实现原理: 在纯定位时,检测当前Trajectory和之前的Trajectory的匹配状态(约束的匹配情况),对于变化大的子图,在其区域添加新的子图,对于完全变化的区域,移除其子图。 在前端可以写个定时保存功能; 对于原地图和添加子图部分,我选择了对2者进行合并,合并的方式就是先找到原先地图最后submap的index,然后在后面把新增的submap加上去。 定义几个重要变量
Fast Incremental Bundle Adjustment with Covariance Recovery 1. SLAM++ (v2.3) Documentation Online documentation wiki 2. 版本特性 SLAM++ 是增量非线性最小二乘的极简实现,包含在稀疏块矩阵上快速实现线性代数。 它旨在用于 3D 重建或机器人技术。 S
0. 简介 现在的SLAM算法在静态环境中表现良好,但在动态环境中很容易失败。最近的工作将基于深度学习的语义信息引入到SLAM系统以减轻动态对象的影响。然而,在资源受限的机器人的动态环境中应用鲁棒定位仍然具有挑战性。所以《RGB-D Inertial Odometry for a Resource-Restricted Robot in Dynamic Environments》提出了一种用于动
0. 简介 自从ikd-tree出来后,现在越来越多的工作瞄准了增量式这种方法,比如说激光惯导里程计(LIDAR-Inertial Odometry,LIO)的高精度跟踪通常涉及最小化点到平面距离的k最近邻(kNN)搜索,然而,这样做的成本是维护大型局部地图并为每个点执行kNN平面拟合。在《LIO-PPF: Fast LiDAR-Inertial Odometry via Incremental
目录 1.RANSAC原理 2. RANSAC算法步骤: 3. RANSAC源码解析 step one niters最初的值为2000,这就是初始时的RANSAC算法的循环次数,getSubset()函数是从一组对应的序列中随机的选出4组(因为要想计算出一个3X3的矩阵,至少需要4组对应的坐标),m1和m2是我们输入序列,ms1和ms2是随机选出的对应的4组匹配。 参考http
为什么要这么做?因为我们知道,cartographer会在纯定位时,不断增长submap,当周围环境发生变化,且机器人静止时,定位信息会随着imu的偏移不断累积,导致定位错误。 这里给出了其中一个解决方案,就是机器人静止时,不再添加node,方法就是检测机器人前端匹配的结果,当显示机器人距离和角度变化比较小的时候,就不在往后端发送node,前端也传回不增长的active_submap。代码如下:
问题描述: ROS 移动机器人建图后,用Navigation导航包执行 起始位置到 目标位置的路径规划和导航行走的过程中。 机器人导航初始化的时候,刚加载地图,如何让移动机器人执行 全局定位 global localization,把max Nparticles的粒子数量均匀撒在整张地图上? 首先 在navigation的launch文件 amcl.launch 或者类似的文件中增加或修改以下
1. 通常的惯例是把 VSLAM 分为前端和后端。前端为视觉里程计和回环检测,相当于是对图像数据进行关联;后端是对前端输出的结果进行优化,利用滤波或非线性优化理论,得到最优的位姿估计和全局一致性地图。 1 前端:图像数据的关联1.1 视觉里程计 前端中的视觉里程计, 为通过采集的图像得到相机间的运动估计,视觉里程计问题可由下图描述(双目立体视觉里程计)。 视觉系统在运动过程中,在不同时
虚拟机ubuntu16.04 安装ORB_SLAM3 一.依赖项 使用Pangolin进行可视化和用户界面的显示使用OpenCV进行图像处理特征提取(opencv的安装)Eigen3,g2o需要用,矩阵计算DBoW2 和 g2o,使用DBoW2库的修改版本来执行位置识别和g2o库来执行非线性优化 二.进行库安装 1、安装Pangolin(参考此博客)安装依赖包 sudo
1.TANDEM:Tracking and Dense Mapping in Real-time using Deep Multi-view Stereo 慕尼黑工业大学Daniel Cremers团队,实时单目跟踪稠密建图纯视觉SLAM,采用Realsense D455(深度传感器+IMU,但只用RGB)项目地址:https://vision.in.tum.de/research/vs
0. 简介 之前我们看了许多VIO或者LIO的工作,而我们也需要关注在整个流程中GNss的作用,我们知道GNss自主系统提供全球参考定位的非常流行的手段之一。然而,信号反射与建筑物遮挡导致GNss定位性能在城市峡谷中受到很大挑战。鉴于GNss测量高度依赖环境且与时间有关,传统的基于滤波的GNss定位方法无法同时探索历史测量之间的时间相关性。因此,基于滤波的估计器对突的异常测量值很敏感。本文《To
问题说明 ceres-solver库是google的非线性优化库,可以对slam问题,机器人位姿进行优化,使其建图的效果得到改善。pose_graph_3d是官方给出的二维平面上机器人位姿优化问题,需要读取一个g2o文件,运行程序后返回一个poses_original.txt和一个poses_optimized.txt,大家按字面意思理解,内部格式长这样: pose_id x y z q_
0. 简介 商场、超市等大多数现实场景的环境随时都在变化。不考虑这些变化的预建地图很容易变得过时。因此,有必要拥有一个最新的环境模型,以促进机器人的长期运行。为此《A General Framework for Lifelong Localization and Mapping in Changing Environment》一文提出了一个通用的全生命周期同步定位和建图 (SLAM) 框架。该框
Visual and Visual-Inertial SLAM: State of the Art, Classification,and Experimental Benchmarking 作者:Myriam Servières, Valérie Renaudin, Alexis Dupuis, and Nicolas Antigny 论文地址: https://www.hin
文章目录 1.VIO 松耦合/紧耦合。 2. 相机和IMU的缺点及互补性 3. VIO融合算法流程及其模块分解: 4. VIO 算法核心: 5. 实验结果与总结: 6. 参考文献: 1.VIO 松耦合/紧耦合。 Visual-Inertial Odometry(VIO)即视觉惯性里程计,有时也叫视觉惯性系统(V
orb-slam 对应的github下载地址为:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 实现仿真视频链接为:orb_slam_gazebo_PX4_simulation 概述 ORB-SLAM是西班牙Zaragoza大学的Raul Mur-Artal编写的视觉SLAM系统。他的论文“ORB-SLAM: a versatile andaccur
0. 简介 作为SLAM中常用的方法,其原因是因为SLAM观测不只考虑到当前帧的情况,而需要加入之前状态量的观测。就比如一个在二维平面上移动的机器人,机器人可以使用一组传感器,例如车轮里程计或激光测距仪。从这些原始测量值中,我们想要估计机器人的轨迹并构建环境地图。为了降低问题的计算复杂度,位姿图方法将原始测量值抽象出来。具体来说,它创建了一个表示机器人姿态的节点图,以及表示两个节点之间的相对变换
0. 简介 作为激光里程计,常用的方法一般是特征点法或者体素法,最近Mars实验室发表了一篇文章《Efficient and Probabilistic Adaptive Voxel Mapping for Accurate Online LiDAR Odometry》,同时还开源了代码在Github上。文中为雷达里程计提出了一种高效的概率自适应体素建图方法。地图是体素的集合,每个体素包含一个平
0. 简介 对于视觉里程计而言,在面对低纹理场景时,往往会出现退化的问题,究其原因是人造环境往往很难找到足够数量的点特征。而其他的几何视觉线索则是比较容易找到,在城市等场景中,通常表现出结构规律,如平行性或正交性,满足曼哈顿世界的假设。之前我们已经在《经典文献阅读之—PL-SLAM》文中介绍了点线SLAM的形式,相关的具体代码我们可以在Github上找到 1. 文章贡献 在本文章中,我们则进
路径规划做为机器人导航中的一个重要的技术,一个好的路径规划可以极大地提高后续跟踪控制的效果,对机器人的运行好坏程度有非常直观的表现。从最初搜索一条有效路径(如Dijkstra、A*、RRT等),到现如今通过前端搜索,后端优化的方式得到一条考虑机器人运动学、动力学,安全性的高质量路径,众多学者、工程师提出了非常有效的路径规划方法。 Hybird A* 算法只需通过搜索就可以得到一条平滑的高质
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