Advertisement

2D激光SLAM的实时闭环检测.pdf

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

简介：
本文探讨了基于2D激光扫描数据实现即时定位与地图构建（SLAM）中的实时闭环检测技术。通过该方法能够有效提高机器人在长期自主导航过程中的定位精度和地图质量。 绘图员的中文翻译是“catorgrapher”，但这个单词可能存在拼写错误或特定领域的用法，并非通用词汇。便携式激光测距仪（即LIDAR）以及实时定位与建图（SLAM），都是建立平面图的有效方法。这些技术能够实现实时生成和绘制地图，从而很好地评估捕获数据的质量。因此，在有限资源条件下构建一个可接入的平台是非常必要的。本段落提供了一种在mapping平台上使用的方法，以实现5厘米分辨率的实时绘图以及闭环检测功能。为了达到实时闭环检测的目的，我们采用了分支定界法来计算扫描到地图匹配时所需的约束条件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 2D激光SLAM的实时闭环检测.pdf
    优质
    本文探讨了基于2D激光扫描数据实现即时定位与地图构建（SLAM）中的实时闭环检测技术。通过该方法能够有效提高机器人在长期自主导航过程中的定位精度和地图质量。 绘图员的中文翻译是“catorgrapher”，但这个单词可能存在拼写错误或特定领域的用法，并非通用词汇。便携式激光测距仪（即LIDAR）以及实时定位与建图（SLAM），都是建立平面图的有效方法。这些技术能够实现实时生成和绘制地图，从而很好地评估捕获数据的质量。因此，在有限资源条件下构建一个可接入的平台是非常必要的。本段落提供了一种在mapping平台上使用的方法，以实现5厘米分辨率的实时绘图以及闭环检测功能。为了达到实时闭环检测的目的，我们采用了分支定界法来计算扫描到地图匹配时所需的约束条件。
     
  • 《实时二维LIDAR SLAM中的闭环检测》
    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。
     
  • 2D激光SLAM程序仿真_matlab_SLAM激光雷达_SLAM技术_激光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。
     
  • 基于2D激光雷达的局部地图SLAM
    优质
    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。
     
  • LLOAM：激光雷达里程计与闭环检测修正建图
    优质
    LLOAM是一种先进的激光雷达技术，结合了实时里程测估和闭环检测功能，用于精确的地图构建和定位。 ### LLOAM：基于激光雷达的里程计及闭环检测修正建图 #### 一、引言与背景 在移动机器人自主导航领域，同时定位与地图构建（SLAM）技术一直是研究热点。该技术依赖于各种传感器来获取环境信息，使机器人能够同时构建环境地图并估计自身的位置。尽管摄像头和激光雷达通常由于其互补性而结合使用，但对于基于3D激光雷达点云的SLAM问题仍然存在许多挑战。相比之下，基于3D激光雷达的SLAM系统更为稳定且准确，因为它们不受光照变化的影响，并能提供高频率的距离测量数据。 #### 二、LLOAM系统概述 LLOAM是一种完整的基于3D激光雷达的SLAM系统，包括前端部分和后端优化部分。其主要目标是解决重访地点识别问题（即闭环检测），这是移动机器人导航领域中的关键挑战之一。一旦检测到闭环事件，通常需要一个全局优化模块来修正累积的位置误差。 #### 三、LLOAM系统架构详解 **1. 前端设计** - **点云分割匹配**: LLOAM的前端部分采用基于点云分割和匹配的算法，用于检测是否发生闭环。这是确保SLAM系统的全局一致性的关键步骤。 - **闭环检测**: 通过比较当前观测到的数据与先前已知环境之间的相似性来识别闭环事件。一旦检测到闭环，系统会触发后端优化过程。 **2. 后端优化** - **因子图优化**: 在检测到闭环之后，LLOAM的后端使用因子图优化方法对整个地图进行全局修正。通过这种方法，可以有效地减少累积误差，并提高全局地图的一致性。 #### 四、实验验证与性能评估 为了证明LLOAM系统的有效性和优越性，研究人员在大规模户外城市街道环境中进行了测试（基于KITTI数据集）。实验结果显示，在局部精度和全局一致性方面，LLOAM系统明显优于其他里程计系统。具体来说： - **局部精度**: 通过对点云进行精细的分割匹配，LLOAM能够在局部区域内实现高精度定位。 - **全局一致性**: 利用闭环检测与因子图优化技术，该系统能够有效减少累积误差，并提高整体地图的一致性。 #### 五、结论与展望 本研究提出了一种名为LLOAM的完整3D激光雷达SLAM解决方案。这种方案不仅提供高精度定位和映射能力，还能通过闭环检测来提升全局一致性。实验结果表明了其在实际应用中的可行性和有效性。未来的研究可以进一步探索提高闭环检测准确率及优化效率的方法，以适应更复杂多变的环境。 LLOAM为3D激光雷达SLAM技术的发展提供了新的思路和技术方案，并对推动移动机器人导航技术的进步具有重要意义。
     
  • A-LOAM激光SLAM
    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。
     
  • 双闭环正激电路_正激_正激仿真_正激双闭环_闭环正激
    优质
    本项目专注于研究双闭环控制下的正激直流变换器，通过理论分析与MATLAB仿真，优化其动态响应和稳态精度，提高效率和可靠性。 双闭环正激电路仿真已完成，并已验证输出效果稳定。
     
  • 2D 激光光束 2D Laser Beams v1.0.unitypackage
    优质
    2D激光光束v1.0.unitypackage是一款专为Unity游戏引擎设计的资源包，包含了一系列精美的二维激光效果和特效脚本，适用于各种射击游戏和科幻场景。 要求使用Unity5.5.0或更高版本。包含直线激光效果及激光触发物体的互动功能，并提供六种颜色选择，适用于2D游戏开发。
     
  • 激光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。