解了VEnus算法对于反光柱导航的基本思路。其主要分为了高反点提取、高反点聚类查找中心、高反点与已知反光柱位姿匹配以及调用ceres库进行位姿优化等步骤。然后在这个算法的基础上，再进行一定的开发达到一个比较稳定且可视化的版本。使用：ffmpeg-fx11grab-framerate25-video_size1920*1080-i:0.0out.mp4简单录制一下运行效果，类似于这样

一叶执念·2023-10-25 16:59

反光板导航SLAM（一）安装VEnus

最近在做反光板导航，从网上看到一个案例：反光柱建图venus和我的方案这里面讲述了一个反光板导航的一个示例，主要使用的是一个开源的项目包venus，这个代码的源码是在这里。由于它不是一个ROS库，所以安装方式与ROS的安装方式略有不同。简单记录一下：1、下载源码home目录下，在终端执行下述命令gitclonehttps://gitee.com/dustinksi/VEnus.git--depth

一叶执念·2023-10-25 16:29

激光雷达标定板在自动驾驶中的具体应用步骤

激光雷达标定板在自动驾驶领域中发挥着重要的作用，它不仅可以提高激光雷达的感知精度和稳定性，还可以测试和评估自动驾驶车辆的性能和安全性，为自动驾驶技术的发展和应用提供了重要的支持和保障。

JYGD686868·2023-10-25 16:54

SLAM从入门到精通（基于ros的反光柱定位）

不管是激光雷达，还是视觉，其实本身还有很多的不确定性。而对企业、工厂来说，大部分情况下没有办法容忍这种不确定性的。

嵌入式-老费·2023-10-25 16:50

激光雷达标定在激光雷达技术中很重要

激光雷达标定是激光雷达技术中非常重要的一环，它直接影响到激光雷达的测量精度和可靠性。这个过程包括硬件标定和软件标定两个部分。

JYGD686868·2023-10-25 16:48

【Ubuntu18.04】激光雷达与相机联合标定（Livox+HIKROBOT）（一）

Livox+HIKROBOT联合标定引言1海康机器人HIKROBOTSDK二次开发并封装ROS1.1介绍1.2安装MVSSDK1.3封装ROSpackge2览沃LivoxSDK二次开发并封装ROS3相机雷达联合标定3.1环境配置3.1.1安装依赖——PCL安装3.1.2安装依赖——Eigen安装3.1.3安装依赖——Ceres-solver安装3.1.4下载源码，编译准备3.1.5程序节点概括3.

摇曳的树·2023-10-25 14:12

激光雷达的上车“竞速赛”：谁在真正提升自动驾驶性能？

当前，自动驾驶的商业化步伐正在加速。一方面，北京、上海、广州、长沙等全国各地已经陆续开放自动驾驶的常态化运营。其中去年11月，国内首个自动驾驶出行服务商业化试点在北京正式启动，百度、小马智行成为了首批获许开展商业化试点服务的企业。另一方面，高阶自动驾驶的商业化正在干线物流、港口、矿山等特定场景逐步落地。比如，以主线科技、宏景智驾为代表的国内自动驾驶公司已经开始尝试L4级自动驾驶卡车的大规模商业化应

高工智能汽车·2023-10-25 09:02

RAIM (GNSS完好性监测算法合集)

尊重原创,本人内容摘抄如下内容：基于惯性辅助卫星导航完好性监测研究-蒋德杰本人订阅别人的专栏信息，本人订阅了，不建议订阅，是截图别人论文中的内容北斗导航|接收机完好性监测合集（附代码链接）_卡尔曼的BDSLAMer

他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2023-10-25 04:27

ORB_SLAM3中IMU预积分过程原理分析

ORB_SLAM3中IMU预积分过程原理分析1.特殊正交群SO(3)的一些性质指数映射:exp(ϕ^)=I+sin(∥ϕ∥)∥ϕ∥ϕ^+1−cos(∥ϕ∥)∥ϕ∥2(ϕ^)2(1)exp(\phi^{\

chennuo0125-HIT·2023-10-25 03:47

VINS-MONO源码阅读（一）imu预积分和在线初始化

之前学习的ORB_SLAM2，是属于纯视觉的建图方法，但在实际的应用场景下，多传感器的融合能帮助我们更好地估计相机位姿，尤其是使用单目相机的情况下。

若愚和小巧·2023-10-25 03:17

IMU预积分的过程详解

一、IMU和相机数据融合保证位姿的有效性：当运动过快时，相机会出现运动模糊，或者两帧之间重叠区域太少以至于无法进行特征匹配，所以纯视觉SLAM对快速的运动很敏感。

极客范儿·2023-10-25 03:46

PVO: Panoptic Visual Odometry代码复现(如何在脚本设置GPU选择)

github.com/zju3dv/pvo1.拉取代码gitclonehttps://github.com/zju3dv/pvo这个工程中的VO_Module中的thirdparty部分需要用DROID-SLAM

玛卡巴卡_qin·2023-10-24 23:03

视觉Slam面试题（不定时更新）

文章目录0引言1单目、双目、深度相机和RGBD相机的区别2特征点法与直接法的优缺点3等距变换、相似变换、仿射变换、射影变换的区别4单应矩阵、本质矩阵和基础矩阵的区别5Slam中为什么用李群李代数6解释Slam

ZPILOTE·2023-10-24 22:53

图像识别在自动驾驶汽车中的多传感器融合技术

各种传感器类型（如激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器）的简要介绍。为什么需要多传感器融合来提高自动驾驶汽车的

matlabgoodboy·2023-10-24 16:31

华为遥遥领先的「尴尬」，问界为何无法全系标配ADS2.0？

目前，在降本方面，ADS2.0相比于上一代，缩减了激光雷达数量，从3颗华为自研（速腾聚创代工）改为单颗速腾

高工智能汽车·2023-10-24 16:06

自动驾驶的激光雷达价格居高不下，「饮冰科技」要用芯片化设计降低成本

目前的激光雷达价格高、产能低、难过“车规”，是自动驾驶行业的普遍共识。36氪近日接触到的「饮冰科技」是一家激光传感器及其系统解决方案供应商。

饮冰科技·2023-10-24 12:46

ADAS智能驾驶测试知多少？

1.传感器测试1.1传感器校准测试描述：确保传感器（如雷达、摄像头、激光雷达等）准确地检测和测量车辆周围的环境。传感器校准是确保传感器对车辆周围环境的感知准确性至关重要。

Entropy-Go·2023-10-24 08:10

ORB_SLAM3 算法框架解析

论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.11898v1代码地址：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3ORB_SLAM1算法框架解析地址:

墙头玩飞车·2023-10-24 06:37

ORB_SLAM2关键帧

（1）mConnectedKeyFrameWeights：map。KeyFrame：当前关键帧的共视关键帧。int：两个关键帧间的权重（2）mvpOrderedConnectedKeyFrames：vector。共视关键帧从大到小的排序。（3）mpParent：关键帧的父关键帧，即共视程度最高的关键帧。一个帧的父关键帧只能有一个，而子关键帧可以有很多个。计算关键帧的词袋信息在局部建图线程中

嚣张的叉烧包·2023-10-24 06:37

ORB_SLAM之localmapping线程

tracking线程只是判断当前帧是否需要加入关键帧，并没有真的加入地图，因为tracking线程的功能是局部定位，而处理地图中的关键帧、地图点如何加入，如何删除的工作是在localmapping线程完成。认清几个锁与布尔参数线程的通信与相互影响在ORB比较复杂，需要好好缕清思路。mbStopRequested,由RequestStop函数设定，主要是在回环线程里，在运行全局优化时，以及检测后，调

weixin_42296780·2023-10-24 06:36

【SLAM学习笔记】7-ORB_SLAM3关键源码分析⑤ Optimizer（二）局部地图优化

将分为以下部分进行分析单帧优化局部地图优化全局优化尺度与重力优化sim3优化地图回环优化地图融合优化2.代码分析LocalBundleAdjustmentLocalMapping::Run()使用，纯视觉总结下与ORBSLAM2

口哨糖youri·2023-10-24 06:03

ORB-SLAM3 Local Mapping 源码分析（二）

2021SC@SDUSC2、地图点（MapPoint）的删除在上一步(关键帧的插入)中会将一部分地图点加入到mlpRecentAddedMapPoints这个vector中，而在这一步骤中需要剔除地图（Map）中新加入但质量不好的点。利用函数MapPointCulling()voidLocalMapping::MapPointCulling(){list::iteratorlit=mlpRec

qq_53377744·2023-10-24 06:03

ORB_SLAM2的单目SLAM提高关键帧的个数

一、前言最近在结合ORB_SLAM2和Map2DFusion，来做无人机航拍视频建图，基本完成了pipeline，但发现出来的效果没有Map2DFusion官方的效果好。

Z-Jeff·2023-10-24 06:55

ORB_SLAM3 LocalMapping中关键帧的处理ProcessNewKeyFrame和地图点的筛选MapPointCulling

地图点来源：首先，地图点来源有三部分：通过Tracking跟踪到当前帧或者当前关键帧(投影)对于双目或者RGB-D相机，在创建关键帧时，对未匹配的点通过深度生成(深度)在LocalMapping中通过CreateNewMapPoints三角化未匹配的点生成(三角化)对于1这部分在ProcessNewKeyFrame需要更新属性，对于3在CreateNewMapPoints中生成，对于2，3需要对其

火柴的初心·2023-10-24 06:50

视觉SLAM十四讲-第三讲三维刚体运动

什么是刚体运动以及三维空间中刚体运动描述方式有哪些？两个坐标系之间的运动由一个旋转加上一个平移组成，这种运动称为刚体运动。描述三维空间中刚体运动的方式有旋转矩阵、旋转向量、欧拉角、四元数。请描述左手坐标系和右手坐标系。大拇指——y食指——z中指——x内积和外积的公式和对应的几何意义内积公式：内积几何意义：1.两个向量之间的夹角2.b向量在a向量方向上的投影外积公式：外积几何意义：1.在三维几何中，

苏钟白·2023-10-24 00:05

机器学习笔记 - 特斯拉的占用网络简述

自动驾驶汽车行业在技术上分为两类：基于视觉的系统和基于激光雷达的系统。后者使用激光传感器来确定物体的存在和距离，而视觉系统则纯粹基于相机。特斯拉的TeslaVision就是单纯的基于视觉实现。

坐望云起·2023-10-23 22:07

【深蓝学院】手写VIO第7章--VINS初始化和VIO系统--作业

读书健身敲代码·2023-10-23 21:40

10.17 校招实习内推面经

绿*泡*泡：neituijunsir交流裙，内推/实习/校招汇总表格1、校招|优必选科技2024届校园招聘（内推）校招|优必选科技2024届校园招聘（内推）2、2023校招总结--SLAM算法-152023

Neituijunsir·2023-10-23 21:28

VINS-mono学习总结

整体：1预处理模块视觉：特征点提取与追踪IMU：惯性解算与误差状态分析、计算预积分量2初始化模块（旋转外参标定、基于图像的三维重建-纯视觉单目slam问题、陀螺仪零偏估计、视觉惯性对齐、利用重力的先验知识修正重力

小吕爱学习、·2023-10-23 19:08

[学习SLAM]协方差矩阵与雅克比矩阵-(相关性/变换基)||(微分倒数J/H)

协方差矩阵/协方差矩阵的意义基本的统计学概念，即均值、标准差、方差和协方差协方差的定义对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧。记住，X、Y是一个列向量，它表示了每种情况下每个样本可能出现的数。比如给定则X表示x轴可能出现的数

苏源流·2023-10-23 19:35

ORB-SLAM2 论文阅读笔记 + 无痛复现

ORB-SLAM2:用于单目、双目和RGB-D相机的开源SLAM系统一、原文简译摘要I.INTRODUCTION介绍II.RELATEDWORK相关工作A.双目SLAMB.RGB-DSLAMIII.ORB-SLAM2A

大胜s·2023-10-23 09:13

ORB-SLAM3：1

ORB-SLAM3：11安装（1）g2o和DBoW2不需要自己下载安装，ORBSLAM3自带安装包。

xmrmol·2023-10-23 08:13

orb-slam如何运行ros例程

要运行orb-slam的ROS例程，需要先安装orb-slam的ROS包，然后在ROS系统中运行相应的launch文件。

Xi Zi·2023-10-23 08:43

python调用usb摄像头黑屏_ORB-SLAM2编译安装和USB摄像头例程运行

准备工作及软件版本说明注意：如果要使用USB摄像头运行ORB-SLAM2，不能使用虚拟机，否则会出现摄像头打开一片绿屏或者黑屏的现象。

weixin_39796533·2023-10-23 08:43

ubuntu使用Kdevelop对ORB-Slam2进行编译和调试

文章目录1下载ORBSLAM22KDevelop4下打开ORBSLAM2工程3编译4运行mono_tum例程5对mono_tum进行单步调试6坑坑1：KDevelop调试会出现一些问题6坑坑2：KDevelop

致知在格物，物格而后知至·2023-10-23 08:42

SLAM ORB-SLAM2（5）例程了解

SLAMORB-SLAM2（5）例程了解1.TUM数据集1.1.三种相机1.2.目录结构2.单目demo2.1.参数校验2.2.配置数据集图像路径2.3.创建单目SLAM2.3.处理图像数据2.4.结束

氢键H-H·2023-10-23 08:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于路侧激光雷达的交通目标感知方法与实现(中)

目录2.4.3点云数据丢失2.4.4点云数据遮挡3地平面分割与目标点云聚类方法实现3.1引言

格图素书·2023-10-23 08:04

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