文章目录一、 使用gmapping 算法构建地图Slam 算法介绍HectorSLAMGmappingKartoSLAMCartographer步骤如下（参考官方给出的步骤，我会注释需要注意的地方）：二、gmmaping算法相关参数解释三、navigation 自主导航四、总结 这一篇的建图是后面功能实现的基础，图建不好，会严重影响后面的导航和抓取，所以建图尽量准确，能够省去很多麻烦事。 一、
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2024-08-18 11:01:17
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# 使用 Python 实现 SLAM（同时定位与地图构建）
在现代机器人和自动驾驶领域，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一项基本且重要的技术。它的目标是使机器人在未知环境中不断更新其地图，同时精准定位自身的位置。虽然实现 SLAM 的技术细节比较复杂，但是通过 Python 完成这一目标并非不可实现。下面将为你展示 SLAM 的基本流程和
# Python 实现视觉 SLAM DSO
视觉 SLAM（同步定位与地图构建）是一种通过处理连续图像和传感器数据，来同时估计自身位置并构建环境地图的技术。DSO（Direct Sparse Odometry）是一种高效的 SLAM 方法，通过直接使用图像像素而不是特征点来估计相机的运动和场景的三维结构。本文将带您了解如何在 Python 中实现 DSO 的基础概念，并提供相关的代码示例。
原创
2024-08-03 07:29:03
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随着最近几年机器人、无人机、无人驾驶、VR/AR的火爆，SLAM技术也为大家熟知，被认为是
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2017-12-04 17:43:00
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近年来，SLAM技术取得了惊人的发展，领先一步的激光SLAM已成熟的应用于各大场景中，视觉SLAM虽在落地应用上不及激光SLAM，但也是目前研究的一大热点，今天我们就来详细聊聊视觉SLAM的那些事儿。
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2019-07-30 16:02:07
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近年来，SLAM技术取得了惊人的发展，领先一步的激光SLAM已成熟的应用于各大场景中，视觉SLAM虽在落地应用上不及激光SLAM，但也是目前研究的一大热点，今天我们就来详细聊聊视觉SLAM的那些事儿。
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2021-07-15 11:02:07
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视觉SLAM技术应用 SLAM技术背景 SLAM技术全称Simultaneous localization and mapping，中文为“同时定位与地图构建”。SLAM可以在未知的环境中实时定位自身的位置，并同时构建环境三维地图，是计算机视觉领域以及机器人领域中非常关键的一项技术，有着非常广泛的应
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2020-03-22 22:20:00
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SLAM中文全称叫做：实时定位与建图技术(Simultaneous localization and mapping).SLAM技术就是通过利用传感器比如：摄像头或者雷达对周围环境进行录像，然后把环境通过三维重建建图出来。最终把这周围的地图记录下，那就可以精确导航了。SLAM的应用有哪些？答：从名字可以看到SLAM的作用：定位和建图。我们通常用的地图是用导航系统（如：北斗导航系统）来定位，这个虽然
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2024-01-12 10:40:39
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最近整合任务有点重，所以现在才更= =。之前做过一个图像智能缩放（retargeting）算法的报告，其中主要学习的是Shai于07年提出的Seam Carving，今天在这里复习一下，这个方法已经提出快10年了，所以后续也有很多优秀的算法，欢迎大家一起讨论分享。 传统的图像缩放技术首先介绍算法提出的背景，图像是当代信息传播的重要媒介，然而多种多样的显示设备和应用对图像尺寸的要求各有不同，传统的缩
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2023-10-25 12:31:55
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因为这篇公式和图比较多，所以笔者以贴图像的形式来，附上最终的结果图。如果你需要笔者的代码，可以发邮件或者去github，笔者后续会贴上github链接。 1、 两者之间的关系 摄影测量是研究被摄物体的形状、大小、和相对位置关系的一门学科；计算机视觉可以看作是图像处理的升华（image—knowledge）。两者之间有太多的相似之处，如bundle adjustment，摄影测量中称之为光束法平差
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2023-11-06 21:35:50
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【创造生动有趣的动画，Matplotlib库大显身手】，希望对你有帮助哦～全文共2153字，预计学习时长4分钟或更长用Matplotlib模拟雨动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时，与静态图相比，动画更能说明问题。因为，从动画中，我们可以看到特定参数是如何随时间而变化的。上图是模拟雨的图像。此图由Matplotlib绘图库绘制而
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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# 科普文章：Python中的SLAM算法及示例
## 引言
在计算机视觉和机器人领域，同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是一个重要的问题。它是指通过使用传感器数据和机器人的动作信息，实时地建立和维护一个未知环境的地图，并同时确定机器人在这个地图中的位置。在实际应用中，如自动驾驶、无人机导航和室内导航等等，SLAM技术都发
原创
2024-01-09 11:17:22
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这学期SLAM技术课程遇到最多的问题，或者说困难更合适，其实和学生无关。专业培养方案中，SLAM技术是双语课程，但此课对数学要求极高，通常应用型本科院校学生的数学基础并不具备直接学习此课程的条件；操作环境要求学生需在Linux系统下完成，虽然现在有云端实践平台，但掌握基本的Linux命令依然是必不可少的基础，对于机器人工程专业学生而言，课程体系忽略了这块训练，使此课孤立于课程体系中，无法和现有培养
原创
2022-03-20 11:01:45
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在此因为要总结写一个文档，所以查阅资料，将总结的内容记录下来，欢迎大家指正！文章将介绍使用的基于机器人操作系统（ROS）框架工作的SLAM算法。 在ROS中提供的五种基于2D激光的SLAM算法分别是：HectorSLAM，Gmapping，KartoSLAM，CoreSLAM和LagoSLAM。当然最后还有比较经典的google开源的cartographer，虽然不是基于ROS的但是大牛们已经将它
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2024-01-16 16:59:20
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本文介绍SLAM的历史、理论以及实现的方式，且主要介绍基于视觉（Kinect）的实现方式。
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2022-08-08 11:28:34
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这学期SLAM技术课程遇到最多的
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2021-08-16 10:50:31
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一.概念LRU(last recently use，最近最少使用)算法是一种内存管理的算法。它的基本思想是：最近使用的页面数据会在未来一段时期内仍然被使用,已经很久没有使用的页面很有可能在未来较长的一段时间内仍然不会被使用。利用它可以筛选热点数据，当缓存达到最大值时，可以进行缓存淘汰。二.LRU的实现:利用双向链表实现2.1 构造链表节点每个节点有键值，并有前后节点。/**
* 构造一个节点
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2024-06-24 19:42:28
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书籍：Large-Scale Simultaneous Localization and Mapping作者：Janusz Bğdkowski出版：Springer原文地址：书籍推荐-《大规模SLAM技术》01 书籍介绍本书专为希望增加移动建图系统知识的工程师和研究人员编写。因此，导出的信息流被划分为与某些移动地图数据
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2023-03-09 13:09:29
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RRT 算法以其树形结构的构建方式，通过随机采样和目标向导的策略，有效地实现了路径的逐步构建，适合于动态或未知环
