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CIL-SLAM：基于相机、IMU与激光雷达的未完成紧密耦合同时定位与建图系统

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简介：
CIL-SLAM是一种融合了相机、IMU和激光雷达数据的SLAM算法，旨在实现传感器间的松散级联联合优化，以提高在复杂环境中的定位精度与地图构建质量。尽管系统未完全紧密耦合，但已显著增强了导航系统的鲁棒性和实时性。 CIL-SLAM 1. 工程简介 cil-slam是相机-惯性测量单元-雷达紧耦合slam系统的简称，也是我硕士毕业的课题。目前完成度不高，需要抓紧时间了！总体思想：参考lio-sam以因子图作为后端，并添加IMU预积分约束（同时利用高频IMU测量辅助点云进行畸变去除和姿态预测）、雷达里程计约束、视觉里程计约束（3D-2D的匹配）。 2. 视觉部分 采用激光雷达帧构成的局部地图来补全视觉特征的深度，视觉部分使用了点特征以及线特征。前端特征提取与跟踪已经完成。代码上对vins-mono的光流跟踪节点和Pl-vio的线特征跟踪节点进行了重构，采用了ROS与功能类分离的设计方式，这也提升了代码的可读性。 3. 参考资源 感谢以下各位前辈的文章及开源代码，在没有他们的杰出工作的情况下，我们无法继续前进。特别要提到的是Tixiao Shan小哥，他真是年轻有为！

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  • CIL-SLAM：基于相机、IMU与激光雷达的未完成紧密耦合同时定位与建图系统
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    CIL-SLAM是一种融合了相机、IMU和激光雷达数据的SLAM算法，旨在实现传感器间的松散级联联合优化，以提高在复杂环境中的定位精度与地图构建质量。尽管系统未完全紧密耦合，但已显著增强了导航系统的鲁棒性和实时性。 CIL-SLAM 1. 工程简介 cil-slam是相机-惯性测量单元-雷达紧耦合slam系统的简称，也是我硕士毕业的课题。目前完成度不高，需要抓紧时间了！总体思想：参考lio-sam以因子图作为后端，并添加IMU预积分约束（同时利用高频IMU测量辅助点云进行畸变去除和姿态预测）、雷达里程计约束、视觉里程计约束（3D-2D的匹配）。 2. 视觉部分 采用激光雷达帧构成的局部地图来补全视觉特征的深度，视觉部分使用了点特征以及线特征。前端特征提取与跟踪已经完成。代码上对vins-mono的光流跟踪节点和Pl-vio的线特征跟踪节点进行了重构，采用了ROS与功能类分离的设计方式，这也提升了代码的可读性。 3. 参考资源 感谢以下各位前辈的文章及开源代码，在没有他们的杰出工作的情况下，我们无法继续前进。特别要提到的是Tixiao Shan小哥，他真是年轻有为！
     
  • AGV激光雷达SLAM导航定位技术
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    AGV激光雷达SLAM导航定位技术是一种先进的自动化物流解决方案，通过激光扫描构建环境地图，并实时精确定位移动机器人，实现高效、灵活的自主导航。 AGV自主行走主要涉及三个关键问题：“在哪里？”、“要去哪？”以及“怎么去？”。其中，“在哪里？”指的是定位；“要去哪？”则是路径规划；而“怎么去？”则涉及到导航。解决了这三个问题，基本上就实现了AGV的自由行走。 传统定位和导航方式（如电磁导航、磁条导航）有其优缺点，这些方案的优点与局限性都很明显。相比之下，采用二维码或反光板等人工预设特征来进行更灵活的定位方法更为常见，典型的例子是Amazon公司使用的Kiva系统。
     
  • IMU-GNSS-激光雷达
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    IMU-GNSS-激光雷达系统结合惯性测量单元、全球导航卫星系统与激光雷达技术，提供高精度的空间定位及环境感知能力，在自动驾驶和机器人领域有广泛应用。 在IT行业中，激光雷达（LiDAR）、惯性测量单元（IMU）和全球导航卫星系统（GNSS）是三个重要的传感器技术，在自动驾驶、无人机、机器人定位导航以及地理空间测绘等领域广泛应用。本段落将深入探讨这三种技术的原理、集成方式及其在C++中的应用。 激光雷达是一种主动式遥感技术，通过发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。它为自动驾驶提供了高精度的三维环境感知能力，能够识别物体的位置、形状和速度。处理激光雷达数据通常涉及点云处理、目标检测与跟踪算法，在C++中可使用PCL库进行滤波、分割及特征提取等操作。 IMU包含加速度计和陀螺仪，用于连续监测设备的线性和角速度，并估计其姿态。然而，单独使用时会存在漂移问题。因此，在C++编程中通常采用EKF或UKF来融合IMU数据以提高定位精度与稳定性。 GNSS提供全球范围内的精确定位服务。接收器通过多个卫星信号进行三角定位计算设备位置；但在城市峡谷或室内环境下，可能会受到遮挡导致定位失效。为此，常结合使用IMU和激光雷达数据实现多传感器融合，从而达到更可靠的定位效果。 在C++中整合这些传感器数据通常需要编写软件框架以处理数据采集、预处理及应用等环节。ROS（机器人操作系统）提供了一套标准化接口与工具用于处理传感器信息；其节点可以分别针对LiDAR、IMU和GNSS进行独立操作，并通过消息传递机制将它们融合为统一的定位方案。 此外，C++库如libeigen支持矩阵向量运算，而ceres-solver则适用于非线性优化。利用这些工具可构建基于卡尔曼滤波紧密耦合的数据融合算法，从而实现亚米级甚至厘米级精度的位置确定。 实践中需考虑实时性、数据同步及误差校正等因素，并确保代码具备良好的扩展性和维护能力以适应不同应用场景需求。 激光雷达、IMU和GNSS的集成是现代定位系统的关键组成部分。通过C++编程技术可以充分发挥这些传感器的优势，从而开发出高效且准确的定位解决方案，在无人驾驶与机器人导航等领域带来革命性进步。
     
  • 基于2D激光雷达的局部地图SLAM
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    本研究探讨了利用二维激光雷达进行即时定位与地图构建（SLAM）的技术，重点在于优化局部地图构建算法，以提高机器人在未知环境中的自主导航能力。 2D激光雷达可以用于构建局部地图并实现机器人定位，这种方法已经过测试并且是可行的。
     
  • 激光雷达与相机联合标定计算软件.zip
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    本软件包提供了一套用于激光雷达和相机联合标定的算法及工具，旨在实现两者数据的精准融合，适用于自动驾驶、机器人导航等领域。 基于激光雷达和相机的标定计算软件可以利用不同的计算方法求解雷达三维特征点到图像二维特征点的旋转矩阵、平移矩阵以及相机内参等等。该软件集成了四种计算外参矩阵的方法，分别是P3P、EPnP、DLT和PNPRANSAC，无需编程实现这些算法即可方便地进行相关计算。内部函数都是使用OpenCV库实现的。
     
  • ROS+YOLOV8+SLAM智能小车导航实战（四）：激光雷达与SLAM建图
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    本教程详细讲解了如何将ROS、YOLOv8及SLAM技术融合应用于智能小车，重点介绍激光雷达在环境感知和地图构建中的作用。 在本实践教程中，我们将深入探讨如何利用ROS（Robot Operating System）、YOLOV8和SLAM技术实现智能小车的导航功能，特别是通过激光雷达进行环境建图。这一部分主要关注激光雷达与SLAM算法的结合应用。 ROS是一个开源操作系统，专为开发机器人应用程序而设计。它提供了硬件抽象、消息传递、包管理等基础设施，使得开发者可以专注于算法和功能实现而非底层系统集成，在智能小车导航中扮演核心协调者的角色，负责处理传感器数据、执行任务调度以及与其他节点通信。 YOLO（You Only Look Once）系列是用于识别图像中的物体的目标检测算法。其中，YOLOV8作为最新版本，可能在速度与精度方面有所提升。在智能小车导航中，它帮助实时识别周围障碍物以确保安全行驶。 SLAM技术涉及机器人同时定位自身位置并构建环境地图的过程，在未知环境中尤为必要。该过程通常包括数据采集（如激光雷达或视觉传感器）、特征提取、状态估计和地图更新等步骤。对于激光雷达+SLAM的场景，点云数据有助于建立高精度三维模型。 激光雷达通过发射激光束测量反射时间来确定距离，为智能小车导航提供连续且密集的数据支持基础。在处理这些数据时通常会选择如Gmapping或Hector SLAM这类专门针对激光雷达的技术框架进行有效操作和地图构建工作。 在“robot_vslam-main”项目中，预期包含以下组件： 1. **ROS节点**：用于接收与处理激光雷达信号的程序模块。 2. **SLAM算法实现**：可能包括自定义代码或封装库，支持数据处理及环境建模功能。 3. **地图发布器**：将生成的地图以可视化形式展示出来供查看使用。 4. **小车定位系统**：结合SLAM结果与车辆运动学模型计算实时位置信息。 5. **路径规划和控制模块**：根据构建好的地图以及目标点制定安全行驶路线并实现对车子的操控。 通过整合这些组件，可以使得智能小车在未知环境中自主导航、避开障碍物，并建立周围环境的地图。实际应用中还需考虑算法优化、传感器噪声处理及适应不同条件等问题以保证系统的稳定性和可靠性。学习ROS、YOLOV8和SLAM技术将有助于提升智能小车的导航能力并推动机器人技术进步。
     
  • 激光雷达和相机的联合标定bag包
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    本项目专注于激光雷达与相机的联合标定，通过分析不同传感器的数据，优化其在自动驾驶、机器人导航等领域的融合应用效果。 这段文字可以重写为：包含激光雷达与相机采集的数据，可用于联合标定。
     
  • 基于单线激光雷达的SLAM建图与路径规划C++实现源码及项目说明（含SLAM建图、定位、路径规划）.zip
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    本资源提供基于单线激光雷达的SLAM算法C++实现，包含地图构建、实时定位和自动路径规划代码及相关文档。 【资源说明】 基于单线激光雷达SLAM建图与路径规划的C++实现源码及项目文档（包含SLAM建图、定位、路径规划）。 ### 硬件配置： - 自动化小车Autolabor Pro1 - 小觅双目相机S1030标准版 - Intel NUC迷你主机 - 显示器 - 2D激光雷达Delta-1A ### 软件环境： 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS ROS版本：Kinetic 其他软件包：小觅驱动、Autolabor Pro1驱动程序、Delta-1A驱动程序，VINS-Fusion算法和ROS-navigation导航包，以及gmapping和cartographer_ros建图算法。 ### TF变换 在SLAM系统中使用以下坐标系转换： - map（地图坐标系）--> odom(里程计坐标系) --> base_link(小车基座坐标系) --> 传感器坐标系(lidar、camera) #### 坐标变换细节： 1. **map与odom**：由建图算法提供 2. **odom与base_link**：通过Autolabor Pro1驱动程序获得 3. **base_link到传感器（如激光雷达和相机）的转换**：根据安装位置确定，使用static_transform_publisher静态坐标变换进行设置。 ### 所需数据类型： - 传感器消息中的LaserScan用于Delta-1A发布的雷达扫描话题，其名称为scan。 - nav_msgs/Odometry类型的里程计信息由Autolabor Pro1发布，话题名为wheel_odom。 ## 建图 采用gmapping和cartographer_ros两种算法进行建图： #### gmapping： 打开终端并执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_gmapping.launch ``` 通过键盘控制小车移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入： ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` #### cartographer_ros（雷达+小车）： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_cartographer.launch ``` 通过键盘控制移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入: ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` #### cartographer_ros（雷达+小车+IMU）： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_cartographer_imu.launch ``` 通过键盘控制移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入: ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` ## 定位与路径规划 使用上述两种算法建立的地图进行定位和路径规划。 #### gmapping算法： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch localization_gmapping.launch ``` 通过键盘控制小车移动，开始进行定位与路径规划操作。