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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# 实现 SLAM 机器学习的流程
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 是一种同时进行地图构建和定位的技术，它在机器人导航和无人驾驶等领域中具有重要作用。下面我将介绍 SLAM 机器学习的实现流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 1. 数据采集
在进行 SLAM 机器学习之前，我们需要先采集环境数据。这些数据可以包括激光雷达、相机、
原创
2023-08-02 08:12:15
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# 教你如何实现 SLAM 机器学习
## 1. 什么是 SLAM？
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种使得机器人能够在未知环境中定位自身并构建地图的技术。SLAM 技术在自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。
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## 2. SLAM 实现的总体流程
以下是实现 SLAM 的流程概览：
| 步骤
# SLAM与机器学习：哪个更难？
在机器人领域，SLAM（即时定位与地图构建）和机器学习都是至关重要的技术。许多工程师和研究人员常常陷入一个问题：SLAM和机器学习哪个更难？在本文中，我们将探讨这两个领域的基本概念、应用，以及各自的难点。
## SLAM的基本概念
SLAM技术的核心在于同时定位和地图构建。机器人在未知环境中，通过传感器（如激光雷达、摄像头等）收集数据，从而实现对自身位置的
定位技术是机器人实现自主定位导航的最基本环节，是机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态。目前SLAM （Simultaneous Localization and Mapping即时定位与地图构建）是业内主流的定位技术，有激光SLAM和视觉SLAM之分。什么是激光SLAM？激光SLAM脱胎于早期的基于测距的定位方法(如超声和红外单点测距)。激光雷达(Light Det
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2023-05-18 10:24:37
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# SLAM：如何选择机器学习还是深度学习
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种使机器人能够同时进行定位和地图构建的技术。在选择实现SLAM时，你可能会面临使用机器学习（ML）或深度学习（DL）的决策。本文将帮助你理解这一过程，并提供清晰的步骤和代码示例。
## SLAM流程概述
首先，定义SLAM的实施流程。下面是一个简化的流程表：
slam学习
原创
2021-07-13 11:55:48
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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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20200408/最近发现了slam，决定尝试坚持学习，大概率会放弃，但是还是试一试。读到slam14讲的44页，有些线性代数上的概念忘了，导致看不懂某些部分。以三维空间为例正交向量：点积为0的两个向量单位向量：模为1的向量单位正交向量：两个单位向量，点积为0正交基：三个非零向量组成的向量组，就是三维空间的正交基，https://blog.csdn.net/u01242...
原创
2021-09-06 11:15:48
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Karto_slam算法是一个Graph based SLAM算法。包括前端和后端。关于代码要分成两块内容来看。 一类是OpenKarto项目，是最初的开源代码，包括算法的核心内容： https://github.com/skasperski/OpenKarto.git 之后作者应该将该项目商业化了
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2016-07-22 10:53:00
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SLAM可以说是近几年最火的机器人技术之一，也是机器人领域的关键技术。不少同学表示，学了几年还在「爬坑」，甚至感觉「越学越难」。本文通过整理机器人领域常用的SLAM算法架构及特点，希望为大家的方向选择提供一些参考。01 SLAM是啥？我们先界定一下SLAM技术。SLAM，是指即时定位和地图构建，一种同时实现机器人自身定位和环境地图构建的技术。原理是使用相机、激光雷达、惯性测量单元等传感器
Simultaneous localization and mapping（及时定位与地图构建）简称SLAM，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题，近期在学习SLAM相关的理论，为了更进一步的了解 SLAM ，将SLAM相关的基础知识进行一些总结，以下将从SLAM的应用领域、SLAM框架方面来进行全面阐述：一、SLAM的典型应用领域机器人定位导航领域： SLAM 可以辅助机器人执
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2023-06-20 09:58:59
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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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# 机器学习和机器视觉
## 介绍
机器学习和机器视觉是人工智能领域中非常重要的两个子领域。机器学习是让计算机系统通过学习数据和模式来改进性能，而机器视觉则是让计算机系统能够理解和解释图像或视频数据。结合机器学习和机器视觉可以实现许多有趣和实用的应用，比如人脸识别、自动驾驶等。
在本文中，我们将介绍机器学习和机器视觉的基本概念，并通过一个简单的代码示例来说明它们的应用。
## 机器学习
原创
2024-06-28 05:42:37
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本篇博客主要参考了2017年的在ICLR会议上发表的论文《BI-DIRECTIONAL ATTENTION FLOW FOR MACHINE COMPREHENSION》。所谓机器阅读理解任务，指的就是给一段context描述，然后对应的给一个query，然后机器通过阅读context后，给出对应query的答案。这里做了一个假设，就是query的答案必须是能够在context原文中找到的一段话（
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2024-09-20 20:09:28
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首先一个完整的SLAM流程分为前端跟踪、后端优化、回环检测、地图重建。
前端跟踪即视觉里程计负责初步估计相机帧间位姿状态及地图点的位置;
后端优化负责接收视觉里程计前端测量的位姿信息并计算最大后验概率估计;
回环检测负责判断机器人是否回到了原来的位置，并进行回环闭合修正估计误差;
地图重建负责根据相机位姿和图像，构建与任务要求相
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2023-05-22 22:44:21
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Python Spark 机器学习（一）主要是MLlib包(基于RDD)和ml包(基于DataFrame)的使用Python Spark MLlib 决策树二元分类通过Kaggle上一个题目来实践： StumbleUpon Evergreen Classification Challenge该题目内容是判断一个网页内容是暂时性的(ephemeral)还是长青的(evergreen)，具体内容可以在
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2024-07-10 15:23:03
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# 如何实现liosam和slam
## 简介
在这篇文章中，我将教你如何实现"liosam和slam"这个任务。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成这个任务。
## 任务流程
首先，让我们来看一下整个实现"liosam和slam"的流程。下面是一个表格展示了任务的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个新的liosam项目 |
| 2 |
原创
2024-04-10 06:22:20
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初识SLAM本讲主要内容：什么是视觉SLAM视觉SLAM框架由哪几个模块组成各模块的任务是什么什么是视觉SLAMSLAM(simultaneous localization and mapping)，同时定位与建图。想象一下把一台小机器人放在一个陌生环境中，我们要求它有自主运动的能力，可以在房间里自由的移动，那么，其至少需要知道两件事：我在哪？——定位。周围环境怎么样？——建图。借助摄像头完成上述
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2023-12-14 20:43:04
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作者丨王方浩编辑丨3D视觉工坊为了方便大家更好的系统学习激光SLAM，工坊邀请行业专家推出了面向工业级实战类的激光SLAM学习课程《深入剖析激光SLAM的关键算法与源码实现》，感兴趣的朋友可以加入我们一起学习。自动驾驶里首先需要解决的问题就是建图和定位，如果地图和定位没有做好，无人车根本就跑不起来。而建图和定位又涉及SLAM技术。这里我主要是分享下我学习SLAM的经历和一些小小的思考，希望
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2022-10-12 22:38:00
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