文章：SemanticSLAM: Learning based Semantic Map Construction and Robust Camera Localization
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「计算机视觉工坊」后台，回复「LOAM」，即可获得原文。
文章：OA-SLAM: Leveraging Objects for Camera Relocalization in Visual SLAM
机器之心专栏 作者：思岚科技 SLAM（同步定位与地图构建），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，解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。目前，SLAM 的主要应用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR 等领域。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、运动性能、场景理解。 由于传感器种类和安装方式的不同，SLAM 的实现方式和难度会有一定的差异。按传感器来分，SLAM 主要分为激光 SLAM 和 VSLAM 两大类。其中，激光 SLAM 比 VS
文章：A General Framework for Lifelong Localization and Mapping in Changing Environment
腾讯位置服务在多平台为开发者提供了丰富的地图展现形式，帮助从属于不同领域的开发人员轻松完成构建地图并在其基础上打造专属内容的工作。同时配合海量数据、个性化定制、可视化等能力满足各个行业场景下对地图的需求。
标题：Efficient LiDAR Odometry for Autonomous Driving
上周的组会上，我给研一的萌新们讲解什么是SLAM，为了能让他们在没有任何基础的情况下大致听懂，PPT只能多图少字没公式，这里我就把上周的组会汇报总结一下。
除了谷歌地图之外，可能很少有人知道谷歌的在线防灾地图（Google Crisis Map），它创建于2012年，Web架构更新缓慢，网站访问量相对较少。而作者就是通过在这个“老旧”的地图服务中，发现了XSS和依托其服务的google.org点击劫持漏洞。该篇Writeup也算是在“犄角旮旯”角落里发现漏洞的典型，我们一起来看看。
文章：PLVS: A SLAM System with Points, Lines, Volumetric Mapping, and 3D Incremental Segmentation
百度地图API是一套由JavaScript语言编写的应用程序接口，它能够帮助您在网站中构建功能丰富、交互性强的地图应用。百度地图API包含了构建地图基本功能的各种接口，提供了诸如本地搜索、路线规划等数据服务。
地理可视化是数据科学领域中的一个重要方面，它能帮助我们更好地理解和展示数据的空间分布。Python作为一种流行的编程语言，有着丰富的地理可视化工具库。其中，Folium是一个基于Leaflet.js的Python库，能够轻松地创建交互式地图。
本文主要想使用尽量少的专业词汇来解释清楚视觉SLAM是如何进行定位的（在某些表述上可能并不严谨），希望对视觉SLAM有兴趣的伙伴能在刚接触SLAM时有个基本的了解，本文同时介绍了视觉SLAM的经典框架和应用场景。想要深入学习的伙伴，还请参考更专业更系统的书籍和文献。
Arcgis推出了Arcgis Online，但是大家都不知道这是个什么东西，怎么用这个东西，今天这篇文章手把手的教你如何使用Arcgisonline发布地图服务。
专为自动驾驶而构建的地图通常称之为高精地图（High Definition Maps），这些地图在厘米级别,一般具有极高的精度，阅读本文将了解有关高精地图的一些基本内容。你将了解到高精地图的定义，为什么自动驾驶需要高精地图，如何制作高精地图，高精地图如何存储，等等基本问题，对高精地图有着全面且基础的认识。
前言 ：伴随着地理信息产业的不断演进，以及LBS、大数据、5G、云、AI等新技术的持续应用，数实融合发展呈现出加速态势，数字地图也从移动互联网时代向产业互联网时代进化。
在当今技术迅猛发展的时代，自动导航与定位技术已成为研究的热点。其中，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）技术在无人驾驶汽车、机器人导航等领域展现出了广泛的应用前景。本文旨在深入浅出地解析SLAM地图算法的原理和应用，使我们在这一领域的知识更加丰富和深入。
在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。
大家好，我是南南，esri于前段时间发布了全新一代 ArcGIS Pro 3.0，将采用全新的界面.
电动车和自动驾驶是目前汽车研究领域的主要方向。这两个研究方向在实现更安全、更环保的驾驶方面是密切相关的。自动驾驶汽车的一个基本组成部分是有能力构建环境地图，并在该地图上进行自身的定位。在本文中，我们使用一个立体相机传感器来感知环境和创建地图。由于没有地面真值图作为参考，在SLAM中存在错误定位的风险，而且错误会随着时间累积。因此，于扩展的ORBSLAM 2包中，首先在低速驾驶条件下建立和保存一个环境的视觉特征地图。然后在第二次运行中重新加载地图，之后在之前构建的地图上进行定位。与full SLAM相比，在先前构建的地图上加载和定位可以提高自动驾驶车辆的连续定位精度。这个地图保存的特征是最初ORB-SLAM 2丢失的。在本文中根据构建的SLAM地图评估KITTI数据集场景的定位精度。除此之外，使用我们的小型电动模型车对记录的数据进行了定位测试。实验结果表明，在特征丰富的环境下，以36m /s的平均纵向速度行驶的车辆，定位的相对平移误差不超过1%。相对full SLAM来说，定位模式有助于实现更高的定位精度，同时计算负荷更低。
好久没有更新SLAM系列的文章了，前面我们讲到了激光SLAM技术。基于激光雷达的同时定位与地图构建技术（simultaneous localization and mapping， SLAM）以其准确测量障碍点的角度与距离、 无须预先布置场景、可融合多传感器、 在光线较差环境工作、 能够生成便于导航的环境地图等优势，成为目前定位方案中不可或缺的新技术。
伴随着地理信息产业的不断演进，以及LBS、大数据、5G、云、AI等新技术的持续应用，数实融合发展呈现出加速态势，数字地图也从移动互联网时代向产业互联网时代进化。 12月1日，2022腾讯全球数字生态大会举办WeMap腾讯地图产业版专场举行， “两周岁”的WeMap迎来重磅升级。 WeMap产品体系升级版 升级后的WeMap，不仅能提供一个数据底座，还打造了“空间数据管理中台、地图服务、地图可视化、移动端地图”四大服务平台，并在服务的基础上聚合为一个“地图应用构建平台”，以此打通“用、看、算、管”等数据全
大家好我是费老师，martin作为快速发展中的新一代开源「高性能」地图服务框架，在之前的两篇文章中，我已为大家分别介绍过使用martin快速发布「矢量切片地图服务」（如何发布具有超高性能的地图服务）以及「字体切片服务」（一行命令快捷构建在线地图字体切片服务）的相关教程。
SLAM（同步定位与地图构建）是一种机器人感知技术，用于在未知环境中同时确定机器人的位置并构建地图。
AMSR-MODIS Boundary Layer Water Vapor L3 Monthly 1 degree x 1 degree V1 (AMMBLWV) at GES DISC
我们常用的导航地图有车载地图或手机地图，当我们想去某个地方时，只需要输入目的地，地图就能给出最佳的路径，但无人驾驶汽车需要更精细和更准确的地图，有了地图汽车可以进行定位或预先做一些规划。
“坦克大战”作为一款经典的街机游戏，其简单而激烈的玩法吸引了无数玩家。而现在，我们通过Web技术，可以把这一记忆中的经典游戏带到浏览器里。
论文名称：Keeping Less is More: Point Sparsification for Visual SLAM
随着数据科学和可视化的迅速发展，地图动画成为了展示地理数据变化的有力工具。Python作为一种强大的编程语言，有着丰富的地理可视化库，如Basemap、Cartopy、Folium等，可以帮助我们创建各种类型的地图动画。本文将介绍如何使用Python的地理可视化库来制作地图动画，并通过代码实例来演示。
动物，包括人类在内，在空间认知和行动规划方面具有非凡的能力，与其对应的导航行为也在心理学和神经科学中得到广泛研究．1948年， Tolman提出“认知地图(cognitivemap)”概念用于说明物理环境的内在表达，自此，认知地图的存在和形式一直饱受争议．近年来，通过将电极放置在啮齿类动物脑中及研究其电生理记录，位置细胞(placecells)，网格细胞(gridcells)和头朝向细胞(Head-Directioncells,HDcells)等多种有关环境编码的细胞得以被人们熟知．在空间认知过程中，每种细胞有其特定功能，它们相互合作完成对状态空间的表达，各类细胞连接如图１所示。此外，还有证据表明海马体内嗅皮层脑区不仅参与空间记忆， 在规划路径中也具有重要作用。
本文介绍了一种具有较高可用性和可扩展性的可视化SLAM框架——OpenVSLAM。视觉SLAM系统对于AR设备、机器人和无人机的自主控制等是必不可少的。然而，传统的开源视觉SLAM框架并没有像从第三方程序调用的库那样进行适当的设计。为了克服这种情况，我们开发了一个新的视觉SLAM框架。该软件设计简单，易于使用和扩展。它包含了一些有用的特性和功能，用于研究和开发。OpenVSLAM发布于https://github.com/xdspacelab/OpenVSLAM
文章：AVM-SLAM: Semantic Visual SLAM with Multi-Sensor Fusion in a Bird’s Eye View for Automated Valet Parking
地理信息系统（英语：Geographic Information System，缩写：GIS）是一门综合性学科，结合地理学与地图学，已经广泛的应用在不同的领域，是用于输入、存储、查询、分析和显示地理数据的计算机系统。具体解释请参考维基百科。 虽说GIS这门学科很复杂，但是从开发层次来划分，一般分为底层开发和二次开发。GIS组件发展迅速，将底层算法进行了封装。二次开发人员只要掌握相关组件的API函数，基本能完成业务需求。
文章：Multi-level Map Construction for Dynamic Scenes
SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的 英文首字母组合，一般翻译为：同时定位与建图、同时定位与地图构建。
SLAM的全称——Simultaneous Localization and Mapping(同时定位与地图的构建)。它有三层含义，第一是进行机器人的姿态估计，第二是构建地图，第三是同时进行这两个事情。SLAM是一个鸡生蛋、蛋生鸡的问题，机器人构建地图的时候需要知道自己目前所在的位置(定位)，同时在定位到自己的位置之后要进行下一步——走，需要看周围的地图。
我们平时利用手机导航可以定位、规划路线，但是军事地图不仅要提供这些信息，还要标示地图所示区域的海拔和地形、地貌、地物特征，所以一般拿到手的军事地图一般长这样。
随着信息技术的飞速发展，移动互联网应用日益普及，地图服务成为各类移动应用的重要组成部分。作为中国领先的互联网地图服务提供商，百度地图不断创新，持续为用户和开发者提供更加优质、便捷的地图服务。近日，百度地图在业界再度引发关注，推出了针对华为鸿蒙Harmony NEXT系统的地图SDK，这一举措不仅展现了百度地图在技术创新上的领先地位，也为开发者在鸿蒙系统上开发地图类应用提供了强大的支持。
文章：Automatic Building and Labeling of HD Maps with Deep Learning
人工智能和机器学习正逐步使智慧城市和基于数据的物联网导航成为现实。通过Microsoft Azure Maps的产品经理，去了解先进的定位技术将如何彻底改变从自动驾驶汽车到城市的一切。
LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法，即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想，可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法，以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。
文章：Lightweight 3-D Localization and Mapping for Solid-State LiDAR
近日，VR/AR游戏工作室Resolution Games宣布完成由MizMaaVentures领投的750万美元B轮融资。据悉，目前该公司融资总额已达1350万美元，他们将利用这笔融资进一步优化和扩大其在VR/AR领域的规模，为充分利用日趋成熟的市场做好准备。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 二十余年来，同时定位与建图（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）在移动机器人技术社区中一直是一个非常受欢迎的话题。SLAM有很多应用，例如空间探索和自动驾驶等。近几年来，在汽车制造商的参与下，对智能汽车的关注进一步推动了SLAM的研究工作。 全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）可用来解决定位问题，但并不充分，即使使用定位完美的基站，经典GNSS
SLAM算法是移动机器人实现自主移动的关键环节。激光雷达(LiDAR)具有测距精度高、不易受外部干扰和地图构建直观方便等优点，广泛应用于大型复杂室内外场景地图的构建。随着3D激光器的应用与普及，国内外学者围绕基于3D激光雷达的SLAM算法的研究已取得丰硕的成果。
人类因有眼睛、鼻子、耳朵等感觉器官，而获得了视觉、听觉、味觉、嗅觉等不同的外部感觉，机器人也因有传感器而看见、听见...这个世界。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
