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hdl_graph_slam: 基于三维LIDAR的图 slam 方法

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简介:
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。

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客服
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  • hdl_graph_slam: LIDAR slam
    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。
  • 《实时二LIDAR SLAM闭环检测》
    优质
    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。
  • MATLABRGB显示
    优质
    本研究提出了一种在MATLAB环境下展示RGB图像色彩分布的新技术——三维直方图显示法,为图像分析与处理提供直观视角。 在RGB三空间内描述图像的颜色分布信息,并绘制三维坐标的颜色分布图。
  • SLAM-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。
  • Matlab医学CT重建
    优质
    本研究提出了一种利用MATLAB进行医学CT图像三维重建的方法,通过有效算法提高了图像的清晰度与精确度,为医疗诊断提供了有力支持。 医学CT断层图像三维重建的Matlab实现方法,希望对大家的学习有所帮助。
  • OpenCV与OpenGL视差重建
    优质
    本研究探讨了一种结合OpenCV和OpenGL技术进行视差图三维重建的方法,旨在提高模型精度和渲染效率。通过分析视差数据并利用图形加速技术实现快速、逼真的3D场景再现。 使用OpenCV与OpenGL结合视差图进行三维重建的过程包括:首先利用双目摄像机拍摄经过外极线矫正的图像;然后对这些图像执行立体匹配以获取特征点信息;接着通过三角剖分确定空间位置,并应用纹理贴图增强视觉效果;最后完成整个场景的三维重建。
  • SC-LeGO-LOAM:结合扫描上下文LiDAR SLAMLeGO-LOAM)
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    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。
  • VisualSFM.zip_MATLAB重建_重建SFM_重建MATLAB
    优质
    VisualSFM.zip是一款集成了MATLAB环境下的三维重建工具包,主要采用SFM(Structure from Motion)技术进行图像序列的三维建模与场景恢复。 SFM三维重建的方法涵盖了完整的3维重建的程序。
  • 多视几何技术重建
    优质
    本研究聚焦于采用多视图几何技术进行精确的三维物体重建,通过分析多个视角下的图像数据,构建高质量的3D模型,广泛应用于计算机视觉和机器人领域。 基于多视图几何的三维重建方法涉及多个方面的考虑以构成完整的三维模型。这些研究方法充分运用了不同视角下的图像数据来构建目标对象或场景的立体结构,通过复杂的算法处理来自各种角度的二维图片信息,最终生成精确且详细的三维表示。 这种方法的核心在于如何有效地从多张平面影像中提取关键几何特征,并利用它们之间的关系建立起空间模型。整个过程中需要综合考虑诸如相机参数校准、图像匹配与对应点检测等技术细节以确保重建结果的质量和准确性。
  • MFCC谱表示
    优质
    本文介绍了一种用于显示和分析MFCC(梅尔频率倒谱系数)特征的新颖三维图形表示法,增强了音频信号处理中的可视化效果。 本代码详细展示了MFCC提取过程,并将结果以梅尔谱图的形式可视化;此外还计算了△MFCC,并将其与原始的MFCC一起用3D曲面图表示,方便需要作图写论文的朋友直接使用,简单易懂。