SLAM的定义及用途：如它的名字所告诉我们的：即同时定位（Localization）与建图（Mapping）。应用场景一般多见于机器人导航，场景识别等任务。SLAM的主要过程：跟踪运动中的相机，估算出其在每个时刻的位置和姿态（用一个包含旋转和平移信息的变量来表示：矩阵或者向量），并将相机在不同时刻获取的图像帧融合重建成完整的三维地图。传统的SLAM可分为视觉前端和优化后端两大模块。视觉前端：视觉前
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2022-09-30 11:37:51
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经典视觉SLAM框架整个视觉SLAM流程包括以下步骤：1. 传感器信息读取。在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。2. 视觉里程计（Visual Odometry，VO）。视觉里程计的任务是估算相邻图图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称为前段。3. 后端优化（Optimization）。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息，
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2023-10-20 17:09:00
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SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。在1990年，[1]首次提出使用EKF（扩展卡尔曼滤波器）来逐步估计机器人姿态的后验分布以及地标点的位置。实际上，机器人从未知环境的未知位置开始，通过反复观测运动过程中的环境特征来定位自身的位置和姿态，然后根据自身的
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2022-10-05 13:39:07
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原创
2022-10-10 15:52:14
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介绍Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。下图为slam主流框架：传感器感知在视觉SLAM中主要为传感信息的读取和
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2023-02-05 09:57:31
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SLAM(Simultaneous Location and Mapping,同时定位与地图构建），它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。经典视觉SLAM框架视觉里程计（Visual Odometry,VO):估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。后端优化（Optimization):接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿，以
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2023-06-20 09:59:45
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同步定位和建图(SLAM)几十年来一直是机器人感知和状态估计的核心问题.SLAM文献的很大一部分直接或间接地集中在地图表示的问题上.最近，基于梯度的学习方法已经改变了几个领域的前景(例如图像识别，语言建模，语音识别).然而,这种技术在SLAM中的成功有限,从形式上来说,我们需要一个将图像中的像素(或者一般来说，
原创
2021-07-16 17:23:12
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Comparison of Laser SLAM and Visual SLAM 目前，SLAM技术广泛应用于机器人、无人机、无人机、AR、VR等领域，依靠传感器可以实现机器的自主定位、测绘、路径规划等功能。由于传感器的不同，SLAM的实现方式也不同。根据传感器，SLAM主要包括激光SLAM和vis
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2020-07-05 12:28:00
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去年读了不少论文，但是感觉还是记录下来印象更深刻一些。就在知乎记录吧，内容基本都是是翻译过来的，由于时间有限，没有仔细润色，可能不太通顺，以后在慢慢改。
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2022-12-28 15:55:06
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目前可以从很多地方得到RBPF的代码，主要看的是Cyrill Stachniss的代码，据此进行理解。 Author：Giorgio Grisetti; Cyrill Stachniss ://openslam.org/ https://github.com/Allopart/rbpf-gm
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2016-07-01 19:36:00
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SLAM：SLAM之VSLAM的简介目录SLAMVSLAM—传感器为相机1、传感器数据读取2、VO—前端视觉里程计3、BEO—后端优化4、LCD—回环检测5、Mapping—建图SLAMSLAM：simultaneous localization and mapping, 即时定位与地图构建。1、思路：SLAM是同步定位与地图构...
原创
2021-06-15 20:42:49
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SLAMCODE:https://github.com/jiexiong2016/GCNv2_SLAM可能问题3.问题3//usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgdcmMSFF.so.2.8：
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2021-09-06 17:25:30
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SLAM算法分为三类：Kalman滤波、概率滤波、图优化 Kalman滤波方法包括EKF、EIF；概率滤波包括RBPF，FastSLAM是RBPF滤波器最为成功的实例, 也是应用最为广泛的SLAM方法； SLAM分为Full SLAM和Online SLAM 常见的二维激光SLAM算法 1、GMap
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2015-08-21 17:01:00
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1、SLAM（同步定位与建图）： SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，意为“同时定位与建图”。它是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程。目前，SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、场景理解。随着传感
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2024-01-25 23:10:22
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Visual SLAM 追求直接SLAM技术，而不是使用关键点，直接操作图像强度的跟踪和映射。 作为直接方法，LSD-SLAM使用图像中的所有信息，包括边缘，而基于关键点的方法只能在拐角处使用小块。这将导致在纹理稀疏的环境（如室内）中获得更高的精度和更强的鲁棒性，以及更密集的三维重建。此外，由于提出
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2020-05-25 10:53:00
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1、激光分类 维度分类： a、二维激光（单点反射、平面、旋转台） b、三维激光 距离分类： a、近距离：壁障、碰撞检测、路边检测
原创
2022-08-17 13:49:38
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