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2D激光SLAM程序仿真_matlab_SLAM激光雷达_SLAM技术_激光SLAM

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简介：
本项目基于MATLAB开发，运用2D激光SLAM算法进行机器人定位与地图构建的仿真研究。通过模拟激光雷达数据，实现同步定位与建图（SLAM）功能。 一个激光SLAM的MATLAB仿真程序，代码配有详细解释，非常有助于学习SLAM。

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  • 2D激光SLAM程序仿真_matlab_SLAM激光雷达_SLAM技术_激光SLAM
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    本项目基于MATLAB开发，运用2D激光SLAM算法进行机器人定位与地图构建的仿真研究。通过模拟激光雷达数据，实现同步定位与建图（SLAM）功能。 一个激光SLAM的MATLAB仿真程序，代码配有详细解释，非常有助于学习SLAM。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 激光雷达技术-PPT版激光雷达讲解
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    本PPT旨在全面介绍激光雷达技术的基本原理、工作方式及其在自动驾驶、机器人导航等领域的应用，并探讨其未来发展趋势。 激光雷达技术利用激光束来测量距离，并通过精确的扫描机制构建出周围环境的三维图像。其工作原理基于时间飞行法或相位变化法：发射器向目标发送一系列脉冲，接收器捕捉反射回来的时间差或者频率差异以确定物体的距离和位置信息。此外，旋转式或多线激光雷达可以提供全方位视角的数据采集能力，从而实现对复杂环境的全面感知与分析。 这种技术广泛应用于自动驾驶汽车、机器人导航以及地形测绘等领域中，在提高精度的同时降低了成本并增强了系统的可靠性和安全性。
     
  • A-LOAM激光SLAM
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    A-LOAM是一种先进的激光SLAM算法，通过利用ICP快速收敛特性与LOAM精确特征提取相结合，实现高精度、实时性的三维环境建图和定位。 A-LOAM是由香港科技大学及华为天才少年秦通博士对张绩的LOAM框架进行优化的一个激光SLAM框架。作为学习激光SLAM的基础工具，A-LOAM具有良好的代码可读性和清晰的设计思路，非常适合初学者研究和理解。该框架使用Eigen以及Ceres-Solver重构原始LOAM，在保持算法原理不变的前提下进行了代码优化，使其更加简洁易懂。 LOAM主要包含两个模块：Lidar Odometry（利用激光雷达计算两次扫描之间的位姿变换）与Lidar Mapping（基于多次扫描结果构建地图并细化位姿轨迹）。由于Mapping部分的计算量较大，其运行频率较低（1Hz），主要用于校准和优化Odometry过程中产生的轨迹。
     
  • 二维激光雷达的SLAM数据集
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    该数据集专为评估和优化二维激光雷达在SLAM（同步定位与地图构建）中的性能而设计，包含多种环境下的传感器读数及真实轨迹。 二维激光雷达SLAM数据集
     
  • 火池激光雷达——激光雷达的技术与应用
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    《火池激光雷达》一书深入探讨了激光雷达技术原理及其在自动驾驶、环境监测等领域的广泛应用，为读者提供了全面的技术解析和行业洞察。 火池（Firepond）激光雷达是由美国麻省理工学院林肯实验室在20世纪60年代末研制的。70年代初，该实验室展示了火池雷达精确跟踪卫星的能力。到了80年代晚期，改进后的火池激光雷达使用一台高稳定性的CO₂激光器作为信号源，并通过一个窄带CO₂激光放大器进行放大。频率由单边带调制器调节。它配备了一个孔径为1.2米的望远镜用于发射和接收信号。此外，还采用了一种氩离子激光与雷达波束结合的方式来进行目标角度跟踪，而雷达本身则负责收集距离-多普勒图像，并进行实时处理及显示。
     
  • SC-LIO-SAM：基于激光雷达的惯性SLAM
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    SC-LIO-SAM是一种创新性的激光雷达与惯性测量单元结合的同步定位与映射（SLAM）算法。该方法利用高效的状态估计技术，提供精确且实时的地图构建和定位解决方案，在机器人导航领域具有重要应用价值。 SC-LIO-SAM 是一种实时激光雷达惯性 SLAM 封装。LiDAR 惯性 SLAM 结合了扫描上下文（Scan Context）与 LIO-SAM 技术，该存储库提供了一个快速而强大的 LiDAR 位置识别方法的示例用例。关于每种算法的具体信息，请查阅相关文档。 除了结合惯性和激光雷达数据外，该项目还提供了仅使用LiDAR的方法版本，名为“扫描上下文：快速而强大的位置识别”。此模块包括一个轻量级设计，由单个头文件和cpp文件组成（Scancontext.h 和 Scancontext.cpp）。此外，在我们的模块中也采用了 KDtree，并且我们利用了 nanoflann 库。同样地，nanoflann 也是通过单一的头程序实现。 使用此项目时，用户仅需记住并调用两个 API 函数：makeAndSaveScancontextAndKeys 和 detectLoopClosureID。
     
  • 基于MATLAB与GAZEBO的激光SLAM仿真
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    本研究基于MATLAB和Gazebo平台，探讨并实现了一种高效的激光SLAM（ simultaneous localization and mapping）算法，在复杂环境中进行机器人定位与地图构建。 【作品名称】：基于MATLAB和GAZEBO的激光SLAM仿真 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 Usage Matlab: Step1: setenv(ROS_MASTER_URI, http://UBUNTU-IP:11311); setenv(ROS_IP,PC-IP); Step2: rosinit Ubuntu 16.04 (kinetic): Step1: roscore Step2: roslaunch mrobot_laser_nav_gazebo.launch 注意：你需要在MATLAB和UBUNTU中设置 ROS_MASTER_URI 和 ROS_HOSTNAME。