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SLAM总结(四)-视觉前端

SLAM总结(四)-前端前端的主要功能一般是求解当前帧的位姿,carto中也会在前端维护submap。前端需要保持与传感器帧率相同的频率,以达到实时性。相机和激光雷达都是观测外部环境的传感器,每来一帧,需要将帧与帧之间的点关联起来。数据关联之后进行姿态解算,求得当前帧的位姿。...

#计算机视觉#人工智能#算法
SLAM总结(六)-视觉建图

SLAM总结(六)-建图地图的保存和加载地图的保存和加载

#计算机视觉
SLAM总结(五)-视觉后端

SLAM总结(五)-后端之视觉后端三角化优化后端的主要功能是发现三角化优化

#计算机视觉#机器学习
SLAM(七)-卡尔曼滤波

SLAM(七)-卡尔曼滤波卡尔曼滤波(KF,kalman filter)是一种线性滤波方法。

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Cartographer总结(二)-代码框架及算法流程

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#计算机视觉
SLAM总结(一)- SLAM原理概述与简介

SLAM总结(一)SLAM原理概述与简介SLAM原理概述与简介SLAM(Simultaneous Localization and Mapping):同时定位和建图,定位是定位机体在世界坐标系下的位姿(pose、transformation)。单传感器机体一般指相机光心、激光雷达scan中心、IMU中心、编码器两轮轴心,多传感器一般使用IMU中心,可以避免离心力的影响。位姿包括3个自由度的位置(t

#自动驾驶#算法#计算机视觉
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