5,SLAM的处理过程 SLAM过程包括许多步骤,该过程的目标是使用环境更新机器人的位置.由于机器人的里程计通常是存在误差的,我们不能直接依赖于里程计.我们可以用激光扫描环境来校正机器人的位置,这是通过从环境中提取特征并不断观察机器人移动来实现的.EKF(扩展卡尔曼滤波器)是SLAM过程的核心.EKF负责基于环境特征对机器人位置进行更新,这些环境特征通常被称为LANDMARK,以下我们统称为地标,关于地标,将在接下来的几章中与EKF一起解释.EKF对机器人位置的不确定性以及在环境中所见的地标的不

SLAM for Dummies  SLAM初学者教程A Tutorial Approach to Simultaneous Localization and Mapping  一本关于实时定位及绘图(SLAM)的入门指导教程 目录 1. 目录 2. 简介 3. 关于SLAM 4. 硬件 -机器人 -距离量测设备 5. SLAM处理过程 6. 雷达数据 7. 里程计数据 8. 地标 9. 地标提取 SPIKE地标 RANSAC 多种策略 10. 数据结合 11. EKF扩展科尔曼滤波 过程简介

SLAM综述性特别是原理讲述比较浅显易懂的的资料比较少,相对比较知名的是<SLAM for Dummies>,但中文资料相对较少,这里就简单概述一下<SLAM for Dummies>的核心内容. (一) SLAM for Dummies中SLAM的基本模块 SLAM的基本组成包括:地标(Landmark)抽取.数据关联.系统状态变量估计.基于观测值得系统状态变量更新,以及地标更新.SLAM for Dummies主要描述了2D场景下的地图构建与机器人定位,这里的状态变量主要是指机

SLAM for Dummies  SLAM初学者教程A Tutorial Approach to Simultaneous Localization and Mapping  一本关于实时定位及绘图(SLAM)的入门指导教程 目录 1. 目录 2. 简介 3. 关于SLAM 4. 硬件 -机器人 -距离量测设备 5. SLAM处理过程 6. 雷达数据 7. 里程计数据 8. 地标 9. 地标提取 SPIKE地标 RANSAC 多种策略 10. 数据结合 11. EKF扩展科尔曼滤波 过程简介

1.简介 本文的主要目的是简单介绍移动机器人领域中广泛应用的技术SLAM(同步定位与地图绘制)的理论基础以及应用细节.虽然目前存在很多关于SLAM技术的方方面面的论文,但是对于一个新手来说,仍然需要花费大量的时间去调研与把握SLAM发展的脉络.本文希望能够将SLAM技术在保持一些理论基础的前提下,能够按照一种简单易懂的方式呈现出现了.在阅读完本文后,读者应该可以在一个移动机器人上实现最简单使用的SLAM技术.   SLAM可以通过多种方法实现,首先其可以在多种不同的硬件上实现.其次,SLAM更像

转自 http://www.cnblogs.com/wenhust/   书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robotics: Science a

转自:http://www.cnblogs.com/wenhust/ 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robotics: Science and

原文出处:http://www.cnblogs.com/wenhust/p/5942893.html 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robot

Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

在Google开源SLAM软件cartographer中,相对<SLAM for dummies>使用了更为复杂.性能更好的Scan匹配与UKF算法,这里简单介绍下cartographer中使用的UKF算法. (一)滤波器参数设定 constexpr static FloatType kAlpha = 1e-3; constexpr static FloatType kKappa = 0.; constexpr static FloatType kBeta = 2.; constexpr st

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如

SLAM技术已经蓬勃发展起来,这里综述性地介绍下SLAM的主体知识.SLAM的主体技术不多,难点在于细节.来源是:技术分享.ppt 前世 人类惆怅近千年的问题不是:我是谁,我要做什么,我要去哪里!而是:定位.定向.测速.授时! 定位是说物体在地球上的方位,定向是物体前进的方向,测速是物体的运行速度,授时是运动经历的时长.而定位和定向就是我们要讨论的话题. 古代智慧的中国人们提出了夜观天象,基于遥远恒星的方位推断自身所处的位置,进而演变出一门博大精深的学科“牵星术”. 直到1964年,美国人彻底打

视觉SLAM漫谈 1.    前言 开始做SLAM(机器人同时定位与建图)研究已经近一年了.从一年级开始对这个方向产生兴趣,到现在为止,也算是对这个领域有了大致的了解.然而越了解,越觉得这个方向难度很大.总体来讲有以下几个原因: 入门资料很少.虽然国内也有不少人在做,但这方面现在没有太好的入门教程.<SLAM for dummies>可以算是一篇.中文资料几乎没有. SLAM研究已进行了三十多年,从上世纪的九十年代开始.其中又有若干历史分枝和争论,要把握它的走向就很费工夫. 难以实现.SLAM

搜集了各大网络,请教了SLAM大神,终于把SLAM的入门资料搜集全了!在分享资料前,我们先来看看,SLAM技术入门前需要具备哪些知识?首先学习SLAM需要会C和C++,网上很多代码还用了11标准的C++.第二要学会用Linux.第三要会cmake,vim/emacs及一些编程工具.第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库.只有学会了这些东西,才能真正上手编一个SLAM系统.如果要跑实际机器人,还要会ROS.下面将为大家推荐SLAM入门的学习书籍.SLAM公开课.SLAM学习网站.

SLAM预备知识 SLAM for Dummies 全文总结 视觉里程计 卡尔曼滤波推导 MonoSLAM MonoSLAM:Real-Time Single Camera SLAM全文总结 PTAM 基于模板匹配的位姿优化 ORB-SLAM [ORB-SLAM 论文总结]A Versatile and Accurate Monocular SLAM System LSD-SLAM [LSD-SLAM 深度滤波器]Semi-Dense Visual Odometry for a Monocula

网页链接地址:http://www.slamcn.org/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 资料非常丰富,内容如下: 首页 目录 [隐藏]  1 SLAM 介绍 1.1 什么是SLAM 1.2 SLAM与视觉里程计(Visual Odometry) 1.3 SLAM和SfM 2 主流开源SLAM方案 2.1 视觉传感器 2.2 激光传感器 2.3 视觉(Visual)与IMU融合(VI) 2.4 后端优化工具 3 入门资料推荐 4 泡泡机器人 5 相关博客推荐 6 机器人

  一种带有3D运动状态估计的slam系统 A Flexible and Scalable SLAM System with Full 3D Motion Estimation 摘要: 在许多应用场景中,比如城市搜救和搜索(USAR)机器人,需要去获取未知环境的地图.我们提出了一个快速在线学习占用栅格地图.占用较少计算资源的系统.它利用激光雷达系统与基于惯性传感器的3D位姿估计系统进行融合,实现了一种鲁棒的扫描匹配方法.通过地图变化的快速近似和多分辨率栅格地图,在各种有挑战性的环境中实现了可靠的

关于DOTA 2 Match History WebAPI 的 源网页地址: http://dev.dota2.com/showthread.php?t=47115 由于源网页全英文,这边做下翻译方便以后自己及他人查阅(如有翻译不正确的地方请指正): DOTA2现在提供匹配记录的WebAPI..Web开发者现在可以以JSON或者XML格式,获得匹配历史记录及详情并使用在他们自己的应用中. 首先登录 http://steamcommunity.com/dev/apikey ,你将获得你的API唯一

在写这个随笔时,北京的外面正在下2016的第一场雪.夜深人尽之时总会考虑一下自己的未来在何方. 长这么大了,我发现我这人始终不能坚定不移的朝着一个方向努力,总是朝三暮四,对学习更是朝令夕改,这造成了我虽然花费了很多的时间学习,什么都知道一点但什么又都不精通.同事也说,这是当今做技术的人员最害怕的一件事,为此,我也陷入了深深的纠结之中.都快毕业了,还没确定自己想要在哪个城市发展.真的是该改改我这个毛病了,否则将一事无成. 今天我做了一个不会改的决定,那就是下决心从SLAM开始,不钻研嵌入式底层了.

摘要 ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便.我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解,给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用.本章节主要内容: 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的servic