摘要:基于 LiDAR 的里程计和建图在许多机器人应用中用于检索机器人在未知环境中的位置，并允许在 GPS 拒绝（例如，室内）环境中自主操作。 借助 3D LiDAR 传感器，可以实现高精度定位，从而实现高质量的环境 3D 重建。 在这封信中，我们通过利用有关环境中参考对象的先验知识来扩展众所周知的 LOAM 框架，以进一步提高定位精度。 这需要参考对象的已知 3D 模型及其在全局坐标系中的已知位

摘要：现有的同时定位和映射 (SLAM) 算法在具有挑战性的低纹理环境中并不稳健，因为只有很少的显着特征。 生成的稀疏或半密集地图也为运动规划传达了很少的信息。 尽管一些工作利用平面或场景布局进行密集地图正则化，但它们需要来自其他来源的良好状态估计。 在本文中，我们提出了实时单目平面 SLAM，以证明场景理解可以改善状态估计和密集映射，尤其是在低纹理环境中。 平面测量来自应用于每个图像的弹出式 3

摘要：我们提出了一种同时定位和映射 (SLAM) 算法，用于手持 3D 传感器，它使用点和平面作为基元。 我们表明，可以使用三个点/平面图元（3 个平面、2 个平面和 1 个点、1 个平面和 2 个点以及 3 个点）的任意组合在两个不同的坐标系中注册 3D 数据。 我们的算法使用 RANSAC 框架中的最小基元集来稳健地计算对应关系并估计传感器位姿。 由于平面的数量明显小于典型 3D 数据中的点数

ubuntu下打开终端输入:rosmsg show sensor_msgs/Imu查看sensor_msgs::Imu的数据格式:std_msgs/Header headeruint32 seqtime stamp// 时间戳string frame_idgeometry_msgs/Quaternion orientation// 姿态float64 xfloat64 yfloat64 zfloa

一种用于直线特征提取的递归算法 。IEPF效率高，被广泛应用于图像处理算法中。但在处理点云数据时，由于噪声点的存在，阀值的确定是一件比较困难的事情。

​提出基于分割的3D点云场景识别方法。基于分割的场景识别方法既考虑了局部特征，又包含了“类别“这种高维特征，并且不依赖于物体级别的完美分割方法，是一种折中的场景识别方案。首先将当前帧点云通过特定的聚类方法分割成若干块点云簇。接着，SegMatch从每一块点云簇中提取一个特征向量。特征向量提取混合了特征值和直方图两种方法，鲁棒性更强。接着匹配当前帧的点云簇集合和地图中的点云簇集合。具体做法是，提取当

基于loam的多激光雷达slam论文题目：Robust Odometry and Mapping for Multi-LiDAR Systems with Online Extrinsic Calibration项目链接：https://ram-lab.com/file/site/m-loam/开源代码链接：https://github.com/gogojjh/M-LOAM视频展示：https:/

NDT的具体原理和步骤：https://blog.csdn.net/qq_35102059/article/details/121694705?spm=1001.2014.3001.5501误差函数的构建：将点云Y投影到点云X坐标系下，迭代计算最大重合概论。优化过程及注意事项：1.计算点云x的均值和方差，根据预测（可以使imu给的等）的位姿将Y投影到X，再对数化，将问题转化为求目标函数的最小值。2

前言：李群李代数的引入，可以方便slam问题中对变换矩阵的求导，解决优化问题。1 李群李代数介绍由于空间中旋转和变换矩阵可以相乘构成物理意义上的闭环，正好对应了群的概念。群的性质如下：此处需要注意幺元并不是单位矩阵，只要符合幺元性质的代数结构，都是。李群是具有连续（光滑性质的群），由物体可在空间中连续变化的物理意义可知，正交群和欧式群都是李群。由于李群的性质中只有乘法没有加法，对旋转和变换的取极限

分为两部分,消息头和位姿:std_msgs/Header headergeometry_msgs/PoseWithCovariance poseheader部分:(1) unit32 seq# sequence ID: consecutively increasing ID(2)time stamp#Two-integer timestamp that is expressed as:# * st