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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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通過在每一幀掃描的開始和結束時刻聯合優化兩個姿勢，并根據時間戳進行插值，使掃描進行彈性變形以與地圖(白點)對齊，從而創建連續時間掃描到地圖的里程計。圖片...
3D激光SLAM中所用的一般是多線激光雷達，每一個數據幀中的點云數量非常的多。像KITTI數據集中所用的Velodyne 16線激光雷達，一般點云數在幾...
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...
很顯然，沒有距離信息，我們不知道一個東西的遠近——所以也不知道它的大小。它可能是一個近處但很小的東西，也可能是一個遠處但很大的東西。只有一張圖像時，你沒...
此次的優化針對的場景是室內小場景、室內大場景和室外場景下運行3D SLAM時，z方向的誤差累積、以及十萬平米（≈400*400）建圖時回環檢測效率低下的...
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...
基于深度學習的LiDAR SLAM框架（DeepPointMap）
定位準確性：與六種最新的里程計和SLAM方法進行比較，包括KISS-ICP、LeGO-LOAM、SC-LeGO-LOAM、MULLS、CT-ICP和Ge...
而關于SLAM，它是英文“同時定位與建圖”的縮寫。而有時候，我們還會聽到VO，SfM等概念，而因此容易混淆。
同時定位和映射（SLAM）是大多數自主系統所需的基本能力。在本文中，我們討論了基于自動駕駛汽車記錄的3D激光掃描的SLAM閉環問題。
SLAM至今已歷經三十多年的研究，這里給出經典視覺SLAM框架，這個框架本身及其包含的算法已經基本定型，并且已經在許多視覺程序庫和機器人程序庫中提供。
Camera是自動駕駛系統中的主要傳感器，它們提供高信息密度，最適合檢測為人類視覺而設置的道路基礎設施。
目前視覺SLAM系統可以在微型個人計算機（PC）和嵌入式設備中運行，甚至可以在智能手機等移動設備中運行（Klein和Murray，2009）。與室內或室...
【科普】干貨！帶你從0了解移動機器人(三) ——自主導航系統及上位機軟件設計與實現
隨著機器人技術的不斷發展，我們可以在許多簡單重復，危險的崗位上看到機器人的身影，移動機器人憑借其在復雜環境下工作，具有自行感知、自行規劃、自我決策功能的...
基于動態環境中的魯棒BA和選擇性全局優化的魯棒VI-SLAM框架
視覺慣性里程計和SLAM算法廣泛應用于各種領域，如服務機器人、無人機和自主車輛。大多數SLAM算法都是基于靜態環境假設。然而，在現實世界中，存在各種動態...
智能服務機器人正成為行業的風口浪尖，從清掃機器人開始，家庭陪伴機器人、送餐機器人等陸續進入公眾視線。
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。
大多數無人機利用全球導航衛星系統（GNSS）技術和慣性傳感器（INS）來估計自己的地理空間定位。無人機通過GNSS接收器進行增強，這些接收器受益于從衛星...
正如圖中所示，機器人自主定位導航技術中包括：定位和地圖創建（SLAM）與路徑規劃和運動控制兩個部分，而SLAM本身只是完成機器人的定位和地圖創建，二者有所區別。
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