在自动代客泊车系统中车辆在狭窄且拥挤且没有GPS的停车场中进行导航，具备准确的能力是至关重要的。传统的基于视觉的方法由于在停车场中由于缺少纹理，以及重复的结构和场景的变化导致跟踪容易丢失，在这篇文章中，使用了鲁棒的语义特征来建立停车场的地图并在泊车时用语义信息来车辆。其中语义的特征包含了地面上的指路标志，停车线，以及减速带等，这些特征通常出来在停车场中。这些语义的特征与传统的特征相比，对视角和光照变化具有一定的稳定性。这里采用了四个全景的摄像头来增加感知范围，以惯导和轮速里程计作为辅助信息，生成了全局的视觉语义地图，这张地图用来可以达到厘米级别，文章中分析了该系统的准确性和召回率，并且与实际实验中的其他方法进行了比较，来证明该系统的实用性。
原创
2024-03-19 14:47:13
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AVP，全称Automated Valet Parking，中文名“自主代客泊车系统”。作为自动驾驶在泊车场景下的应用，AVP实现的是全自动代客泊车功能，最终目标是取代传统的人工代客泊车，帮助用户节省大量的停车时间，解决高峰期排队停车的痛点。AVP作为当前泊车场景的功能天花板，涉及的细分场景复杂，技术难度大，并且对保证车辆安全性来说，也是巨大的挑战。因此，目前我们可以看到行业内已经有一些Demo演
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2022-04-05 13:35:36
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在自动驾驶领域中，自动泊车因其低速、封闭或半封闭空间、场景相对固定等因素，成为了自动驾驶领域最容易落地的场景。根据自动化程度的不同，自动泊车被划分为半自动泊车、全自动泊车、记忆泊车、自主代客泊车四种阶段：
原创
2023-02-24 14:22:51
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2021-09-07 14:04:27
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SLAM的定义及用途：如它的名字所告诉我们的：即同时定位（Localization）与建图（Mapping）。应用场景一般多见于机器人导航，场景识别等任务。SLAM的主要过程：跟踪运动中的相机，估算出其在每个时刻的位置和姿态（用一个包含旋转和平移信息的变量来表示：矩阵或者向量），并将相机在不同时刻获取的图像帧融合重建成完整的三维地图。传统的SLAM可分为视觉前端和优化后端两大模块。视觉前端：视觉前
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2022-09-30 11:37:51
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Rsync 使用数据备份完成后该操作会自行终止。对于此，最好是在上述命令的基础上再添加一个“－a”选项（对于文件）和“－e”选 项，指定使用远程的shell程序，以保障安全。此时，远端的shell将使用一个加密协议，比如ssh，以便远程的shell可以使用-e ssh格式。这 样，上述Rsync 使用命令就有了ssh加密协议的保护，具体形式如下：rsync -a -e ssh loca
原创
2016-11-03 10:46:53
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经典视觉SLAM框架整个视觉SLAM流程包括以下步骤：1. 传感器信息读取。在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。2. 视觉里程计（Visual Odometry，VO）。视觉里程计的任务是估算相邻图图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称为前段。3. 后端优化（Optimization）。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息，
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2023-10-20 17:09:00
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SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。在1990年，[1]首次提出使用EKF（扩展卡尔曼滤波器）来逐步估计机器人姿态的后验分布以及地标点的位置。实际上，机器人从未知环境的未知位置开始，通过反复观测运动过程中的环境特征来定位自身的位置和姿态，然后根据自身的
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2022-10-05 13:39:07
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slam, object slam
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2021-09-06 17:28:57
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%-------------------------------------------------------------------------% FILE: slam.m% AUTH: L
原创
2022-10-10 15:52:14
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介绍Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。下图为slam主流框架：传感器感知在视觉SLAM中主要为传感信息的读取和
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2023-02-05 09:57:31
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SLAM(Simultaneous Location and Mapping,同时定位与地图构建），它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。经典视觉SLAM框架视觉里程计（Visual Odometry,VO):估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。后端优化（Optimization):接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿，以
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2023-06-20 09:59:45
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去年读了不少论文，但是感觉还是记录下来印象更深刻一些。就在知乎记录吧，内容基本都是是翻译过来的，由于时间有限，没有仔细润色，可能不太通顺，以后在慢慢改。
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2022-12-28 15:55:06
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向优秀的SLAM大神致敬！
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2022-09-30 09:23:06
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同步定位和建图(SLAM)几十年来一直是机器人感知和状态估计的核心问题.SLAM文献的很大一部分直接或间接地集中在地图表示的问题上.最近，基于梯度的学习方法已经改变了几个领域的前景(例如图像识别，语言建模，语音识别).然而,这种技术在SLAM中的成功有限,从形式上来说,我们需要一个将图像中的像素(或者一般来说，
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2021-07-16 17:23:12
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Comparison of Laser SLAM and Visual SLAM 目前，SLAM技术广泛应用于机器人、无人机、无人机、AR、VR等领域，依靠传感器可以实现机器的自主定位、测绘、路径规划等功能。由于传感器的不同，SLAM的实现方式也不同。根据传感器，SLAM主要包括激光SLAM和vis
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2020-07-05 12:28:00
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今天上网时突然感觉网速特慢，像中招的迹象 ，打开任务管理器一看果然是中招了 cpu使用100％更离谱的是进程数居然达到了600多，大部分是avp.exe, 这个avp.exe不就是卡巴斯基的进程吗？可我并没有装卡巴啊！而且还出现这
原创
2008-04-01 12:24:37
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SLAM算法分为三类：Kalman滤波、概率滤波、图优化 Kalman滤波方法包括EKF、EIF；概率滤波包括RBPF，FastSLAM是RBPF滤波器最为成功的实例, 也是应用最为广泛的SLAM方法； SLAM分为Full SLAM和Online SLAM 常见的二维激光SLAM算法 1、GMap
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2015-08-21 17:01:00
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1、SLAM（同步定位与建图）： SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，意为“同时定位与建图”。它是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程。目前，SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、场景理解。随着传感
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2024-01-25 23:10:22
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目前可以从很多地方得到RBPF的代码，主要看的是Cyrill Stachniss的代码，据此进行理解。 Author：Giorgio Grisetti; Cyrill Stachniss ://openslam.org/ https://github.com/Allopart/rbpf-gm
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2016-07-01 19:36:00
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