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A-LOAM激光SLAM

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简介:
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。

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客服
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  • A-LOAMSLAM
    优质
    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。
  • 2DSLAM程序仿真_matlab_SLAM雷达_SLAM技术_SLAM
    优质
    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。
  • SLAM算法探讨
    优质
    本研究聚焦于激光SLAM算法的研究与优化,旨在提升机器人在未知环境中的自主导航能力和地图构建精度。通过分析不同场景下的适用性,探索高效、鲁棒性强的解决方案。 激光 SLAM 算法 源码 开源代码 激光 SLAM 算法 源码 开源代码
  • 在Ubuntu 20.04和ROS Noetic上运行A-LOAMSLAM算法(KITTI数据集)
    优质
    本项目详细介绍如何在Ubuntu 20.04操作系统及ROS Noetic环境下安装并运行A-LOAM激光雷达SLAM算法,适用于KITTI数据集。 在Ubuntu 20.04系统上使用ROS1 noetic版本运行A-LOAM处理Kitti数据集。
  • 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。
  • 优质的开源SLAM论文
    优质
    本论文深入探讨了基于激光的Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)技术,并提供了高质量的开源代码和算法,为研究者与开发者提供了一个宝贵的资源平台。 开源激光SLAM优质论文包括carto, lio, loam, lego-loam, lio-sam, gmapping 和 hector-slam。这些研究为机器人导航领域提供了重要的理论和技术支持,是相关研究人员的重要参考资料。
  • SLAM的后端优化方法
    优质
    本研究探讨了激光SLAM技术中的后端优化算法,旨在提高定位与建图精度及鲁棒性,适用于自主机器人导航等领域。 一种非常经典的SLAM后端优化方法,相比其他方法更适合新手熟悉后端算法的流程。
  • A-LOAM算法详解注释
    优质
    A-LOAM算法详解注释提供对视觉SLAM中A-LOAM算法的深入解析和详细代码注释,帮助读者理解其原理与实现。 A-LOAM算法是基于LOAM算法的开源版本,非常适合初学者入门激光SLAM领域。作为一名985大学控制科学与工程专业的硕士研究生,我花费了一个月的时间深入研究了A-LOAM算法的核心模块:点云预处理(scanRegistration.cpp)、雷达里程计(laserOdometry.cpp)以及建图功能。同时我还为该算法的每个模块甚至每一句话都提供了详细的注释,希望能够帮助你更好地理解和入门LOAM及激光SLAM技术。
  • SLAM的理论与应用实务
    优质
    《激光SLAM的理论与应用实务》一书深入浅出地介绍了激光SLAM技术的核心原理及其在机器人导航定位中的实际应用案例,旨在帮助读者全面掌握该领域的知识体系。 激光SLAM理论与实践课程作业及资料提供了深入学习该领域的宝贵资源。这些材料涵盖了从基础概念到高级应用的全面内容,旨在帮助学生更好地理解和掌握相关技术。通过完成这些作业,学生们能够将理论知识应用于实际问题解决中,并加深对机器人导航和定位的理解。
  • 二维雷达的SLAM数据集
    优质
    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