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3D 激光 SLAM — 扫描匹配详解(Scan Matching Explained)

机器人规划与控制研究所  · 公众号  ·  · 2024-08-09 17:20

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一,SLAM简介 同步定位与地图构建 (SLAM) 是机器人技术领域的一种流行技术,涉及构建未知环境的地图,同时在该环境中定位机器人。此过程对于自主机器人在复杂、非结构化环境中有效导航和操作至关重要。 SLAM 算法通常使用摄像头、激光雷达和/或里程计传感器等传感器来收集有关环境和机器人运动的数据。然后处理收集的数据以估计机器人在环境中的位置和方向,以及构建环境地图。 SLAM 的组件包括以下内容: 1. 传感器数据:LiDAR 传感器数据用于测量到物体的距离并生成环境的 3D 地图。 2. 定位:LiDAR SLAM 算法根据 LiDAR 点云实时估计机器人的姿态(位置和方向)。 3.  地图绘制:LiDAR 传感器生成的点云用于生成环境地图。 4. 扫描匹配:LiDAR SLAM 算法使用扫描匹配来对齐连续的 LiDAR 扫描并估计机器人的姿势。 5. 特征提取:从 LiDAR 点云中识别显 ………………………………

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