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SLAM （simultaneous localization and mapping），也稱為CML （Concurrent Mapping and Localization）， 即時定位與地圖構建，或并發建圖與定位。問題可以描述為：將一個機器人放入未知環境中的未知位置
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移動機器人需要一種對環境干擾具有魯棒性的可靠位姿估計器，為此，慣性測量單元（IMU）發揮了重要作用，因為它們可以獨立感知車輛的全運動狀態。
隨著科技得越來越發達，人工智能，自動駕駛導航等字眼頻頻出現在我們得眼前。但是目前來說自動駕駛并沒有得到很全面得普及，還在進行不斷的開發和測試當中。從小就...
隨后，利用估計的頭部姿勢作為輸入，EgoEgo利用條件擴散，以產生多個可信的全身運動。這種頭部和身體姿勢的分離消除了對配對自我中心視頻和三維人體運動的訓...
即時定位與地圖構建（Simultaneous LocalizationAnd Mapping）指的是機器人在自身位置不確定的條件下,在完全未知環境中創建...
提出一種新型的視覺-LiDAR里程計和建圖系統SDV-LOAM，能夠綜合利用相機和激光雷達的信息，實現高效、高精度的姿態估計和實時建圖，且性能優于現有的...
boost是一個大類，含有豐富的功能，這里直接給出安裝命令'sudo apt install libboost-all-dev -y&apos...
第二種方法涉及移動設備/機器人/無人機上的數據預處理（例如，特征檢測、提取和編碼），隨后將數據傳輸到遠程服務器（云/霧/邊緣計算）進行進一步處理并獲取地...
為了能讓基于事件相機的vSLAM在事件數據上實現位姿估計和三維重建，研究者設計出了多種多樣針對事件相機的數據關聯、位姿估計和三維重建的解決方案。我們將主...
現有很多LiDAR里程計都依賴于某種形式的ICP估計幀間位姿，例如CT-ICP, LOAM等。
論文提出了PVO，這是一種新的全景視覺里程計框架，用于實現場景運動、幾何和全景分割信息的更全面建模。
vSLAM能夠通過視覺傳感器來獲取環境信息，以達到估計機器人位姿和周圍環境三維重建的目的。但是傳統的視覺傳感器受限于它的硬件而導致的低動態感光范圍和運動...
k-d樹是一種常用的多維數據結構，它可以用于范圍搜索、最近鄰搜索等問題。但是，在實際應用中，我們經常需要對動態數據進行查詢和修改操作。
SLAM（同步定位和地圖繪制）在自動駕駛、AGV 和無人機等各種應用中引起了人們的廣泛關注。
視覺傳感器體積小重量輕、價格相對低廉，同時能夠提供豐富的信息供定位、感知等算法模塊使用，因此在機器人和自動駕駛系統中的得到了廣泛應用。
SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的縮寫，中文譯作“同時定位與地圖構建”。它是指搭載特定傳感器的...
相機標定（Camera Calibration）：因為上面做的只是計算了物體在相機坐標系下的坐標，我們還需要確定相機跟機器人的相對位置和姿態，這樣才可以...
目前，SLAM算法通過估計的相鄰幀之間的位姿變換不斷疊加進行位姿信息計算，隨著巡檢時間的增加，每次位姿估計中的偏差不斷累積形成較大的累積誤差，制約了算法...
摘要：本文主要分析輪式移動機器人的通用里程計模型，并以兩輪差速驅動機器人的里程計計算為案例，給出簡化后的兩輪差速驅動機器人里程計模型。
結構光測距是用一個光源（常用是紅外）將一定的圖案投射到物體上，再用攝像頭收集變形后的圖案進行深度計算。
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