incSLAM++是3DV 2017最佳论文,源文件网址 https://sourceforge.net/p/slam-plus-plus/wiki/Home/ incSLAM++有两个创新点:一是增量式Schur补更新。如果delta更新是稀疏的,则采用增量式Schur补来求解非线性最小二乘问题,即增量式BA问题,会缩短计算时间。 求解不同关键帧之间的位姿和每帧上的点即求解增量式BA(解不
0. 简介 自动驾驶中的高精地图对于车辆的定位而言是非常重要的,一般来说高精地图需要耗费大量的时间完成。而随着深度学习的发展,使用深度学习来完成地图的矢量化是非常有用的一个操作。矢量化高精度(HD)地图对于自动驾驶而言至关重要,其为高级感知和规划提供了详细且精确的环境信息。然而,当前的地图矢量化方法经常出现偏差,并且现有的地图矢量化评估指标缺乏足够的灵敏度来检测这些偏差。 为了解决这些限制,《On
0. 简介 对于激光雷达的地面估计分割,目前其实有很多方法做了快速并鲁棒的分割,比如说我们之前写的一篇《经典文献阅读之—FEC》一文中就给出了快速分割的方案,当中第一步就是需要对地面进行分割。而我们这次看的是一篇使用均匀B样条的方法来从LiDAR数据中快速且鲁棒地估计地平面的方法。《Fast and Robust Ground Surface Estimation from LIDAR Measu
步骤一:连接硬件 步骤二:设置电脑IP 步骤三:运行雷达 cd RS_Helios_16P_ws source devel/setup.bash roslaunch rslidar_sdk start.launch 步骤四:查看话题 rostopic list 步骤五:开始录包(这一步是把所有的话题都填上还是只填一个velodyne_points,我这个门外汉也不清楚,只录velodyne_
今天偶然发现了一个优质的运动规划库:ai-winter/ros_motion_planning,比较适合从事ROS移动机器人运动规划研究领域的小伙伴学习和使用,相比于莱斯大学Kavraki实验室提供的开源的著名运动规划库OMPL、或着我之前介绍过的zhm-real开源的zhm-real/MotionPlanning和zhm-real/PathPlanning运动规划库,今天介
本篇文章主要分析,常规的ROS机器人是如何使用Navigation导航包实现实时定位的,定位精度的决定性因素等内容,结构上分为详细介绍、概括总结、深入思考三大部分。 - 一、详细介绍 - 常规的ROS机器人一般都会搭载,轮式里程计(编码器),姿态传感器(IMU)、激光雷达等感知传感器。
0. 简介 一般来说,当系统经过不规则的地形时候,机器人自身会存在激烈运动会导致激光雷达扫描中的运动畸变,从而可能降低状态估计和建图的精度。虽然已经有一些方法用于缓解这种影响,但它们仍然过于简单或计算成本过高,难以应用于资源受限的移动机器人。之前这个团队开发了《经典文献阅读之—DLO》这套方法。该团队在23年又提出了《Direct LiDAR-Inertial Odometry: Lightwei
本文主要介绍ROS中Navigation导航框架中MPC局部路径规划器mpc_local_planner的使用方法,并对源码进行解读,梳理其规划流程等,具体包含MPC模型预测控制算法简介、mpc_local_planner使用方法、mpc_local_planner源码解读与规划流程梳理三部分内容。 - 一、MPC模型预测控制算法简介 -
0. 简介 强化学习在自动驾驶中的应用已经日渐普及,虽然由于一些伦理问题,目前真正的使用这种强化学习的还不是很多,但是目前已经有很多应用在自动驾驶中的强化学习的工作,但是我们发现这类方法基本都是将卷积编码器与策略网络一起训练,然而,这种范式将导致环境表示与下游任务不一致,从而可能导致次优的性能。而《RLAD: Reinforcement Learning from Pixels for Auton
0. 简介 我们刚刚了解过DLIO的整个流程,我们发现相比于Point-LIO而言,这个方法更适合我们去学习理解,同时官方给出的结果来看DLIO的结果明显好于现在的主流方法,当然指的一提的是,这个DLIO是必须需要六轴IMU的,所以如果没有IMU的画,那只有DLO可以使用了。 1. OdomNode—DLIO构造函数 OdomNode是一个ROS节点的构造函数,主要用于初始化节点的参数、订阅和发
INS学习01——VINS_Fusion官方教程翻译解读 我爱编程皮肤好好 已于 2022-12-05 17:32:59 修改 1616收藏 21分类专栏: 相机SLAM 文章标签: 学习版权 相机SLAM专栏收录该内容4 篇文章3 订阅订阅专栏1.简介VINS_Fusion 是一个基于优化的多传感器融合定位算法,由港科大开源,在VINS_Mono基础上改进。融合传感器包括:IMU,双目相
0. 简介 之前我们讲过通过体素化分割,并通过判断这个栅格内的点云数目是否大于阈值。从而来鉴别出噪点。而我们学过最近邻搜索后,我们可以来学习一下更加先进的方法—-半径搜索噪声滤除(Radius Search Noise Filtering)。这是点云处理中一种常见的算法,其基本思想是对每一个点周围的点进行半径搜索,如果搜索到的点数小于设定的阈值,那么就认为该点是噪声点,将其删除。 1. CUDA与
0.简介在学习视觉SLAM过程中,先后用了VINS_mono,VINS_Fusion,Omni_swarm,因为是第一次做视觉相关定位,所以大部分库都是第一次装,中间还从虚拟机换到双系统,意识到记录的重要行性,所以在此记录安装相关依赖库的教程。环境: Ubuntu18.04 eigenceres3.Opencvcv_bridgeVINS_Mono/Fusion测试 1.Eigen在安装Eige
1 安装部署在之前测试了FastLio并在样机上进行了部署华北舵狗王:四足机器人雷达-视觉导航4:测试FAST-LIO-LC,这边测试另外一个雷达惯性里程计项目DLO文。其提出了一种轻量前端激光雷达里程计解决方案,用于在计算能力受限的机器人平台上,具有快速和精确的定位能力,我们的直接激光雷达里程计(DLO)方法包括几个关键的算法上的创新,这些创新优先考虑计算效率,并使用稠密的、预处理最少的点云实时
1 前沿目前四足机器人主要的应用场景聚焦在室内环境作业,典型任务如巡检与搜索,针对传统机器人再完成建图启动路径规划算法后可以通过Rviz下发Nav Goal从而实现机器人的自主导航和在线建图,但是在很多时候特别是真实环境中仅能下达一次或者几次任务更多的时候机器人需要自主机动和搜索,这样的情况主要发生在通讯质量不好和高级任务模式下,典型的代表就是由Dapar组织的SubT比赛,其需要机器人自己完成2
1.3D激光雷达系列主要内容结合个人毕业设计和日后发展方向,开始学习3D激光雷达的相关感知算法,预计SLAM(定位和建图)开始,本篇给出简单的框架和绪论,后边会按照图优化/滤波原理、传感器基础、数据预处理、主流激光雷达SLAM定位算法框架等顺序继续更。2.3D激光SLAM思维导图
FAST LIO是目前较为通用的雷达与IMU紧耦合导航定位算法,对于四足机器人来说高精度的导航有利于局部高程图的构建并实现自主越障和落足点选择,高精度的里程计也为自主导航提供了可靠的反馈数据,原始的FastLIO不具有回环功能的,这里运行的是由ETH RSL实验室修改的版本,其实现回环检测因此可以更加利于室内狭窄区域内的自主机动:代码 依赖: Ubuntu 18.04 and ROS Me
1. 本文简介本文依照港科大开源的代码和论文文章主要内容:对无人机集群实现协同定位。参与融合的定位因子有以下4点 1.全向鱼眼相机的VIO定位:VINS-Fisheye2.基于地图定位:视觉特征点协同建图3.基于UWB协同定位:节点间测距4.视觉检测定位 2.论文框架 3.算法安装与环境配置 3.1 创建工作空间 备注:3.2中安装插件cv_bridge中也创建过,不要重复创建,
0. 简介 我们知道激光雷达作为自动驾驶中最为精准的传感器,它可以在绝大多数场景下提供较为精准的定位信息,同时也有很多工作用激光做重定位工作。而《 CVTNet: A Cross-View Transformer Network for Place Recognition Using LiDAR Data》 这个工作就是基于激光雷达的地点识别(LPR)来完成在没有GPS的环境中识别以前行驶过的地点
1.本篇思维导图 2. 3D激光雷达传感器分类 3. 机械激光雷达 直观视频感受:Velodyne优点:360°视野,精度高,工作稳定,成像快缺点:成本较高,不符合自动驾驶车规,生命周期短,主要厂商:Velydone、禾赛、速腾原理:激光雷达通过测量激光信号的时间差和相位差来确定距离,对于每个点来说,原理如图所示 机械式激光雷达可实现360°扫描,一般有4/16/32/
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