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2D LIDAR SLAM中的实时环路闭合。

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简介：
我们希望能为正在学习 SLAM 的同学们提供帮助。此前，在博客中获取下载资源需要支付积分，但最近却意外地发现这份资料被分享了出来，这或许能为学习者带来便利。

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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
    优质
    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。
     
  • 二维SLAM算法-Cartographer 2D SLAM
    优质
    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。
     
  • PWM BuckBoost_Rar_Boost_PID_Boost电路闭环_BuckBoost闭环
    优质
    本资源包提供了PWM控制下的Buck-Boost变换器及Boost电路PID调节仿真模型，内含Buck-Boost和Boost两种模式的闭环控制系统设计。 使用STC12C5A60S2单片机实现PID运算，并生成PWM波以控制Boost电路的闭环调节。
     
  • ROS中五种2D SLAM算法.pdf
    优质
    本文档深入探讨了ROS（机器人操作系统）环境下常用的五种二维同时定位与地图构建（SLAM）算法，为研究者和开发者提供了全面的技术分析与应用指南。 论文对常用的五种2D SLAM算法进行了全面的比较。
     
  • Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM.pdf
    优质
    本文探讨了在二维激光SLAM（ simultaneous localization and mapping，即时定位与地图构建）中实时闭环检测的技术。通过减少漂移误差并提高定位精度，该方法显著提升了SLAM算法的性能和效率。 希望可以帮到学习SLAM的同学。之前在博客里看到需要积分才能下载相关资料，在这里分享一份不需要积分的资料给大家。
     
  • SC-LeGO-LOAM：结合扫描上下文的LiDAR SLAM（基于LeGO-LOAM）
    优质
    SC-LeGO-LOAM是一种改进版的激光雷达Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)算法，它在原始的LeGO-LOAM基础上加入了扫描上下文信息，进一步提高了定位与地图构建的精度和鲁棒性。 SC-Lego-LOAM结合了扫描上下文（Scan Context）和LeGO-LOAM技术，在LiDAR SLAM领域取得了显著成果。
     
  • hdl_graph_slam: 基于三维LIDAR的图 slam 方法
    优质
    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。
     
  • buck.rar_buck 电流双闭环_双闭环buck_双闭环buck电路_双闭环控制
    优质
    本资源为Buck型直流变换器设计，重点介绍电流双闭环控制系统，包括电压与电流反馈调节技术，适用于电源管理和电子设备中的高效功率转换。 在MATLAB环境中搭建的电压电流双闭环buck电路输出非常稳定，这对其他类似的双闭环控制设计具有一定的参考价值。
     
  • 移动机器人的视觉SLAM闭环检测及路径规划探讨1
    优质
    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。