本文总结了一些经典开源的动态slam论文,后续会更新TUM数据集的介绍、经典论文的汇总、Dyna-SLAM源码讲解等内容。 1.DynaSLAM(IROS 2018) 论文:DynaSLAM: Tracking, Mapping and Inpainting in Dynamic Scenes代码:https://github.com/BertaBescos/DynaSLAM主要思想:(语义
RTK+GPS提高定位精度原理解析(一个小白写给另一个小白系列) GPS定位原理回顾 RTK基本概念 RTK组成 RTK传输差分示意 RTK数据链接 坐标转换 RTK应用 后记 我们在上一篇文章导航定位系统的原理解析(一个小白写给另一个小白)中跟大家介绍了GPS定位的基本原理,但是实际情况是,GPS单独使用的精度非常低,因此需要配合其他的辅助技术提高定位精度,今
导航定位系统的原理解析(写给小白) 前言 ‘三星’定位基本原理(导航定位的原理) 传输误差 后记 前言 无人驾驶是这几年大火的一个研究方向,研究无人驾驶需要了解的知识非常多,但是导航定位技术一定是其中必不可少的一环。 本篇文章主要就GNSS系统如何实现定位进行一个简单的介绍,通过阅读本篇文章,你将了解: l 卫星导航实现定位的原理; l 辅助增强系统如何实现厘米级定位。 本篇文章
滤波原因 在获取点云数据时,由于设备精度、操作者经验、环境因素等带来的影响,以及电磁波衍射特性、被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程中的影响,点云数据中将不可避免将出现一些噪声点。实际应用中,除了这些测量随机误差产生的噪声点之外,由于收到外界干扰,如视线遮挡、障碍物等因素的影响,点云数据中往往存在些离主体点云较远的离群点。 在点云处理流程中,滤波处理作为预处理的第一步,对后续(配准、特征提取
PCL中的pcl_visualization库提供了可视化相关的数据结构和组件,包含27个类以及十多个函数,主要是为了将其它模块的算法处理后的结果直观的展现。 简单点云可视化 点云视窗类 CloudViewer 是简单显示点云的可视化工具类,可以让用户尽可能少的代码 查看 点云。CloudViewer类不能在多线程应用程序中使用 下面介绍其实现方法 Code #include <pcl/vi
原理 octree是一种管理稀疏3D数据的树状结构,利用octree实现多个无序点云之间的空间变化检测,这些点云可能在尺寸。分辨率 密度,和点顺序等方面有所差异,通过递归的比较octree的树结构,可以鉴定出由octree产生的体素组成的区别所代表的空间变化,并且通过octree的“双缓冲”技术,可以实时的探测多个点云之间的空间组成的差异。 对无序点云在空间变化上的检测,其实是对前后两幅点云在八叉
转载自我的csdn博客:https://blog.csdn.net/qinqinxiansheng/article/details/115323912 一、系统概述 ORB-SLAM2支持单目、双目、RGB-D相机的输入,整个系统包含三个线程跟踪线程、局部建图线程、回环检测线程(当检测到回环时,回环融合后还会触发Full BA线程)各线程之间通过关键帧链接。 跟踪线程: 首先执行当前帧与
原理 建立空间索引在点云数据处理中有着广泛的应用,常见的空间索引一般 是自顶而下逐级划分空间的各种空间索引结构。比较有代表性的包括 BSP树 KD树 KDB树 R树 四叉树 八叉树这些结构中,KD树和八叉树使用比较广泛 八叉树定义: 八叉树(Octree)是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素,每个节点有八个子节点,这八个子节点所表示的体积元素加在一起就
1.传统视觉SLAM技术的局限 大部分视觉定位与建图(SLAM)算法假设环境中的物体是静态或者低运动的,对应用环境有严格的限制,这种假设影响了视觉SLAM 系统在实际场景中的适用性,当环境中存在动态物体时,例如走动的人,反复开关的门窗等,都会给系统带来错误的观测数据,降低系统的精度和鲁棒性。通过RANSAC算法(随机采样一致性)的外点处理机制能够解决部分异常点对算法的影响,但是如果动态对象占据
移动机器人地图构建问题,主要以gmapping为例,讲解了地图构建的整个流程。看过前面文章的小伙伴肯定都知道,gmapping算法把SLAM问题分解成两个部分,定位问题和地图构建问题。而gmapping中的地图构建就是采用占据栅格地图构建算法实现的。 。懂了占据栅格地图构建算法,就意味着SLAM问题不再是抽象的理论公式,它变成了浮现在你我脑海里的动态构建过程。这将对我们完整理解各种激光SLAM算法
为什么要进行点云压缩 点云带有大量的数据,不仅包括三维信息,还有额外的距离,颜色,法向量等等。此外,点云可以快速生成,这会占有大量的内存资源。一旦点云必须被存储或者用于通信传输,对于点云的压缩技术就显得十分重要了。PCL提供了点云压缩功能,它支持对各种类型点云的压缩,其中包括无序点云,此外,在八叉树结构下的数据支持高效地合并多个来自不同数据源的点云。 压缩pcl::PointXYZ类型数据 Cod
local costmap empty using move_base_node|turtlebot_stage 在我运行roslaunch turtlebot_stage turtlebot_in_stage.launch时查看local_costmap时,发现地图是空的。 这是因为,单线激光的高度在0.4米,而costmap_common_params.yaml的所选/scan数据的高度范围
【错误提示】[ WARN] [1580994954.426403779]: MessageFilter [target=odom ]: Dropped 100.00% of messages so far. Please turn the [ros.gmapping.message_notifier] rosconsole logger to DEBUG for more information.
KD-tree 原理 kd树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。 其实KDTree就是二叉搜索树的变种。这里的K = 3. Kd-tree的原理是这样的:不比较全部的k维数据,而是选择其中某一个维度比较,根据这个维度进行空间划分。 只需要判断出在哪一个维度比较 然后判断以哪个数据条目分依据划分。 就
PCD文件介绍 PCL以PCD文件形式保存点云。 (主要是为了保存n维点类型) 其文件格式如下: 每一个PCD文件都包含一个文件头,它确定和声明文件中存储的点云数据的某种特性。 PCD文件头必须使用ASCII码来编码。PCD文件中指定的每一个文件头字段以及ASCII点数据都用一个新行(\n)分开了。 从0.7版本开始,PCD文件头包含下面的这些字段 VERSIO:指定PCD文件版本 FEIELD
如何利用RANSAC算法实现激光雷达的地面与非地面点云分割利用激光雷达做感知输出首先要分割出地面点云以减少对障碍物聚类的影响。本文首先介绍RANSAC的基本原理,并依据RANSAC在ROS中实现对地面点云的分割。接着,引入PCL点云库,PCL点云库中有标准的RANSAC算法接口,我们可以通过调用它实现更加快速,稳定地滤除地面点云。ransac是 random sample consensus的缩写
pcl 库自身定义了很多中类型的 点云类型变量 。 但是在使用时 如果 希望 使用 自己定义的 点云类型 ,可以 通过 特定的 类 /算法 的模板文件实现 具体代码方法如下: CMakeList.txt 首先构建 编译文件使用PCL就这么搞就行了 # 声明要求的 cmake 最低版本 cmake_minimum_required(VERSION 2.8 ) # 添加c++ 11 标准支持 set(
构建语义地图时,用的是 octomap_server和 semantic_slam: octomap_generator,不过还是整理下之前的学习笔记。 一、Octomap 安装并使用Octomap_Server1.1 Apt 安装 Octomap 库如果你不需要修改源码,可以直接安装编译好的 octomap 库,记得把 ROS 版本「kinetic」替换成你用的: sudo apt-get in
首先为这几个坐标系的定义世界坐标(map)该map坐标系是一个世界固定坐标系,其Z轴指向上方。相对于map坐标系的移动平台的姿态,不应该随时间显著移动。map坐标是不连续的,这意味着在map坐标系中移动平台的姿态可以随时发生离散的跳变。典型的设置中,定位模块基于传感器的监测,不断的重新计算世界坐标中机器人的位姿,从而消除偏差,但是当新的传感器信息到达时可能会跳变。map坐标系作为长期的全局参考是很
*课程资料请到微信公众号“古月居”后台回复“机器人学资料”获取 该课程已开通专门交流答疑区,点击这里,发帖提问交流 课程目的 机器人是一个集感知、规划与控制技术于一体的智能体,其中路径规划起着承上启下的关键作用,效率高、实时性强的路径规划算法对于提高机器人的机动性能具有重要意义。 本课程共8节内容、7个路径规划算法,首先将介绍如何利用Matlab软件快速构建任意尺寸大小、任意障碍物环境的栅格地
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