slam学习

SLAM学习-论文综述(二)

论文题目：ASurveyofSimultaneousLocalizationandMapping(2020)作者：BaichuanHuang1,2,JunZhao1JingbinLiu21NanyangTechnologicalUniversity,Singapore新加坡南洋理工大学2WuhanUniversity,Wuhan,China武汉大学3.视觉SLAM与激光雷达系统相比，使用摄像头的视
aaaaPIKACHU·2023-01-24 15:35

深蓝学院：视觉SLAM学习记录1

最近在看深蓝学院上高翔博士的视觉SLAM课程，做点笔记总结一下学习过程，以方便之后的回顾。1.预备知识教材：《视觉slam十四讲》参考书：multipleviewgeometry（细节较多，不适合初学者）stateestimationforrobotics（状态估计，内容深刻，公式较多）只有亲自实现了算法，才能谈是否理解计算机视觉的任务：物体识别物体检测物体跟踪语义分割…SLAM是什么？SLAM，
滚蛋吧头发君·2023-01-17 17:42

规划之路：SLAM学习经验分享

针对想学SLAM的提问，我觉得我还是有一定的发言权。作为一个刚入坑SLAM一年多的初学者，首先想说的就是这个研究方向比较广，大方向按搭载传感器分为激光SLAM和视觉SLAM两种，激光SLAM搭载激光雷达，视觉SLAM搭载单目、双目、RGBD相机三大类。同时，SLAM随着工业界技术需求不断落地更新，出现了多源信息融合技术的各种定位导航的融合。其次，对于自己在学习过程中的经验教训也给大家分享一下。在实
深蓝学院·2023-01-16 20:54

视觉SLAM学习笔记

中英文对照表中文英文计算机视觉ComputerVision人工智能ArtificialIntelligence单目相机Monocular双目相机Stereo深度相机RGB-D视差Disparity稀疏Sparse稠密Dense半稠密Semi-dense同时定位与建图（SLAM）SimultaneousLocalizationandMappingTOFTime-of-Flight视觉里程计(VO)V
Jeet173·2023-01-16 16:53

SLAM疑难篇之特别篇：Ubuntu18.04从零开始配置并跑通VINS-MONO全流程

ROS，到安装OPENCV3.3.1，再到安装各种依赖，最后到跑通Vins-mono本文将截图展示全流程中很重要的部分流程参照本文主要参照了这篇文章，建议读者按照他的流程走，有出入的地方我会圈出来我的视觉SLAM
j_shuttworth·2023-01-16 13:25

SLAM学习——开启cmake的第一个项目

开启cmake的第一个项目前言1.项目结构1.1文件存放结构1.2文件路径解释2.CMakeLists.txt2.1CMakeLists.txt文件格式2.2命令介绍前言老样子，同样的，还是为了记录自己的学习过程，鄙人以前做深度学习的，主要使用Python，最近由于工作需要使用C++各种库，所以记录一下自己使用Cmake编译代码的过程。1.项目结构1.1文件存放结构.|——CMakeLists.t
Charms@·2023-01-16 07:53

SLAM数据集序列图片如何批量处理

SLAM数据集序列图片如何批量处理原创：SLAM爬坑之行引言：在SLAM学习过程中，有时候需要对大量的数据集比如TUM/KITTI等图片序列进行批量处理，这个时候需要用到opencv中的函数对图像进行批量处理的话
东电逸仙·2023-01-15 11:01

运行LIO_SAM过程及出现的错误，跑通数据集，安装LIO_SAM环境配置

配置：Y9000Pi930602022ubuntu18.04+ROSMelodic目录安装及配置环境过程一.运行下载的源码二.跑别人的数据包运行：三.运行时出现的相关错误安装及配置环境过程SLAM学习笔记
SLAM-峻·2023-01-13 22:03

Slam学习--Ubuntu 20.04 gtsam编译与安装

目录WhatisGTSAM?快速开始MKL安装下载gtsam源码并编译WhatisGTSAM?GTSAMisalibraryofC++classesthatimplementsmoothingandmapping(SAM)inroboticsandvision,usingfactorgraphsandBayesnetworksastheunderlyingcomputingparadigmrath
。 7.·2023-01-09 13:07

激光slam学习笔记——ubuntu20.04下运行A_loam,并保存地图

激光slam学习笔记——ubuntu20.04下运行A_loam这个真是费了我好大的力气，安装的话，其他博主已经写的非常好了，我就不说了。
英雄小摔哥·2023-01-04 16:23

【实用】适用于不同机械雷达和固态雷达的SLAM

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文#ASLAMSystemwithDirectVelocityEstimationforMechanicalandSolid-StateLiDARs
计算机视觉life·2023-01-04 09:55

【开源代码】首个利用神经网络能够明确推断VIO中 IMU bias演化的方法

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文##开源代码#DeepIMUBiasInferenceforRobustVisual-InertialOdometrywithFactorGraphs
计算机视觉life·2023-01-04 09:55

【实用】场景中缺乏几何信息的情况下，使用反射器标记来提高激光SLAM定位效果

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文#WhenGeometryisnotEnough:UsingReflectorMarkersinLidarSLAM
计算机视觉life·2023-01-04 09:25

【开源代码】首个利用神经网络能够明确推断VIO中 IMU bias演化的方法

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文##开源代码#DeepIMUBiasInferenceforRobustVisual-InertialOdometrywithFactorGraphs
计算机视觉life·2023-01-04 09:45

视觉SLAM学习笔记

本文是个人对《视觉SLAM十四讲》的内容进行个人理解说写下的笔记以备忘第三讲向量向量一般为列向量,用小写字母表示。向量相乘点乘为内积，可表达为以下，为向量a、b间夹角，结果可描述为向量间投影关系。叉乘为外积，可表达如下，结果为列向量，同时该列向量垂直于向量a、b，为两个向量张成的四边形有向面积。而在上述的运算中可知，向量a等价于反对称矩阵，如下，既向量转换为矩阵的一个重要的变换，用a^表示。反对称
Nico_J ??·2023-01-03 18:50

视觉SLAM学习路线

导师让我了解SLAM，SLAM原本是比较小众的方向，最近自动驾驶火起来，做这个SLAM的人也多了，反过来也会推动机器人感知的发展。希望未来学成的时候，能赶上机器人大规模普及，就业一片蓝海。关于视觉SLAM我感觉学习成本高、科研选题难和行业壁垒高，但是充满挑战不是很有意思嘛。学SLAM方向跟motionplanning科研都不好做，而且都很吃数学基础。学习难度的话，planning可能教程更多一点，
极客范儿·2023-01-03 08:01

SLAM学习——视觉里程计中位姿估计，PnP、ICP问题的本质描述

SLAM中的前端也称为视觉里程计，本质在于利用计算计算机视觉图像中的特征点的距离，进而估算相机的旋转R和位移t，即计算相机的姿态变化。根据采集的相机的特点不同，可以分成一下几类：2D-2D单目摄像机，也称为对极几何问题3D-2D已知特征点的3D世界坐标和图片中的2D坐标，通常是RGBD相机/双面相机拍摄的图片，该问题可以使用PnP来求解3D-3D已知下面分类介绍：1）2D-2D对极几何问题2）3D
abunwpu·2023-01-02 16:03

四、SLAM学习笔记—— Ubuntu18.04交叉编译OpenCV4.5.5至ARM64位平台firefly-RK3566

概述:交叉编译大概的意思是指:在PC(x86_x64)的机器上编译其他平台如ARM平台的代码，这个过程叫做交叉编译。对于交叉编译，我们首先确定目标平台的架构，RK3566的架构是ARMv8，64位的执行状态。aarch64的介绍可以参考：[https://blog.csdn.net/tanli20090506/article/details/71435777]官方的Linux的SDK中，提供的编译
log_zhan·2022-12-31 06:33

【3D激光SLAM(三)】Velodyne激光SLAM学习之激光雷达+IMU内参标定

一、标定所使用设备激光雷达：velodyne16线激光雷达IMU：来自Pixhawk2.4.8飞控二、安装与编译标定程序需要先后安装两个代码报包：code_utils，imu_utils。code_utils下载链接：https://github.com/gaowenliang/code_utilsimu_utils下载链接：https://github.com/gaowenliang/imu_u
Canminem·2022-12-29 22:10

SLAM学习笔记----坐标关系梳理及PnP算法详解

一，重要的坐标关系的解析四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。世界坐标系：机器人或相机运动过程中，肯定需要知道它的位置，因此需要设定世界坐标系，认定固定不动，作为参考坐标系，描述世界中的任何一点P（Xw,Yw,Zw)。相机坐标系：相机或机器人运动的一个坐标系，通过世界坐标系的变换（旋转R,平移T）计算得到。因此主要是将世界坐标系描述的点坐标P（Xw,Yw,Zw)转换成相机坐标
YOULANSHENGMENG·2022-12-27 22:49

slam学习——对文件夹下的图片进行重命名

slam学习——对文件夹下的图片进行重命名计算机视觉life知识星球第一张的作业：就是对一个文件夹下的图片进行批量的重命名，存储在另外的文件夹下面。
前途似海_来日方长·2022-12-27 07:11

六、SLAM学习笔记—— Firefly RK3566 Ubuntu18.04 远程桌面

前言在前面的文章中，解决了FireFly安装ROS，安装Cartographer、配置交叉编译OpenCV、双目摄像头的驱动。为了通过RK3566实现ROS小车，那么远程桌面是非常必要的，因为我们需要通过远程桌面查看ROS小车的建图情况、目标识别的情况。一、安装XRDPxrdp的安装过程，参考了文章参考文章:CSDN远程桌面连接rk3399ubuntu18。sudoapt-getinstallxr
log_zhan·2022-12-26 02:16

SLAM学习笔记——贝叶斯滤波（非参数滤波篇）

非参数滤波可以模拟非线性情况，主要介绍两种滤波，直方图滤波和粒子滤波，后者被广泛应用于机器人学中。离散贝叶斯滤波可以对比一下连续贝叶斯滤波，我在连续贝叶斯滤波中就是按照离散来讲的，离散应该更好理解。直方图滤波将先验概率用直方图分段，利用积分求出每个分段平均值和概率代表一个离散的状态，利用离散贝叶斯滤波和转移方程，求出后验概率。动态分解与静态分解动态分解就是概率越高，分的越密粒子滤波用无数粒子表示状
季马宝宝·2022-12-26 00:44

激光SLAM学习——机器人的里程计标定（直接线性方法）

激光SLAM学习——机器人的里程计标定（直接线性方法）1实践操作1.1本次的作业中,需要实现三个函数,分别为:1.2本次程序的运行过程为:2参考结果1实践操作1.1本次的作业中,需要实现三个函数,分别为
Smile_HT·2022-12-22 17:25

激光SLAM学习分享--里程计标定

1.基于模型的方法--线性最小二乘法。2.代码实践在odom_calib文件夹下打开终端，运行cmake.make进行编译，./odom_calib运行可执行文件。3.代码展示。odom_calib.cpp#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;stringscan_matc
qq_51106967·2022-12-22 17:51

九、SLAM学习笔记—— Cartographer建图(虚拟机仿真包)

一、cartographer回放采集数据包在研究cartographer算法的时候，经常需要调试算法或者复现bug，此时利用playbag(播放包)会更加的方便。playbag里面主要包含水平激光信息(horizontallaser2d)和惯性传感器(IMU)的信息。1、第一步需要启动ros核心服务，如果已经启动了roscore则不再需要启动roscore2、打开rviz可视化图形界面有时候，我们
log_zhan·2022-12-22 12:00

SLAM学习--2D激光SLAM--入门学习

一、学习心得记录（不一定对）：转载了很多博主的网站，若侵权，告知必删1.激光slam和视觉slam实际在实现的时候完全是两码事，可能根本思想差不多，特别是非线性优化方面，但是实现方案差距较大，需要转变思维。2.2D激光slam和3D激光slam的实现方案还是有些区别,3D目前主要用在室外无人车或者送快递机器人等；2D主要用在室内环境，家用扫地机器人、工厂货仓环境、室内（建筑物内）移动机器人（送餐，
Robot-G·2022-12-21 07:12

【从零开始学习光流算法（0）】——基本假设及Lucas-Kanade(LK)光流法

文章目录前言光流传感器基本测量思路基本假设LK法疑问前言在使用PX4FLOW时，发现在蒙住声纳传感器时，相机仍然能够输出角速度，这让我感到很困惑，于是干脆学习一下光流算法，也为之后SLAM学习做一点铺垫
Yoldfish·2022-12-19 23:09

SLAM学习笔记（十六）快速了解EPnP算法原理

前几天有实习的学弟询问我关于2D-3D匹配点的EPnP的算法原理。一下子问到还真没想起来。看了看资料，回忆起来了，特在这里简单的总结一下。学弟没看明白的原因，其实就是一些相关的讲解文章一上来就摆出让人生畏的一堆公式。其实个人觉得在目前Epnp算法已经被集成到OpenCV中库函数里面，我们就没必要再去手动实现轮子，因此求解的细节不需要死记，我们只要知道每一步是在干什么就可以了。除非你要研究和改进算法
zkk9527·2022-12-19 14:29

SLAM+深度学习的研究方向

SLAM+深度学习的几个主要研究方向单目SLAM学习尺度/深度相机重定位/闭环检测前端提取特征和匹配端到端学习相机位姿语义SLAM
abcwoabcwo·2022-12-18 15:23

【SLAM学习】一些必备依赖包的安装与问题总结

Ceres：下载地址：https://github.com/ceres-solver/ceres-solver/releases/tag/1.14.01、修改sources.listsudogedit/etc/apt/sources.list2、将此地址添加到source.list上debhttp://cz.archive.ubuntu.com/ubuntutrustymainuniverse3、
Q小鑫·2022-12-15 08:34

SLAM学习记录——ubuntu安装

16~20的版本都装过，双系统虚拟机的也装了一遍，也是很无语了，说说我自己遇到的问题吧。1.双系统还是虚拟机别犹豫，一定双系统2.哪个版本随便吧，但是我发现有些包是指定在18和16装，我自己的电脑哪个版本都挺好的，但是我到时配的那个16以上的版本在ubuntu系统下无法网络连接（至今未解决）3配置SLAM所需的ubuntu环境1）安装好系统后第一件事情就要修改源，但是不要随便修改源的文件（第一次装
懒得开始学slam·2022-12-11 19:50

SLAM学习笔记——从零搭建完整的gazebo多机仿真SLAM（一）

文章目录引言第一部分搭建gazebo仿真环境使用gazebo的building_editor搭建地图使用launch文件加载world文件第二部分放入你的机器人第三部分启动SLAM第四部分使用键盘控制构建地图并保存键盘控制机器人保存地图引言这是一段比较完整的教程。将分为四篇文章四部分内容：搭建gazebo仿真环境，并且在虚拟环境中运行slam算法，保存环境地图使用map_merge，多个机器人同时
季马宝宝·2022-12-09 16:17

【开源数据集】无人机室内室外，视觉-惯性-激光雷达-UWB

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文##开源数据集#NTUVIRAL:Avisual-inertial-ranging-lidardataset
计算机视觉life·2022-12-09 14:58

【开源代码】基于相机-激光雷达融合的三维实时跟踪框架

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文#DeepFusionMOT:A3DMulti-ObjectTrackingFrameworkBasedonCamera-LiDARFusionwithDeepAssociation
计算机视觉life·2022-12-09 14:27

【开源代码】Wheel-SLAM：首个只有一个 Wheel-IMU 使用地形特征（由 Wheel-IMU 测量）的 SLAM 系统

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文##开源代码#Wheel-SLAM:SimultaneousLocalizationandTerrainMappingUsingOneWheel-mountedIMU
计算机视觉life·2022-12-09 14:57

SLAM学习-论文综述(一)

论文题目：ASurveyofSimultaneousLocalizationandMapping(2020)作者：BaichuanHuang1,2,JunZhao1JingbinLiu21NanyangTechnologicalUniversity,Singapore新加坡南洋理工大学2WuhanUniversity,Wuhan,China武汉大学摘要：同时定位与地图（SLAM）实现了基于自我感知
aaaaPIKACHU·2022-12-09 07:36

slam学习笔记

slam学习笔记之三维空间刚体运动最近买了高教授的十四讲，打算过一遍，前两章内容，主要是环境的配置，我觉得有问题的是：vscode远程debugC++代码概念：三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵，变换矩阵
wangqy3811457·2022-12-08 07:13

SLAM学习--常用数据集

下面列举几个视觉SLAM常用的数据集。参考链接：视觉SLAM常用的数据集_编程芝士的博客-CSDN博客_slam数据集常用的数据集有：KITTI数据集、EuRoC数据集、TUM数据集、Oxford数据集、ICL-NUIM数据集、RGBDObject数据集等等。KITTI数据集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，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数
Robot-G·2022-12-08 01:27

SLAM学习笔记（一）Lio-sam安装与运行 ubuntu18.04+ros melodic

三维激光SLAM入门Lio-sam安装与运行ubuntu18.04+rosmelodic文章目录前言一、环境要求二、复现步骤1.安装ROS依赖2.安装Lio-sam3.下载给定数据集4.运行Lio-sam5.播放数据包5.保存Pcd建图结果总结前言最近在学习激光SLAM，本文将介绍了ubuntu18.04+rosmelodic下部署复现LIO-SAM的过程。2020年TIxiaoshan在IROS
-潜龙勿用-·2022-12-07 05:13

利用车载摄像头了解道路语义的鸟瞰图

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文##开源代码#UnderstandingBird’s-EyeViewofRoadSemanticsusinganOnboardCamera
计算机视觉life·2022-12-02 14:46

视觉SLAM学习中各种库安装

参考：3.视觉SLAM十四讲各种库安装_HITLDY的博客-CSDN博客视觉slam十四讲开源库安装教程-feifanren-博客园(104条消息)视觉SLAM十四讲学习笔记—ch6关于bugakaclassceres::internal::FixedArray＜double,3＞}’hasnomembernamed_路拾遗37的博客-CSDN博客目录目录目录1.Eigen32.Sophus非模板
月夕花晨KaCa·2022-12-01 11:25

SLAM学习笔记《Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Per》

《Past,Present,andFutureofSimultaneousLocalizationandMapping:TowardtheRobust-PerceptionAge》一、引言SLAM包含同时估计搭载传感器机器人的状态估计以及构建传感器感知的环境模型（模型）。在简单的例子中，机器人的状态可以通过它的位姿来描述（位置与方向），尽管状态还包含其它量，如机器人速度、传感器偏差（sensorb
layB·2022-11-30 23:49

【即将开源】⽤于3D激光雷达SLAM闭环检测的词袋模型BoW3D

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文#BoW3D:BagofWordsforReal-timeLoopClosingin3DLiDARSLAM
计算机视觉life·2022-11-30 13:46

激光SLAM学习--多种类激光雷达介绍（单线、多线）

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33792450前言上一次的分享里，我介绍了一个重要的感知传感器——摄像机。摄像机作为视觉传感器，能为无人车提供丰富的感知信息。但是由于本身感知原理的缺陷，导致摄像机的测距并不是那么准确。工程师们为了解决测距的问题，引入了激光传感器。这就是我们常在Level3级别以上的无人车上看到的设备。比如通用用于研究Level4级别自动驾驶技术的
Robot-G·2022-11-27 03:29

SLAM学习笔记-求解视觉SLAM问题

1.视觉SLAM框架：2.视觉里程计1.作用1：通过观察相邻图像的变化关系来推算出相机的运动轨迹，好比人在陌生的环境中通过观察自身来估计自身所处的位置。2.作用2：而相机一般跟机器人是固定在一起的，并且也不会在上面运动，相机的运动轨迹等价于机器人的运动轨迹，相机的姿态变化等价于机器人的姿态变化，从而解决了机器人定位问题。3.视觉里程计又被称为前端。4.缺点：存在累计漂移，表现出建立的地图与真实地图
超爱嵌入式·2022-11-26 18:14

视觉SLAM学习笔记

视觉SLAM原理部分Slam主要完成的事情是，构造与自身相关的环境地图，并且进行定位和路径规划。视觉slam完成的事情是依靠是视觉传感器获得的图像信息，帮助完成建立环境地图与自身定位，且完成路径规划。经典框架由5个部分组成：1.传感器获取外部信息2.视觉里程计（又称前端）主要为后端提供一个初始化信息，根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动，提供较好的初始值。核心问题是如何根据图像估计相机运动。又可
指引0605·2022-11-26 18:14

SLAM学习笔记-地图更新

由于在室内环境中，一些物品的位置并不是–成不变的，因此室内消防安全疏散通道的占用情况也是随着时间而可能发生变化的。根据各类物品的详细定义如下:(1)静态物品。静态物品是室内环境的基础，主要包括建筑的墙面、门、窗等要素，在室内环境中的位置基本上不会发生变化。.(2)半动态物品。半动态物品主要以位置因被动因素而发生频繁变动的物品为主，例如垃圾箱、纸箱等。(3动态物品。动态物品是指位置会主动发生变化的目
超爱嵌入式·2022-11-26 18:43

slam学习笔记

相机按照工作方式不同，分为：单目相机（Momocular）：结构简单、成本低双目相机（Stereo）：双目相机的距离估计是比较左右眼的图像获得的。双目与多目的缺点是配置与标定较为复杂，其深度量程和精度受双目的基线与分辨率所限，而且视差的计算非常消耗资源，需要使用GPU和FPGA设备加速，才能实时输出整张图像的距离信息。现有条件下，计算量是双目的主要问题之一。深度相机（RGB-D）：其最大特点是可以
Kris_u·2022-11-26 18:37

SLAM学习笔记

文章目录初识SLAM引子经典SLAM框架SLAM问题的数学表述三维空间刚体运动旋转矩阵四元数相似、仿射、射影变换相机与图像相机模型单目相机模型双目相机模型初识SLAM引子SLAM：SimultaneousLocalizationAndMapping，即时定位与地图构建。就是知道两件事，我在什么地方，周围环境是什么。传感器来进行定位，主要有两类：在机器人本体和在环境中。在环境中的传感器，约束了环境，
苦茶Fighting·2022-11-26 18:06
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