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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目前，SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如K
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2023-10-26 13:19:01
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StereoVision Imaging近日获得多光束多普勒激光雷达(LiDAR)技术多项专利授权，可用于生物识别/自动驾驶产业的瞬时距离和速度测定。 据麦姆斯咨询报道，位于美国加州的高性能中距离多模态(2D/3D)人脸识别系统国防承包商和全球开发商StereoVision Imaging(SVI)，正在大力拓展其创新的调频连续波(FMCW)激光雷达(LiDAR)技术用于生物识别和自
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2024-04-22 13:57:51
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激光 SLAM： 早在 2005 年的时候，激光 SLAM 就已经被研究的比较透彻，框架也已初步确定。激光 SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。 激光 SLAM 地图构建 VSLAM（基于视觉的定位与建图）： 随着计算机视觉的迅速发展，视觉 SLAM 因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛
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2021-03-09 16:49:00
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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。本系列文章主要分成四个部分：在第一部分中，将介绍Lidar SLAM，包括Lidar传感器，开源Lidar SLAM系统，Lidar中的深度学习以及挑战和未来。第二部分重点介绍了Visual SLAM，包括相机传感器
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2022-10-05 13:32:06
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ZYNQ上基于FPGA加速的 双目立体视觉 三维重建 生成 实时深度图彩虹图 （信迈科技ZYNQ开发板）
原创
2022-09-30 10:08:15
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视觉和激光雷达的综述A Review of Visual-LiDAR Fusion based Simultaneous Localization and Mapping先介绍基本SLAM原理，再视觉SLAM，再激光SLAM，最后介绍两者融合SLAMSection 2：SLAM1、SLAM的概率方法解释2、基于图的SLAM框架Section 3：V-SLAM1、所有这些视觉SLAM在光线改变或者低
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2024-01-14 21:04:04
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整理：公众号@机器人e资讯本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。本文作者龙建睿，深圳市大道智创科技有限公司联合创始人&研发总监，美国伊利诺伊理工大学博士研究生，“E巡-机器警长”首席产品经理。同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,简称SLAM)，通常是指在机器人或者其他载体上，通过对各种传感器数据进行采集和计算，生成对其自身位置姿
原创
2022-10-04 19:59:25
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自主导航是机器人与自动驾驶的核心功能，而SLAM技术是实现自主导航的前提与关键。现有的机器人与自动驾驶车辆往往会安装激光雷达，相机，IMU，GPS等多种模态的传感器，而且已有许多优秀的激光SLAM与视觉SLAM算法。但是每种模态的传感器都有其优点和缺点，如相机只能测量2D图像，且容易受光照和夜晚的影响；激光雷达获取的3D点云较为稀疏，而且在长走廊，隧道，以及开阔场景中容易发生退化；GPS测量极易受
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2022-10-11 15:49:13
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这个节点的作用是可以帮助我们进行红绿灯识别或者其他info_sign识别。因为进行红绿灯检测最好是可以获取红绿灯在图像上的位置，即ROI，然后再进行识别会容易很多。我们可以在事先建立好的场景语义地图中
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2021-07-15 13:51:31
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同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,简称SLAM)，通常是指在机器人或者其他载体上，通过对各种传感器数据进行采集和计算，生成对其自身位置姿态的定位和场景地图信息的系统。
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2021-07-15 14:57:05
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论文题目：《Visual-lidar Odometry and Mapping: Low-drift, Robust, and Fast》 发表在2015年的ICRA上，是一篇经典的视觉激光融合的SLAM系统框架，但是作者未开源代码。在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「V-LOAM」，即可获得原文。摘要本文提出了一个视觉激光融合的框架，提升了系统在缺乏视觉特征和在有挑战的运动情况下的鲁棒性。这个方
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2022-10-05 10:25:19
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调整点云的视角(操作方法参考上面链接)，然后确保图像和点云都可以看到完整的白标定板，点击右上角的grab捕
原创
2024-08-06 11:55:33
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作者丨Coulson@知乎编辑丨3D视觉工坊一、引言最近在为车辆添加障碍物检测模块，障碍物检测可以使用激光雷达进行物体聚类，但是我们使用的是16线的velodyne，线数还是有些稀疏，对于较远的物体过于稀疏的线数聚类效果并不好，因此考虑使用视觉进行目标检测，然后投影到3D点云里面，获取障碍物位置，同时视觉还可以给出障碍物类别信息。使用视觉进行目标检测，将检测结果2D bounding box坐标信
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2023-01-01 11:19:19
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物理红光，物理绿光，数字激光物理红光:由激光模组发出的激光，会在幕布上形成红色光点物理绿光:由激光模组发出的激光，会在幕布上形成绿色光点，亮度比红光高，但是在液晶屏上光点还是会被吸收，不明显数字激光:可以在液晶屏或者幕布上显示各种颜色的光点（需配合软件使用)，通过陀螺仪来感知用户的手势，类似空中无线
原创
2023-10-09 11:45:18
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/ 导读 /本文提出的立体视觉+惯导+激光雷达的SLAM系统，在比如隧道一些复杂场景下能够实现良好性能。VIL-SLAM通过将紧密耦合的立体视觉惯性里程计（VIO）与激光雷达建图和激光雷达增强视觉环路闭合相结合来实现这一目标。该系统实时生成环闭合校正的6自由度激光雷达姿态和接近实时的1cm体素稠密点云。与最先进的激光雷达方法相比，VIL-SLAM显示了更高的精确度和鲁棒性。（
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2022-10-05 10:54:56
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地图比较：VIL-SLAM（右）和LOAM（左）与模型相比的地图配准误差。0.3m以上的误差（a-b）用红色表示，0.5m以上的误差（c）用红色表示。蓝色和绿色内部不连续的红色区域是由于扫描设备的遮挡导致的模型缺失。
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2021-07-16 16:51:10
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作者丨飞鸢逐浪@知乎编辑丨3D视觉工坊1 3D 视觉常见的三维视觉技术，包含双目、ToF、激光三角、结构光等，如下图：1）毫米级双目、ToF、结构光(散斑)的精度为 mm 级，多见于消费领域，如：导航避障，VR/AR，刷脸支付等2）微米级线激光、结构光(编码)的精度是 um 级，主要应用在工业领域，如：表面缺陷检测、三维测量等3）纳米级另外，还有 nm 级精度的光谱共焦技术，可用于透明材质
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2022-07-28 10:27:32
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论文阅读《Visual PlaceRecognition using LiDAR Intensity Information》这个文章主要是一个实验分析的工作，文章没有提出新的方法，但是提出了一个假设：激光雷达强度图像可以用于VPR，然后通过目前现有方法的融合证明了这个假设的可行性。在该假设成立的前提下，激光视觉融合或许可以有新的思路.MotivationVPR(Visual placerecog
原创
2022-07-28 10:00:56
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作者丨菠萝包包包@知乎编辑丨3D视觉工坊
1. 综述类文献
1.1. [2020]A Survey of Simultaneous Localization and Mapping with an Envision in 6G Wireless Networks翻译版本： 比较新，激光及视觉均有涉及，介绍了SLAM相关的传感器及一些比较著名的开源项目。1.2.
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2022-07-29 09:26:42
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