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標(biāo)簽 > slam

slam

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SLAM (simultaneous localization and mapping),也稱為CML (Concurrent Mapping and Localization), 即時(shí)定位與地圖構(gòu)建,或并發(fā)建圖與定位。問題可以描述為:將一個(gè)機(jī)器人放入未知環(huán)境中的未知位置

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slam技術(shù)

淺析多相機(jī)SLAM系統(tǒng)及其在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用

淺析多相機(jī)SLAM系統(tǒng)及其在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用

視覺傳感器體積小重量輕、價(jià)格相對(duì)低廉,同時(shí)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(jī)器人和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的得到了廣泛應(yīng)用。

2023-05-08 標(biāo)簽:視覺傳感器SLAMORB電池 1k 0

一個(gè)典型的SLAM框架

標(biāo)定就是找到雷達(dá)到相機(jī)的空間轉(zhuǎn)換關(guān)系,在不同的坐標(biāo)系之間轉(zhuǎn)換需要旋轉(zhuǎn)矩陣 R 和平移矩陣 T,為后續(xù)的雷達(dá)和相機(jī)數(shù)據(jù)融合做準(zhǔn)備

2022-10-18 標(biāo)簽:傳感器SLAMKLT 954 0

基于遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)處理的智慧城市機(jī)器人視覺SLAM

基于遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)處理的智慧城市機(jī)器人視覺SLAM

第二種方法涉及移動(dòng)設(shè)備/機(jī)器人/無人機(jī)上的數(shù)據(jù)預(yù)處理(例如,特征檢測(cè)、提取和編碼),隨后將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程服務(wù)器(云/霧/邊緣計(jì)算)進(jìn)行進(jìn)一步處理并獲取地...

2023-05-12 標(biāo)簽:機(jī)器人SLAM智慧城市 912 0

三維高斯?jié)姙R大規(guī)模視覺SLAM系統(tǒng)解析

三維高斯?jié)姙R大規(guī)模視覺SLAM系統(tǒng)解析

近期興起的神經(jīng)輻射場(chǎng)(NeRF)與三維高斯?jié)姙R(3DGS)技術(shù)在視覺SLAM中展現(xiàn)出令人鼓舞的突破性成果。然而,當(dāng)前主流方法多依賴RGBD傳感器,并且僅...

2025-05-27 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人人工智能 865 0

用于機(jī)器人定位和建圖的增強(qiáng)型LiDAR-慣性SLAM系統(tǒng)

在這項(xiàng)工作中,我們提出了一種用于無人駕駛地面車輛定位的集成改進(jìn)型 LiDAR-慣性同步定位和建圖系統(tǒng) [29]。我們提出了一種基于粒子濾波器的里程計(jì)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

2023-01-13 標(biāo)簽:濾波器機(jī)器人SLAM 862 0

XRSLAM如何快速搭建移動(dòng)平臺(tái)AR應(yīng)用

XRSLAM設(shè)計(jì)了靈活易拓展的多傳感器支持,當(dāng)前發(fā)布的版本以單目相機(jī)和IMU作為傳感器輸入,在此基礎(chǔ)上,我們會(huì)進(jìn)一步拓展到多目相機(jī)、深度相機(jī)以及廣角相機(jī)...

2023-02-03 標(biāo)簽:傳感器ArSLAM 829 0

基于深度學(xué)習(xí)的增強(qiáng)版ORB-SLAM3詳解

基于深度學(xué)習(xí)的增強(qiáng)版ORB-SLAM3詳解

ORB-SLAM3雖是當(dāng)前最先進(jìn)的SLAM之一,但由于使用傳統(tǒng)的ORB(定向FAST和旋轉(zhuǎn)BRIEF)特征,在尺度、旋轉(zhuǎn)和光照發(fā)生顯著變化時(shí)可能會(huì)表現(xiàn)出局限性。

2025-07-14 標(biāo)簽:SLAM數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 817 0

一種半動(dòng)態(tài)環(huán)境中的定位方法

一種半動(dòng)態(tài)環(huán)境中的定位方法

在非靜態(tài)環(huán)境中進(jìn)行地圖繪制和定位是機(jī)器人學(xué)的基本問題。之前的方法大多關(guān)注靜態(tài)和高度動(dòng)態(tài)的物體,但在半動(dòng)態(tài)環(huán)境中,如果不考慮低動(dòng)態(tài)物體(如停放的汽車和行人...

2024-09-30 標(biāo)簽:算法定位移動(dòng)機(jī)器人 810 0

基于事件相機(jī)的vSLAM研究進(jìn)展

基于事件相機(jī)的vSLAM研究進(jìn)展

為了能讓基于事件相機(jī)的vSLAM在事件數(shù)據(jù)上實(shí)現(xiàn)位姿估計(jì)和三維重建,研究者設(shè)計(jì)出了多種多樣針對(duì)事件相機(jī)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、位姿估計(jì)和三維重建的解決方案。我們將主...

2023-05-12 標(biāo)簽:視覺傳感器SLAM深度學(xué)習(xí) 800 0

基于NID-SLAM對(duì)神經(jīng)SLAM在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的性能提升

基于NID-SLAM對(duì)神經(jīng)SLAM在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的性能提升

TUM數(shù)據(jù)集上相機(jī)跟蹤結(jié)果,評(píng)價(jià)指標(biāo)是ATE RMSE [ m ] (↓),表示相關(guān)文獻(xiàn)未提及這個(gè)數(shù)據(jù)。

2024-01-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SLAM 765 0

未來三年內(nèi),AMR機(jī)器人市場(chǎng)占比有望超過50%

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移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用所面臨的場(chǎng)景非常多樣,目前的自然導(dǎo)航技術(shù)不足以應(yīng)對(duì)所有的情形,隨著未來AMR應(yīng)用的進(jìn)一步深入,導(dǎo)航技術(shù)仍是移動(dòng)機(jī)器人需要突破的重點(diǎn)。

2023-09-14 標(biāo)簽:傳感器AMR移動(dòng)機(jī)器人 753 0

一種適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境的實(shí)時(shí)RGB-D SLAM系統(tǒng)

一種適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境的實(shí)時(shí)RGB-D SLAM系統(tǒng)

近期用于視覺SLAM的3D高斯?jié)姙R(3DGS)技術(shù)在跟蹤和高保真建圖方面取得了顯著進(jìn)展。然而,其順序優(yōu)化框架以及對(duì)動(dòng)態(tài)物體的敏感性限制了其在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的...

2025-07-04 標(biāo)簽:模型SLAM視覺 752 0

一種適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境的3DGS-SLAM系統(tǒng)

一種適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境的3DGS-SLAM系統(tǒng)

當(dāng)前基于神經(jīng)輻射場(chǎng)(NeRF)或3D高斯?jié)姙R(3DGS)的SLAM方法在重建靜態(tài)3D場(chǎng)景方面表現(xiàn)出色,但在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的跟蹤和重建方面卻面臨著挑戰(zhàn)。

2025-06-13 標(biāo)簽:相機(jī)RGBSLAM 736 0

工業(yè)機(jī)器人抓取時(shí)怎么定位的?

相機(jī)標(biāo)定(Camera Calibration):因?yàn)樯厦孀龅闹皇怯?jì)算了物體在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo),我們還需要確定相機(jī)跟機(jī)器人的相對(duì)位置和姿態(tài),這樣才可以...

2023-04-21 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器視覺工業(yè)機(jī)器人 725 0

一種基于點(diǎn)、線和消失點(diǎn)特征的單目SLAM系統(tǒng)設(shè)計(jì)

一種基于點(diǎn)、線和消失點(diǎn)特征的單目SLAM系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文提出了一種穩(wěn)健的單目視覺SLAM系統(tǒng),該系統(tǒng)同時(shí)利用點(diǎn)、線和消失點(diǎn)特征來進(jìn)行精確的相機(jī)位姿估計(jì)和地圖構(gòu)建,有效解決了傳統(tǒng)基于點(diǎn)特征的SLAM的局限性。

2025-03-21 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人相機(jī) 696 0

淺談SLAM基礎(chǔ)環(huán)境配置、通用類別

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boost是一個(gè)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...

2023-05-15 標(biāo)簽:IPv4多線程SLAM 695 0

自動(dòng)駕駛中建圖定位的線性優(yōu)化問題解析

SLAM首先是一個(gè)狀態(tài)估計(jì)問題:在前端中,我們需要從k-1時(shí)刻的狀態(tài)量 出發(fā),推斷出k時(shí)刻的狀態(tài) ,最簡(jiǎn)單的情況下,狀態(tài)僅包含位姿,如果用四元數(shù)表達(dá)旋轉(zhuǎn)...

2023-04-04 標(biāo)簽:機(jī)器人視覺傳感器SLAM 669 0

鐳神智能機(jī)器人3D SLAM無人叉車應(yīng)用案例:國內(nèi)知名移動(dòng)電源企業(yè)的智能化升級(jí)

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在當(dāng)今快速發(fā)展的消費(fèi)電子市場(chǎng)中,企業(yè)對(duì)于生產(chǎn)效率和成本控制的要求日益嚴(yán)格。某知名移動(dòng)電源企業(yè)是一家專業(yè)生產(chǎn)戶外儲(chǔ)能、移動(dòng)電源、藍(lán)牙耳機(jī)、無線充等消費(fèi)電子...

2024-10-26 標(biāo)簽:機(jī)器人SLAM鐳神智能 659 0

基于RRT算法生成機(jī)器人搜索路徑的算法

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目標(biāo)邊界點(diǎn)的選擇是有效探索的關(guān)鍵。以邊界為基礎(chǔ)的戰(zhàn)略是由Yamauchi首先提出的。所使用的探索策略是識(shí)別當(dāng)前地圖中的所有邊界區(qū)域,然后驅(qū)動(dòng)機(jī)器人前往最...

2023-06-19 標(biāo)簽:機(jī)器人SLAM 644 0

機(jī)器人移動(dòng)過程中基于概率模型的SLAM方法

機(jī)器人移動(dòng)過程中基于概率模型的SLAM方法

對(duì)于一個(gè)經(jīng)典的SLAM問題,假設(shè)xt是t時(shí)刻的狀態(tài)量,z1:t為時(shí)刻的觀測(cè)量,u1:t是1:t時(shí)刻的控制量,m是地圖,則SLAM需要求解的是在已知控制量...

2023-10-16 標(biāo)簽:機(jī)器人移動(dòng)機(jī)器人SLAM 639 0

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    凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值,也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種:穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展,這些工程將是未來直流電網(wǎng)的組成部分,將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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    buck是降壓型電路,boost是升壓型電路,可以分開單獨(dú)使用,buck-boost電路就是把2種電路合在一起,可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能,常見的buck-boost電路有兩種,第一種是輸入與輸出電壓極性相反,只需采用一個(gè)開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開關(guān)管和兩個(gè)二極管,可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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Samsung 風(fēng)華高科 WINBOND 長晶科技 晶導(dǎo)微電子 上海貝嶺 KOA Echelon
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