从零到一的SLAM

位姿图优化(Ceres& G2O& GTSAM)

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

图优化

敢敢のwings
2023-02-22 11:29
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Unity-ROS与Navigation 2（四）

0. 简介对于Gazebo而言，我们知道其是可以通过与ROS的连接完成机器人建图导航的，那我们是否可以通过Unity来完成相同的工作呢，答案是肯定的。这一讲我们就来讲述使用Unity的“Turtlebot3”模拟环境，来运行ROS2中的“Navigation 2”以及“slam_toolbox”。 1. 代码编译安装步骤如下所示，首先先下载“Navigation 2 SLAM Examp

Unity

敢敢のwings
2023-01-29 09:49
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SLAM本质剖析番外-李群李代数的微分和导数

0. 简介这几个月，博主已经从SLAM算法的使用向着算法的数学推导进行了记录和分享，之前也分享了李群李代数关注核心一文，从现象中解释了李群和李代数表达的含义。但是这还不够，所以这次作者作为SLAM本质剖析的番外，来介绍李群李代数的微分和导数。 1. 旋转点求导李群或者李代数上叠加微小量的情况呢？传统的求导过程中，我们常见的做法是对自变量添加一个微小值来进行： f'(x) =

李群李代数

敢敢のwings
2023-01-16 14:25
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重定位解析与思考

0. 简介 SLAM算法在加入回环检测与修正后，效果会显著提高。而很多人就会思考，有没有一个比较稳健的方法，能够让机器人跟丢之后重新找回当前的姿态。虽然二者目的不同，重定位主要为了恢复姿态估计，而回环为了解决飘移，提高全局精度。但是二者在匹配帧上可以共享一些算法。 1. 视觉重定位回顾比如说对于单目VSLAM算法用的比较多的还是基于BoW的匹配方案（ORB-SLAM，VINS等），也有基于

重定位

敢敢のwings
2023-01-13 09:42
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Sophus降维、升维与欧拉角、旋转向量的爱恨情仇

0. 简介在面对二维与三维之间的转换时，我们常常会困惑该如何去转换，在G2O中存在有理想的坐标转换工具，但是在Sophus中却缺乏这样的手段。之前在Sophus处简要的介绍了一下SE(2)与SE(3)的转换，最近发现之前的文章这部分需要拿出来详细的说一说。 1. 欧拉角与旋转向量欧拉角、旋转向量、四元数和旋转矩阵是Sophus中常常提到的几个名词，欧拉角和旋转向量是类似的，SO(3)的旋

Sophus 李群

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2023-01-11 10:18
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经典文献阅读之--OV2SLAM(高速视觉slam)

0. 简介视觉里程计最近几年越来越受到学术界以及工业界的认可，以ORB和VINS为代表的视觉SLAM已经可以满足绝大多数场景，而OV2SLAM在其他VSLAM中脱颖而出，其实时性以及具体的回环性能在测试中都得到了认可。下面我们就来看一下《OV2SLAM : A Fully Online and Versatile Visual SLAM for Real-Time Applicatio

VSLAM OV2SLAM

敢敢のwings
2023-01-04 10:00
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PCL 点云配准衡量指标

0. 简介 PCL作为目前最为强大的点云库，内部存在有大量集成好的算法。而对于数据量大、非同源、含大量噪声且部分重叠的激光点云与影像重建点云，其稀疏程度、噪声程度等不同，非重叠区域的面积很大。真实场景的点云尤其是影像重建点云噪声较多，提取的法向量误差也很大，有的时候NDT和ICP并不能形成良好的匹配，这个时候我们该怎么样评估通过IPC或NDT算出的变换矩阵来估算出算法的精度呢？这个时候就需要通过

PCL 配准

敢敢のwings
2022-12-23 10:45
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经典论文阅读之-GICP（ICP大一统）

0. 简介作为常用的配准方法，ICP和NDT两种匹配被广泛应用于激光雷达的点云配准方法中。我们知道IPC的匹配主要是描述了点到点的匹配方法，而无法胜任点到面以及面到面的匹配，而本博客主要就是将向读者分析《Generalized-ICP》这篇论文，GICP可以通过点到点的距离作为损失函数求解point-to-point的损失函数，点到局部目标点局部拟合的平面距离作为point-to-pl

ICP gicp

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2022-12-07 09:44
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ROS1可视化利器---Webviz

0. 简介对于ROS1而言，rqt和plotjuggler是我们最常用的工具，这两个工具：rqt中嵌入了很多有用的小工具，但是它需要播放离线包，没有办法对离线包进行实时的分析。而plotjuggler支持对离线bag包进行分析，但是不支持可视化的工具，这两个各有千秋。而近年来，有更多的工作开始落实在可视化上。 1. SLAMer常用的可视化开源库 opengl：Open Graph

ROS Qt web

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2022-11-12 09:32
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SLAM本质剖析-Boost之Geometry函数大全(一)

0. 简介 boost作为C++中最常用的第三方库，很多SLAMer都在使用Geometry中的库。Geometry库里面拥有大量的开源算法。可以省去大量的重复造轮子的时间。虽然有《Boost程序库完全开发指南》这系列的书来学习Boost中的时间与日期、内存管理、工具类、字符串与文本处理、正确性测试、容器与数据结构、数学与数字、操作系统相关、回调函数、并发编程、设计模式这11个主要的部分。但是G

Boost geometry

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2022-10-18 09:49
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激光雷达动态障碍物滤除-调研与展望

0. 简介激光雷达作为自动驾驶中最常用的传感器之一，由于其深度感知特性优良，这也让以激光SLAM为主的SLAM方法被广泛应用。但是我们发现在人员密集，车辆密集的场景经常会造成点云定位效果不佳，而这些情况传统滤波方法是没有办法解决的。本篇将主要围绕着深度学习的方法来讲述激光雷达分割的问题。 1. SLAM配准与建图无论哪种点云配准方式（点到点/点到特征/点到栅格/NDT），都是基于静态假设

激光SLAM 动态障碍物

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2022-10-02 09:31
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自动驾驶-激光雷达预处理/特征提取

0. 简介激光雷达作为自动驾驶最常用的传感器，经常需要使用激光雷达来做建图、定位和感知等任务。而这时候使用降低点云规模的预处理方法，可以能够去除无关区域的点以及降低点云规模。并能够给后续的PCL点云分割带来有效的收益。 1. 点云预处理 1.1 指定区域获取点云在实际使用中，我们可以看出，虽然点云的分布范围较广，但大部分的点都集中的中间区域，距离越远点云越稀疏，相对的信息量也越小。此外

激光 PCL

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2022-08-24 16:06
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PCL补充之滤波、提取、配准方法

0. 简介最近在看PCL滤波配准等操作，之前在自动驾驶-激光雷达预处理/特征提取和提到了一些滤除点云等操作，但是最近作者发现里面还有一些配准的方法还没有提到，所以这里重新开个章节来给大家列举一些常用的滤波方式，方便大家查阅和使用 1. 滤波&聚类 1.1 直通滤波器 void pass_through_filter(const pcl::PointCloud<pcl::Po

PCL 点云处理激光SLAM

敢敢のwings
2022-08-11 09:54
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VSLAM特征之线特征&面特征

0. 简介相较于激光雷达而言，视觉SLAM除了点特征以外还多出了线特征以及面特征。相比于点特征而言，线特征和面特征在单一环境中会更有鲁棒性。这篇文章中作者将会围绕着线特征和面特征的数学特性进行介绍 1. 线特征线特征：优点在于具有天然的光照及视角不变性，同时更高级的特征也使追踪的鲁棒性和准确性有所提高。特别是在特定的人造场景（室内，走廊）等场景，能够克服无纹理或者不可靠纹理带来的

VSLAM 线特征面特征

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2022-06-28 09:50
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cartographer中的反光板定位

0. 简介反光板定位作为cartographer中landmark数据最常用的部分，其特性和AprilTag使用方法类似，在cartographer中，landmark必须是tracking frame，一般是imu、laser、camera或者base_footprint。如果提供landmark observations不低于10 Hz，那么可以设置TRAJECTORY_BUILDER.c

标定 Cartographer 反光板

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2022-06-07 17:11
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SLAM 中的 Kalman Filter 推导

前言本篇博客主要还是进行不同卡尔曼滤波的数学推导，不会具体涉及到某些传感器。在理解了卡尔曼滤波的数学模型后，对于不同传感器只需要将其测量模型套入运动/观测模型即可。关于基于不同传感器的滤波融合方案，准备之后在阅读论文时再分别整理。 1. SLAM 中的定位概率模型在 SLAM 问题中，我们想要通过滤波方法求解的问题是：求解一个后验概率，即给定一系列观测（和输入）和初始时刻的先验位

SLAM kalman

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2022-06-07 17:05
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Scan Context回环检测解读和使用

0. 简介相比于传统的回环检测方法，SC给激光回环带来了更多的可能性，这里我们将会对SC进行解析，也顺便为之前的两篇文章填坑了。LEGO-LOAM改进思路以及代码， SC-LEGO-LOAM 扩展以及深度解析。Scan Context 就包括空间描述子的定义方法和与之对应的匹配算法。并提供了高效的 bin 编码函数，同时这种编码对点云的密度和法向的变化不敏感。另外SC还保存点云的内部结构，并使

回环检测

敢敢のwings
2022-05-02 09:44
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一看就懂的单目特征点恢复深度信息（三角化）

0. 简介三角化作为SLAM中的基础问题，最近经常被提及，通过单目运动的方式可以有效的恢复深度信息 1. 线性三角化数学推导特征点在某个相机中被观测到，根据相机位姿和观测向量可以得到3D空间中的一条从相机中心出发的观测射线，多个相机位姿观测会产生多条观测射线，理想情况下这些观测射线会相交于空间中的一点，求所有观测射线的交点就是特征点在3D空间的位置，这也就是三角化过程。$x$,$x’$为

定位与导航三角化深度

敢敢のwings
2022-04-11 09:59
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SLAM之划窗优化

0. 简介作为主流框架的前端中常用的方法，划窗优化是很常见迭代策略。因为随着SLAM系统的运行，状态变量规模不断增大，如果使用滑动窗口，只对窗口内的相关变量进行优化便可以大大减小计算量。这些之前在我的博客中有提到，但是之前作者没有深入的去了解这些，只是对边缘化中的舒尔补策略进行了简略的介绍。而作为划窗优化，我们除了创建滑动窗口的存储空间外，我们还要通过边缘化的方法保留滑窗外的状态，我们可以

VIO 自动驾驶 VSLAM 划窗优化

敢敢のwings
2022-03-25 09:53
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SLAM本质剖析-Boost

0. 简介在深入剖析了Ceres、Eigen、Sophus、G2O后，以V-SLAM为代表的计算方式基本已经全部讲完。就L-SLAM而言，本系列也讲述了PCL、Open3D、与GTSAM点云计算部分。最近在了解boost，个人觉得这些仍然在SLAM以及自动驾驶中是必须的，打算仍然延续本质剖析的结构来续写这个系列，方便自己回顾以及后面的人一起学习。 1. C++总体介绍通用库 Boost：Boo

SLAM 激光SLAM Boost

敢敢のwings
2022-03-14 09:35
3003 0 1

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