Advertisement

Graph SLAM教程：从推导到应用3（基于g2o的实现）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程为《Graph SLAM教程》系列第三部分，详细介绍如何使用g2o库实现Graph SLAM算法，并探讨其在机器人定位与地图构建中的实际应用。 Graph SLAM教程：从推导到应用3（g2o版程序），包含文档读取及后端优化。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Graph SLAM教程：从推导到应用3（基于g2o的实现）
    优质
    本教程为《Graph SLAM教程》系列第三部分，详细介绍如何使用g2o库实现Graph SLAM算法，并探讨其在机器人定位与地图构建中的实际应用。 Graph SLAM教程：从推导到应用3（g2o版程序），包含文档读取及后端优化。
     
  • 基于MATLAB的SLAM代码-Graph-SLAM-MATLAB：用MATLAB实现SLAM地图构建
    优质
    该资源提供了一套基于MATLAB的Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)算法实现，具体采用了图优化方法(Graph SLAM)，适用于学习和研究机器人自主定位与地图构建技术。 在使用MATLAB代码进行SLAM（同时定位与地图构建）的过程中，我首先放置了一些任意距离以使图SLAM开始运行。根据初始绘图结果，我发现需要对这些距离进行调整以便更准确地反映实际位置。 为了优化这一过程，我对所有度量因素的协方差进行了设定，并且保持了它们不变：对于地标测量的距离因子设置为1厘米的协方差（因为我明确地犯了一些错误，在测量中没有精确到毫米），而对于角度则设定了10度的协方差。运动的因素同样保留课堂上所设定的值，即x轴和y轴方向上的移动误差分别为10厘米，而转向角误差为2°。 调整后的结果显示出一些不理想的情况：状态2的位置与预期位置有所偏差；测量6显示了一种小范围内的协方差变化，这使得系统能够缩小其最终定位到一个较为合理的位置。同时观察到运动因子在x和y方向上的协方差非常大（10厘米），这意味着可能存在较大的不确定性。 为了进一步改善地图的拟合度，我将距离测量8和9的距离协方差调整为3厘米。这是因为，在较远距离的情况下，更有可能出现较高的误差值。通过这些调整后，图SLAM的结果更加接近实际环境中的真实情况。
     
  • 关于视觉SLAM与g2o的简要介绍及其应用方法
    优质
    本文章将对视觉Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)技术以及其优化库g2o进行简明扼要地介绍，并探讨它们在机器人导航、增强现实等领域的具体应用场景和实现方法。 g2o是视觉SLAM中常用的图优化库，本段落档主要介绍其使用方法和细节。
     
  • 从GBDT到XGBoost的理论推导.rar
    优质
    本资源深入探讨了Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)算法，并详细介绍了其优化版本XGBoost的理论基础及推导过程。适合对机器学习模型优化感兴趣的读者研究学习。 一位大神编写的推导课件，详细介绍了GBDT到XGBoost的理论推导过程。此资源免费分享，欢迎下载使用。
     
  • slam_karto_g2o：基于ROS的姿势图SLAM程序包，前端采用open_karto，后端采用G2O
    优质
    SLAM-Karto-G2O是一个基于ROS的软件包，结合了OpenKarto的高效前端与G2O的强大优化能力，适用于机器人导航中的姿态图构建。 SLAM_Karto_G2O 是一个用于姿势图 SLAM 的 ROS 程序包。该程序包的前端使用 OpenKarto，后端则采用 G2O。特别感谢 Sebastian Kasperski 提供的 nav2d 软件包，没有它这个软件包是不可能实现的。 使用的优化算法是 G2O 提供的 Levenberg-Marquardt 方法，并且可以轻松地将其更改为其他内容（例如 Powell 的狗腿法）。 此程序包已在 Ubuntu 16.04 LTS + ROS Kinetic 上进行了测试。使用给定的启动文件即可开始操作。`build_map_w_params` 启动文件会根据提供的参数文件来运行，您可以编辑这些参数以更改 OpenKarto 的行为，并确保使用的扫描主题是正确的。 此外，程序包还期望将里程计 TF 发布到 odom 帧和 base_link（或 base_footprint）之间。SuiteSparse 库在 Ubuntu 中可以安装使用。
     
  • LDA与PCA算法详解 — 从公式推导到Python实现及Scikit-Learn API应用比较
    优质
    本文章详细解析了LDA和PCA两种降维算法，涵盖了公式的推导、代码实现以及如何使用scikit-learn库中的API进行模型构建，并进行了对比分析。适合希望深入了解这两种方法的数据科学家或机器学习爱好者阅读。 为什么要做降维：提高计算效率，并保留有用的特征以供后续建模使用。在实际项目中拿到的数据集可能包含几百个维度（特征），这样的数据集在进行模型构建时会消耗大量计算资源，因此需要通过降维方法来优化数据集。 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）主要用于分类任务中的有监督问题的预处理阶段。LDA的目标是找到能够最大化类间区分度的新坐标轴，并将特征空间（即多维度样本的数据集）投影到一个更低维度的空间中，同时保持区分类别的信息。 原理上讲，通过将数据映射至低维空间，使得在该新空间中的点按类别聚集在一起。这样一来，在这个新的低维子空间里，同一类的样本会更加紧密地聚集成簇，并且不同类之间的区分度更高。
     
  • 基于力导向算法的绘图仪应用：Force-Directed Graph Layout
    优质
    本项目探讨了力导向算法在图形布局中的应用，旨在通过模拟物理力实现节点在网络图中的自动排列，提升可视化效果与用户体验。 力导向图布局是一种在计算机图形学领域用于网络可视化的关键技术，在绘制复杂关系图、社交网络或软件依赖图等方面非常有用。这种技术模拟物理系统中的力，通过节点之间的引力和斥力来确定它们的平衡位置，从而决定二维平面上每个点的位置。 1. **力导向算法原理**： 力导向布局的基本理念是将图形中的每一个顶点视为具有质量的实体，并且边被视为弹簧。这些顶点之间存在吸引力使之聚集在一起；而直接相连的顶点间则有斥力以避免重叠。通过反复计算达到平衡状态，最终确定每个节点的位置。常见的算法包括Fruchterman-Reingold和Kamada-Kawai。 2. **C++编程**： 使用C++来实现这一布局技术需要掌握该语言的基础语法、数据结构（如数组、链表等）以及各种基本的算法知识。C++提供了强大的工具，能够高效地完成图形渲染与计算任务。 3. **图形库的选择**： 在开发过程中可能会用到一些常见的图形库，例如OpenGL或Qt，它们为开发者提供了丰富的API来支持绘制操作和事件处理等功能。 4. **数据结构与算法应用**： 项目中可能采用了图的数据结构（如邻接矩阵、邻接表）存储节点及边的信息，并且在力导向布局的实现过程中运用了搜索算法（比如广度优先搜索BFS）以及优化策略（例如梯度下降方法）。 5. **性能优化措施**： 对于大型网络图形，计算量可能非常庞大。因此，在开发中可能会采取多种手段来提高效率，包括但不限于并行处理、近似或启发式的方法等。 6. **用户交互设计**： 为了增强用户体验，应用程序提供了动态调整布局的功能以及添加/删除节点和边的能力，并允许用户调节力的作用强度参数。 7. **可视化界面开发**： 基于C++的图形用户界面（GUI）是项目的重要组成部分。通过使用像Qt或wxWidgets这样的库可以创建易于使用的交互式平台，展示出所生成的布局效果。 8. **调试与测试流程**： 在软件开发过程中进行单元和集成测试以确保代码的质量，并利用如GDB这类工具来定位并修复程序中的错误。 9. **文件格式支持**： 此应用程序能够读取或写入通用的数据交换格式，比如GraphML、DOT语言（适用于Graphviz），便于导入导出网络图数据。 10. **文档与示例项目**： 为了帮助用户更好地理解和使用该工具，项目附带了详细的指南和配置参数说明，并且可能提供了一些样本数据供参考学习。
     
  • G2OPY: g2o SLAM图优化框架的Python接口
    优质
    G2OPY提供了一个访问g2o SLAM图优化框架的Python接口，使开发者能够利用Python进行SLAM算法的研究与开发，简化了图优化问题的处理流程。 g2opy 是一个用于图形优化的 C++ 框架的 Python 绑定。 g2o 是一款开源的 C++ 框架，专门用来解决基于图结构的非线性误差函数最小化问题。它设计得易于扩展至不同类型的任务，在几行代码内即可定义新的问题类型。目前版本已经为 SLAM（同时定位与地图构建）和 BA（捆绑调整）的不同变体提供了解决方案。 在机器人技术和计算机视觉领域，许多问题都涉及到通过非线性误差函数的最小化来处理一组受高斯噪声影响的数据，从而找到最能解释这些数据的状态或参数配置。g2o 正是为解决这些问题而设计的一款开源 C++ 框架。它同样非常易于扩展到各种具体任务中，在几行代码内即可定义新的问题类型。 目前版本的 g2opy 尚不支持用 Python 编写用户自定义的数据结构，但是现有的预设数据类型已经足够实现大多数常见的算法，比如在二维或三维场景中的透视-n点（PnP）、迭代最近点配准（ICP）和捆绑调整等。
     
  • 从Matlab到Python的教程
    优质
    本教程旨在帮助用户从Matlab过渡到Python编程语言，提供Python在科学计算、数据处理及可视化方面的使用技巧与实例。 《从MATLAB到Python的全面指南》是一本适合希望将编程语言从MATLAB转换为Python的学习者使用的教程书籍。这本书涵盖了学习过程中所需的所有基础知识，并帮助读者掌握如何在实际项目中应用这些技能，实现平滑过渡。
     
  • 基于Matlab的SLAM算法实现
    优质
    本项目基于Matlab平台实现了Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 算法，通过构建机器人在未知环境中的位置估计与地图绘制功能，为自主导航研究提供了有效的技术手段。 本段落提供了一个解决同时定位与地图构建（SLAM）问题的方案，并附有MATLAB代码。