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SLAM技术在自动驾驶与机器人中的源码研究

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简介：
本项目专注于SLAM（同步定位与地图构建）技术的研究及其在自动驾驶汽车和机器人领域的应用，通过深入分析相关开源代码，探索提高导航精度及实时性的方法。 欢迎对SLAM技术感兴趣的朋友们下载自动驾驶和机器人中的SLAM技术源码。

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  • SLAM技术在自动驾驶与机器人中的源码研究
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    本项目专注于SLAM（同步定位与地图构建）技术的研究及其在自动驾驶汽车和机器人领域的应用，通过深入分析相关开源代码，探索提高导航精度及实时性的方法。 欢迎对SLAM技术感兴趣的朋友们下载自动驾驶和机器人中的SLAM技术源码。
     
  • 《自动驾驶与机器人中SLAM技术》(高翔博士).zip
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    本资料由高翔博士编写，深入探讨了自动驾驶和机器人领域中的SLAM（同步定位与地图构建）技术。内容涵盖理论基础、算法实现及实际应用案例，适合相关领域的研究者和技术人员学习参考。 自动驾驶算法研究项目提供源码，易于运行部署，适用于学习交流。
     
  • 基于VINS-MONO的融合SLAM在自动驾驶中的技术应用研究
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    本研究探讨了将视觉惯性里程计（VINS-Mono）与同步定位与地图构建（SLAM）技术相结合，在自动驾驶领域中的创新应用，旨在提升车辆在复杂环境下的自主导航精度和稳定性。 1. 动态物体对SLAM系统的影响显著，可能导致视觉部分引入错误估计并使整个系统变得不稳定甚至崩溃。本段落提出了一种基于SegNet深度学习网络的动态物体检测与剔除算法。该方法使用SegNet网络进行语义分割以获取掩膜，并通过形态学处理来扩大掩膜边缘和滤除噪点。同时，利用深度信息和极线距离两种方式识别动态点，然后将这两种方法得到的结果融合起来修复初始掩膜。最后，根据修复后的掩膜剔除动态点，从而为SLAM系统提供更准确的静态特征。 2. 当汽车从不同方向两次经过同一个地点时，传统多相机闭环检测算法可能无法成功地进行识别和匹配。为此，本段落开发了一种新的多相机交叉闭环检测方法。该方法将多个摄像机的数据整合到一个数据库中，并在查找匹配过程中采用交叉搜索的方式，使每个摄像头可以与其他任何一个摄像头建立闭环联系，从而提高了闭环的召回率。 3. 本研究设计了一个基于多相机、IMU和轮式里程计融合SLAM技术应用于自动驾驶系统的方案。在此基础上，本段落改进了VINs-MONO开源系统的设计，在不使用加速度计的情况下用轮式里程计提供位移信息，并重新规划了在线初始化策略。由于陀螺仪与轮式里程计的测量采用了预积分理论，文中详细推导了这一过程并给出了紧耦合优化的目标残差函数。
     
  • 高翔的SLAM技术在自动驾驶和机器人领域应用.pdf
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    本文档由高翔撰写，深入探讨了Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 技术在自动驾驶汽车及机器人领域的应用与挑战，旨在为相关研究者提供有价值的参考。 《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》一书由高翔撰写，详细介绍了在自动驾驶及机器人领域中Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 技术的应用与发展。该书深入浅出地讲解了SLAM的基本原理、算法实现以及实际应用案例，对于研究和开发相关领域的工程师和技术人员具有很高的参考价值。
     
  • 状态估计在机器人学中的应用及视觉SLAM14讲——自动驾驶与机器人SLAM技术探讨
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    本课程深入讲解了状态估计理论及其在机器人导航中的关键作用，并详细剖析了视觉SLAM技术，旨在为自动驾驶和机器人定位提供坚实的技术支持。 机器人学中的状态估计以及视觉SLAM技术在自动驾驶与机器人领域扮演着重要角色。相关知识可以通过《视觉SLAM十四讲》深入了解。
     
  • 高博新书《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》源码修订版（按深蓝学院要求）
    优质
    本书为高博主笔的《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》源码修订版，旨在根据深蓝学院的教学需求，对原作内容进行优化和补充。书中详细解析了同时定位与地图构建(SLAM)的关键算法和技术，并提供了丰富的实践案例及代码实现，是相关领域学习者的宝贵资源。 高博新书《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》源码修改版根据深蓝学院要求，对每一章的代码进行了特定修改_slam_in_autonomous_driving_change。
     
  • 自主定位导航的自动驾驶机器人技术.zip
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    本资料探讨了自主定位与导航在自动驾驶机器人领域的关键技术，涵盖传感器融合、路径规划及环境感知等核心内容。 自动驾驶机器人自主定位导航技术是现代智能交通系统中的关键组成部分，它涉及计算机视觉、机器学习、传感器技术和控制理论等多个领域的交叉学科知识。本段落将深入探讨这一主题，涵盖自动驾驶的基础知识，包括感知、规划和控制，并讨论高级驾驶辅助系统（ADAS）及各类传感器的应用。 首先关注“感知”。自动驾驶机器人需要通过多种传感器获取环境信息，这些传感器包括激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达以及超声波传感器等。其中，LiDAR能够提供高精度的三维点云数据，用于构建实时的环境地图；摄像头主要用于图像识别，捕捉路面标志、行人和其他车辆；毫米波雷达则在恶劣天气下仍能提供可靠的测距信息；而超声波传感器适用于近距离探测，例如泊车辅助。 接下来是“规划”，这是自动驾驶的重要环节。路径规划需综合考虑路况、交通规则及动态障碍物等因素，生成安全高效的行驶路线；行为决策涉及如何应对各种驾驶场景，如变道和避障等；轨迹跟踪则是确保机器人按照预设路径精确行驶的关键步骤。 然后是“控制”。自动驾驶机器人的控制系统通常采用模型预测控制或反馈控制策略。前者利用未来的预测状态进行控制，后者则根据当前状态及反馈信息调整控制量。该系统的任务在于将规划出的轨迹转化为实际车辆运动指令。 定位导航技术则是实现自动驾驶的核心之一。GPS常用于粗略全局定位，在城市峡谷或室内环境下精度受限时，则采用SLAM（同时定位与建图）算法结合多传感器信息进行高精度自主定位及环境地图构建，使得机器人能够在未知环境中自主导航。 我们还应讨论“ADAS”。作为自动驾驶技术的前驱，高级驾驶辅助系统提供诸如盲点检测、碰撞预警和自适应巡航等功能，逐步增强车辆智能化程度。随着技术发展，这些功能逐渐被整合进更高级别的自动驾驶系统中。 总结而言，实现自动驾驶机器人自主定位导航是一项复杂而综合的任务，涵盖感知、规划、控制及定位导航等多个方面，并依赖于先进的传感器与算法。我们期待看到更加智能和安全的未来道路上出现这样的自动化驾驶系统。
     
  • 无人驾驶车辆规划与SLAM算法研究
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    本研究聚焦于无人驾驶技术中的路径规划及同时定位与地图构建（SLAM）算法，探索高效、精准的自动驾驶解决方案。 这段文字描述的内容包括了能够产生实际成果的典型路径规划算法以及较简单的SLAM（ simultaneous localization and mapping）算法，并且这些算法都是通过Python语言实现的。
     
  • 自动泊车技术在自动驾驶中的发展
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    本文章探讨了自动泊车技术作为自动驾驶领域的一个关键组成部分的发展历程、现状及未来趋势，分析其重要性与挑战。 自动泊车技术是现代汽车技术创新的重要组成部分，极大地改善了驾驶者的日常用车体验。从最初的APA（自动停车辅助）到RPA（远程停车辅助）、HPA（同化停车辅助），再到最前沿的AVP（自主代客泊车），该系统逐步实现了从驾驶员介入到完全自主化的转变。 APA功能允许驾驶员在车内控制车辆进行泊车，尽管仍然需要时刻准备接管，但已经大大减轻了驾驶者的操作难度。RPA技术进一步发展，使驾驶员可以在车外通过手机或遥控器操控车辆完成泊车过程，但仍需保持对车辆状态的监控。HPA则让驾驶员将汽车停放在指定位置后离开，并由预设的记忆路径引导车辆自主完成泊车任务。而AVP功能实现了完全无人化的自动泊车，即在无需驾驶者参与的情况下，通过车载传感器和算法来自主完成整个泊车过程。 自动泊车的基本流程包括泊入与泊出两个主要环节：在停车时，车辆需要准确识别停车位并规划合适的行驶路径，并根据空间调整速度和方向；而在驶离车位时，则需理解周围环境以确保安全地离开，同时避免与其他车辆发生碰撞。 实现这些功能过程中面临的最大挑战之一是环境感知。这包括数据的稳定性、准确性以及及时性等问题。例如，准确识别路缘线及其他障碍物（如其他车辆或行人）并快速响应变化中的环境信息是保证泊车过程顺利进行的关键因素。此外，在复杂的城市环境中如何精准判断和定位可用停车位也是一个挑战。 在解决这些技术难题时，主要采取了三种策略：增强车端的智能化、提升场端的智慧化以及两者结合实现无缝自动泊车体验。具体来说，这包括使用更先进的传感器及计算平台来提高车辆本身的感知与决策能力；通过物联网设备和大数据分析优化停车场环境（如提供精确车位信息和服务）以构建智能停车设施。 综上所述，自动泊车技术的发展是一个从依赖人为参与向完全自动化过渡的过程。这一过程不仅需要汽车自身的智能化升级，还需要停车场基础设施的智慧化改造。随着相关技术的进步，未来我们将迎来更加便捷且安全的自动泊车服务，为驾驶者带来前所未有的体验。
     
  • 关于自动驾驶中激光雷达测距技术的研究
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    本研究聚焦于自动驾驶领域中的关键传感器——激光雷达，深入探讨其测距原理、性能优化及应用场景，旨在推动无人驾驶技术的发展与成熟。 本课题致力于研究适用于自动驾驶场景的激光雷达测距技术，并具有多种优点。论文首先介绍了不同类型的激光雷达（包括机械式、混合式、固态式）以及主流车载激光测距技术。重点分析并对比了脉冲式与相位式激光测距技术的优势和劣势。 结合大气中激光传输理论及激光雷达的测距原理，设计了一种结构简单且成本低廉的测距方案。该方案通过发射频率为20MHz、重复频率为1MHz的周期性正弦信号，并采用全相位FFT方法实现厘米级别的精确度。 为了验证本课题所提出的技术方案的有效性和精度，我们构建了一个测试系统来研究激光发射模块、回波信号接收模块和数据处理模块中的关键技术。使用Quartus II软件设计DDS信号发生器程序以控制DA芯片产生调制信号，在接收端则通过放大电路对光电转换后的回波信号进行IV转换，并利用Pspice软件进行瞬态分析。 我们还设计了脉冲转换电路，将回波信号转化为适合测时芯片处理的脉冲形式。在Quartus II中开发出针对信号模数转换（AD）采样控制程序来管理AD芯片的操作，同时使用FFT IP核设计全相位FFT鉴相程序，并通过CORDIC算法计算相位。 最后，在搭建完成的测试系统上进行了实验验证，确保了测距精度在2.5米以内的范围内。