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《实时二维LIDAR SLAM中的闭环检测》

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简介：
本文探讨了在实时二维激光雷达SLAM（同时定位与地图构建）系统中实施闭环检测的方法和技术，旨在提高定位精度和地图一致性。 Google的Cartographer算法对应的论文是《Real-time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM》。这篇论文详细介绍了如何在二维激光SLAM中实现实时闭环检测的技术细节，这对提高机器人定位精度具有重要意义。

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  • 《实时二维LIDAR SLAM中的闭环检测》
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    本文探讨了在实时二维激光雷达SLAM（同时定位与地图构建）系统中实施闭环检测的方法和技术，旨在提高定位精度和地图一致性。 Google的Cartographer算法对应的论文是《Real-time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM》。这篇论文详细介绍了如何在二维激光SLAM中实现实时闭环检测的技术细节，这对提高机器人定位精度具有重要意义。
     
  • 2D激光SLAM的实时闭环检测.pdf
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    本文探讨了基于2D激光扫描数据实现即时定位与地图构建（SLAM）中的实时闭环检测技术。通过该方法能够有效提高机器人在长期自主导航过程中的定位精度和地图质量。 绘图员的中文翻译是“catorgrapher”，但这个单词可能存在拼写错误或特定领域的用法，并非通用词汇。便携式激光测距仪（即LIDAR）以及实时定位与建图（SLAM），都是建立平面图的有效方法。这些技术能够实现实时生成和绘制地图，从而很好地评估捕获数据的质量。因此，在有限资源条件下构建一个可接入的平台是非常必要的。本段落提供了一种在mapping平台上使用的方法，以实现5厘米分辨率的实时绘图以及闭环检测功能。为了达到实时闭环检测的目的，我们采用了分支定界法来计算扫描到地图匹配时所需的约束条件。
     
  • hdl_graph_slam: 基于三维LIDAR的图 slam 方法
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    hdl_graph_slam是一款基于三维激光雷达（LIDAR）的图形同步定位与地图构建（SLAM）工具，适用于自主导航系统中精确位置估计和环境建模。 hdl_graph_slam 是一个开源的 ROS 软件包，用于基于 3D LIDAR 的实时六自由度 SLAM（同时定位与地图构建）。该软件包采用 3D 图形 SLAM 方法，并结合 NDT 扫描匹配技术进行测距法估计和环路检测。它还支持多种图形约束条件，包括 GPS、IMU 加速度（重力矢量）、IMU 方向（磁传感器）以及地板平面信息（通过点云中的特征提取）。我们已利用 Velodyne (HDL32e, VLP16) 和 RoboSense (16 通道) 等不同型号的 LIDAR 感应器，在室内外环境中对该软件包进行了测试。 hdl_graph_slam 包含四个 Nodelet 组件： - prefiltering_nodelet - scan_matching_odometry_nodelet - floor_detection_nodelet - hdl_graph_slam_nodelet 输入点云数据首先会经过 prefiltering_nodelet 的下采样处理。
     
  • 视觉SLAM中的回环检测-PPT版-pre
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    本PPT介绍在视觉 simultaneous localization and mapping (SLAM) 中的关键技术——回环检测。通过识别机器人先前访问过的地点来提高地图构建的准确性和效率。 这是我为课堂presentation准备的一个关于视觉SLAM中回环检测部分的PPT。内容参考了《视觉SLAM十四讲从理论到实践 第2版》这本书。
     
  • 二维SLAM算法-Cartographer 2D SLAM
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    Cartographer 2D SLAM是一种先进的二维 simultaneous localization and mapping (SLAM) 算法，能够高效地构建环境地图并确定移动机器人在其中的位置。 Cartographer 2D SLAM算法是一种流行的二维环境下的同步定位与地图构建方法，相关文档非常详尽且有用。
     
  • 移动机器人的视觉SLAM闭环检测及路径规划探讨1
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    本文深入探讨了移动机器人在执行任务时利用视觉SLAM技术进行闭环检测与路径规划的方法，旨在提高其自主导航能力。通过分析当前算法的优势和局限性，提出了优化建议，为未来研究提供参考方向。 随着科技的快速发展，ARVR、机器人及无人驾驶汽车等领域涌现出众多高新技术产品，这些技术的发展离不开一系列复杂的技术支持。视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是其中的核心之一，它涉及到机器人的自主导航与环境理解能力。 本论文主要探讨了视觉SLAM系统中的两个关键问题：闭环检测和路径规划。闭环检测在视觉SLAM中至关重要，用于解决机器人长时间运行时定位估计的漂移问题。通过识别并校正闭环可以消除这种漂移现象，确保轨迹及地图的一致性。传统的基于特征的方法如视觉词袋模型（BoVW）虽然适用于某些场景，但在复杂环境中可能效果不佳且耗时较长。受此启发，本研究提出了一种利用卷积神经网络（CNN）直接提取图像特征的新方法。预训练的CNN模型能够提供更通用的特征表示，在实验中发现POOL5层提供的描述符能实现最佳的效果；通过计算图像间的欧氏距离构建相似性矩阵进行闭环检测。 在自主建图方面，论文提出了一种结合局部和全局快速扩展随机树（RRT）边界检测算法。这种方法可以高效地找到已知区域与未知区域的交界点，有助于机器人建立环境地图。完成地图创建后，采用有偏RRT（Bias-RRT）及动态窗口方法（DWA）相结合的方式进行路径规划，在获取全局导航路线的同时给出局部速度指令，使机器人的移动更加平稳快速。该算法通过ROS工具箱验证，并与A*和迪杰斯特拉算法进行了比较，结果显示提出的路径规划策略具有更平滑的轨迹以及更高的计算效率。 综上所述，本研究在视觉SLAM闭环检测及机器人自主导航方面取得了显著进展：引入深度学习技术提高了特征提取的速度和鲁棒性；提出了一套高效的边界检测与路径规划方法。这些研究成果不仅丰富了SLAM理论体系也为实际应用提供了强有力的技术支持。
     
  • 二维姿态图SLAM
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    二维姿态图SLAM是一种在二维空间中利用机器人或传感器的姿态信息进行同时定位与地图构建的技术方法。 在机器人技术领域，建立准确的环境地图一直是一个关键挑战，尤其是在缺乏外部参照系统（如GPS传感器）的情况下。这个问题通常被称为同时定位与建图问题。在这个项目中，我研究并演示了麻省理工学院航空与航天系Luca Carlone提供的数据集上的2D姿态图同时定位和制图优化方法，并未使用任何专有的Graph Slam库来实现这一目标。 由于姿态图SLAM可以分为前端（负责将原始传感器数据转换为节点及边）和后端（基于这些节点和边进行姿势优化的模块），本项目仅专注于解决后端优化问题。如需查看完整报告，请使用Python 3环境以及TensorFlow等工具创建该项目，并下载2D姿态图SLAM的数据集，或者确保您的自定义数据集符合相关要求。
     
  • SLAM-ORB-SLAM3改进版结合YOLOv5检测在动态环境中实现SLAM-优质项目实战.zip
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    本项目结合了SLAM技术中的ORB-SLAM3与YOLOv5目标检测算法，旨在提高机器人或自动驾驶系统在复杂、动态环境下的定位和地图构建能力。通过集成先进的视觉处理方法，该项目为解决动态场景下的即时定位与地图构建（SLAM）问题提供了创新解决方案，适用于研究及实际应用开发。 TensorRT-Plugin实现之regionPlugin算子实现_cuda_TRT8讲述了如何在TensorRT插件开发过程中实现regionPlugin算子的具体步骤和技术细节。该文章主要针对使用CUDA技术和TensorRT 8版本的开发者，提供了详细的代码示例和解释，帮助读者理解和应用这一特定功能。
     
  • 二维码检测的OpenCV C++实例详解
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    本教程详细介绍了如何使用OpenCV库在C++环境下进行二维码检测，包括代码实现和实际应用示例。适合初学者快速上手。 本段落使用OpenCV C++进行二维码检测，关键步骤如下：1、图像预处理阶段，筛选出包含二维码的矩形区域，并将该区域分离出来以备后续识别；2、对提取到的矩形区域执行轮廓检测，通过分析它们之间的层级关系来确认二维码的位置；3、最后依据检测结果绘制出二维码特有的“回”字形状。
     
  • 视觉SLAM中的前端技术：视觉里程计及回环检测.zip
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    本资料深入探讨了计算机视觉领域中视觉同步定位与地图构建（SLAM）的关键组成部分——视觉里程计和回环检测的技术原理与应用，旨在帮助读者理解并掌握相关算法及其优化方法。 SLAM中的视觉里程计与回环检测是视觉SLAM的重要组成部分，并且还涉及以下资料的获取：感知、规划和控制、ADAS（高级辅助驾驶系统）、传感器等领域的信息。 1. 有关Apollo的技术教程和文档。 2. 高级辅助驾驶系统的算法设计，包括AEB (自动紧急制动)、ACC(自适应巡航控制系统) 和 LKA (车道保持辅助) 等功能的实现方法。 3. Mobileye（自动驾驶技术先驱）的相关论文与专利介绍。 4. 由多伦多大学在Coursera平台上发布的自动驾驶专项课程，这可能是目前最好的在线教程之一。该课程包括视频、PPT、相关论文及代码资源。 5. 来自国家权威机构的ADAS标准文档，这些文件为开发人员提供了有关高级辅助驾驶系统的规范和指导手册。 此外还有规划控制领域的算法研究进展介绍等内容。