摘要： SLAM是一种重要的工具，它使移动机器人能够在未知环境中自主导航。正如名称 SLAM 所暗示的，重要的是获得环境的正确表示并估计地图中机器人位姿的正确轨迹。...位姿 SLAM 的目标是在给定闭环和测距约束的情况下估计机器人的轨迹。...例如，位姿图 SLAM（在机器人技术中）、相机运动估计（在计算机视觉中）和传感器网络定位（在分布式传感中）。...基准数据集 有从[25]获得的六个二维位姿图、两个真实词图和四个在模拟中创建的图。...噪声的标准偏差分别为 0.1、0.2 和 0.3 rad。还有从[13]获得的六个三维数据集。位姿图 Sphere-a、Torus 和 Cube 是在模拟中创建的。
我们将此问题表示为在相对旋转的概率测度空间中的cycleconsistency的最大化。本文的目标是通过同步定义在四元数的黎曼流形条件方向分布，来估计绝对方向的边缘分布。...在distributions-on-manifolds上的图优化，可以处理计算机视觉应用(如SLAM、SfM和对象位姿估计)中产生的多模态假设、歧义和不确定性问题。...尽管该问题是非凸的，但通过与最近提出的稀疏优化方法的相联系，我们证明了该算法在特定条件下的特殊情况下收敛于全局最优。我们的定性和定量实验证明了本文方法的有效性，并为同步研究带来了新的视角。...人工智能，每日面试题： 下列方法中，可以用于特征降维的方法包括（） A.主成分分析PCA B.线性判别分析LDA C.深度学习SparseAutoEncoder D.矩阵奇异值分解SVD...深度学习是降维的方法这个就比较新鲜了，仔细想一下，也是降维的一种方法，因为如果隐藏层中的神经元数目要小于输入层，那就达到了降维，但如果隐藏层中的神经元如果多余输入层，那就不是降维了。
公式就变成了下面的形式： 为了估计位姿，RBpf使用粒子滤波来估计机器人位姿，而粒子滤波中最常用的是重要性重采样算法。这个算法通过不断迭代来估计每一时刻机器人的位姿。...目标分布：什么是目标分布，就是我根据机器人携带的所有传感器的数据能确定机器人状态置信度的最大极限。我们知道机器人是不能直接进行测量的，它是靠自身携带的传感器来获得对自身状态的估计。...比如说我们想要估计机器人的位姿，而机器人只有车轮编码器和激光雷达，两者的数据结合就会形成机器人位姿估计，由于传感器是有噪声的，所以估计的机器人位姿就会有一个不确定度，而这个不确定度是机器人对当前位姿确定性的最大极限...但问题是我们希望从一个分布中进行采样来获取对下一时刻机器人位姿的估计，而在计算机中能模拟出的分布也就是高斯分布、三角分布等有限的分布。因此提议分布被提出来代替目标分布来提取下一时刻机器人位姿信息。...那么提议分布与目标分布越接近的话我们用的粒子越少，如果粒子是直接从目标分布采样的话只需要一个粒子就可以获得机器人的位姿估计了。
VO估计最核心的任务是利用传感器的测量数据准确地预测移动机器人的运动并输出相对位姿。对SLAM系统而言，在初始状态已知的情况下，可通过这些相对位姿重构全局轨迹。...总之，由于机器学习技术、数据存储量和计算速度等方面的飞速发展，这些有监督学习方法可以从输入图像中自动获取相机的位姿变换，从而解决实际场景中视觉里程计估计难的问题。...通过对抗学习这种方法，很好地解决了位姿估计过程中造成的误差积累，给系统后端提供了更精确的深度和更准确的位姿估计。...3.2 深度学习与全局优化SLAM全局优化需要考虑的问题是如何利用不准确的关键帧建立起全局约束，以优化各帧的相机位姿。为了实现全局优化，可以通过建立和优化位姿图来求解各帧的相机位姿。...虽然文[61] 解决了语义特征的数据关联问题和如何用语义信息获取路标和摄像头位姿的问题，但是没有考虑语义元素之间的互斥关系，以及连续多帧的时序一致性。
图片 今天要探讨的不是如何去设计一个更好的6自由度位姿估计，而是在真实场景中的表现如何，把它从文章中拿出来，和其他的位姿模型在同样的benchmark中进行对比它们的表现最终如何。...那么如何去解决这样的问题呢？一种最简单的方式就是在测试数据中采集一些数据，给这些数据加上物体位姿的标注，然后微调6自由度位姿估计器。...于是，提出了一种用SLAM来支持的方法，通过机器人采集的数据把它放到一个这种鲁棒的物体级SLAM的系统里面，然后生成一个全局一致的，包括相机的位姿和物体的位姿，然后生成一些伪标签，利用一致性的标签作为新的训练数据去微调位姿估计模型...方法的流程图如图12所示，从带有标签的图片数据入手，预训练一个6D的物体位姿估计器，把这个估计器放在机器人上，在行进过程中对物体的位姿进行估计，然后联合物体的位姿估计和机器人的里程计形成位姿图。...用提出的一些鲁棒的优化方法求解SLAM估计，包括机器人的位姿和物体的位姿，从这些模型所预测的物体位姿和优化的位姿物体之中选出比较高质量的物体位姿作为伪标签，把它和原始的带有真实标签的数据进行融合。
一、背景 Object-based SLAM: SLAM就是机器人同步定位与建图，通过一些传感器的测量数据同时去建立环境的地图，且利用这个地图对于机器人的状态进行估计，机器人的状态包括机器人的位姿、速度和机器人的参数...图5 6自由度的物体位姿估计 今天要探讨的不是如何去设计一个更好的6自由度位姿估计，而是在真实场景中的表现如何，把它从文章中拿出来，和其他的位姿模型在同样的benchmark中进行对比它们的表现最终如何...一种最简单的方式就是在测试数据中采集一些数据，给这些数据加上物体位姿的标注，然后微调6自由度位姿估计器。...图11 SLAM支持的方法 方法的流程图如图12所示，从带有标签的图片数据入手，预训练一个6D的物体位姿估计器，把这个估计器放在机器人上，在行进过程中对物体的位姿进行估计，然后联合物体的位姿估计和机器人的里程计形成位姿图...用提出的一些鲁棒的优化方法求解SLAM估计，包括机器人的位姿和物体的位姿，从这些模型所预测的物体位姿和优化的位姿物体之中选出比较高质量的物体位姿作为伪标签，把它和原始的带有真实标签的数据进行融合。
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。...前端：主要是提取处理传感器得到的数据，比如，激光的点云，视觉的图像，结合传感器数学模型及机器人运动学模型，推算得到机器人的位姿及热环境特征点的相对位置。...，计算得到特征点的环境深度及估计机器人位姿。...ICP是3D-3D的一种求解位姿算法，多用于已知环境点的三维位姿，因此在激光slam中使用较多。...图优化：基于最小二乘法，将多个时刻机器人的位姿同时进行优化。 回环检测 用来判断机器人是否到达之前位置 算法思路：有基于里程计结合的，就是根据机器人位姿大致估计有没有到回环。
我们提供了一种从运动目标的位姿变化中提取速度估计值的方法，来实现（机器人在）复杂动态环境下的导航功能。我们在大量的室内和室外真实数据集上演示了该系统的性能。...我们证明了我们的算法在真实数据集中的性能，并展示了系统解决刚性目标运动估计的能力。本系统对目标运动和相机位姿估计的准确性都比当前最新算法在城市驾驶场景中（的结果）高出一个数量级的性能。...然而，在SLAM社区中，（研究人员认为）与静止物体相关的信息被认为是积极的，而从移动物体提取到的信息则被视为会降低算法性能。...Bibby and Reid’s SLAMIDE (Bibby and Reid (2007)使用了一种将可逆数据关联（包括动态位姿）统一进单一SLAM框架的广义EM算法来估计三维特征的状态(静止或动态...实线表示惯性坐标系中的三维点，虚线表示相机坐标系中的三维点。（0X,0L分别为在全局参考系0中机器人/相机和目标的三维位姿） ? 图3。带有移动位姿的目标感知SLAM的因子图。
此外，我们还发布了从室内和室外变化环境中收集的数据集，希望能够加速长期定位的SLAM研究，数据集可在 https://github.com/sanduan168/lifelong-SLAM-dataset...主要贡献 典型的SLAM系统由前端和后端模块组成，前端模块从传感器获取数据，如激光雷达点云和相机图像，并计算连续数据帧之间的位姿关系，后端模块通过运行回环检测来校正前端估计的漂移，为了应对环境变化，我们在前端和后端模块的基础上引入了地图更新模块...，其中每个子地图包括固定数量的具有相应位姿的激光雷达扫描数据。...每个定位部分都重复上述步骤，以估计机器人的姿势并获得更新的地图。...B.算法评估 图12显示了实验结果，（a） （b）（c）是从市场收集的，每列中的左上角图像和右上角图像显示在不同时间捕获的大致相同的位置。左下方和右下方的图像显示了相应的地图更新结果。
论文的主要贡献： （1）提出了平面辅助的VIO算法，在图优化框架中，通过将观察到的平面与VO计算的位姿变化估计和IMU的测量紧耦合，提高了位姿估计精度。...（2）提出了一个平面一致性检测算法来检测和剔除VO中不精确的位姿变化。平面一致性检测算法避免提出的VIO算法使用不精确的VO数据，从而获得精度更高的位姿估计。...从Table 可以看出，（1）PAVIO在每个数据及中的表现都优于PAVIO；（2）在位姿估计上，PAVIO的表现要优于VIO算法和VINS-Fusion，其中，PAVIO的平均EPEN为2.47%，VIO...PAVIO算法从相机当前帧的3D点云中提取平面，并通过IMU测量在下一个相机帧中跟踪平面信息。跟踪的结果用于评估VO的位姿变化估计并且当位姿变化精确时，接受此估计。...在SLAM中，可以用因子图表示SLAM的优化模型，SLAM的本质也是一个概率估计问题，也就是对机器人位姿和环境地图特征位置的推算和估计，求解机器人的位姿，即对概率估计问题的求解。
位姿图优化是根据前端图构建的相对约束来估计机器人的绝对位姿[2]。PGO问题将机器人轨迹用图表示，其中顶点表示所有时刻机器人的绝对位姿，边表示相邻时刻间机器人的相对位姿测量[3]。...1.2 PGO问题公式nPGO是从 个相对测量值中估计 个绝对位姿的问题，观测方程如下：\pmb{t}_i为优化求解机器人 个位姿点 ， ，PGO的问题公式相当于极小化以下目标函数[...1.3 机器人位姿的旋转方向求解对于PGO目标函数式（3），文[20]建议优先估计机器人位姿的旋转方向，即利用观测方程式（1）极小化相对旋转测量误差，设为式（5），并将Chordal算法整理如下：于是，...ORDM算法中需要矩阵求逆，因此在接下来的工作中，将探讨如何快速矩阵求逆，提高初始化运行速度。其次，希望可以将CN算法运用到g2o框架之中，运用到实际场景。1. ...空中机器人复杂环境高效自主导航—从单机到集群5. 高翔博士-『自动驾驶与机器人中的SLAM技术』
为解决上述问题，本文通过语义分割网络和运动一致性检测来处理潜在的动态对象，随后逐帧对剔除动态对象的空洞进行补全，获取被动态物体遮挡的特征信息，最后逐帧输入到ORB-SLAM2系统中从而得到更为精确的位姿估计结果...1.1 系统框架在现实动态的环境中，精确地估计机器人和相机的位姿是机器人自主定位导航的关键因素，基于特征点法的ORB-SLAM2在大多数场景下都能得到比较好的效果。...从表１中可以看出，本文算法在对室内高动态场景下位姿估计精度对比经典的ORB-SLAM2的位姿估计精度有了一个数量级的提升，其中绝对轨迹误差方面的平均提升率可以达74%左右。...从表４中可以看出，本文算法与STDyn-SLAM以及DynaSLAM同类算法相比，数据提升的并不是很明显，这是由于只有动态物体对相机估计的精度有较大的影响，补全后与补全前的结果在地图上都是没有动态物体的...Map给出了一套完整的RGB-D SLAM方案，目前可以直接从ROS中获得其二进制程序，可以很方便地进行三维场景重建。
里程计估计可用于提供位姿信息，也可以作为里程计运动模型来辅助机器人控制的反馈回路。最关键问题是如何从各种传感器的测量数据中准确地估计运动变换。...总之，得益于机器学习技术和计算能力的最新进展，这些端到端学习方法可以直接从原始图像中自动学习（如何进行）位姿变换，从而解决富有挑战的现实世界里程估计问题。...数据驱动方法考虑以端到端的方式解决激光雷达里程计问题，通过利用深度神经网络从点云扫描序列中构建的映射函数，来进行位姿估计[72]，[73]，[74]。...例如，CNN-SLAM[123]尝试了把从单个图像中学习的深度集成到单目SLAM框架中（即LSD-SLAM[124]）。他们的实验表明，学习的深度图有助于改善位姿估计和场景重建中的绝对比例恢复问题。...这个VLAD层可以插入到现成的ConvNet体系结构中，以实现更好的描述子学习来进行图像检索。 为了获得更精确的查询位姿，需要对检索到的图像进行额外的相对位姿估计。
目前VI-SLAM数据融合的的方法分为两类：紧耦合和松耦合，具体见图2，其中，紧耦合是指把 IMU 的状态与相机的状态合并在一起进行位姿估计。...在建图线程，地图中特征和路标的坐标被用于定义 2 幅图像之间的重投影误差，然后再次应用优化算法来发现移动机器人位姿的变化。...使得系统可以在优化之前从任意初始状态引入估计器。同时采用预积分的处理方法处理IMU信息，得到两帧之间的IMU相对运动，而不是随着某一时刻位姿改变而要重新处理IMU信息，减少计算量。...MSF是一种通用的 EKF 框架，用于在位姿估计中融合来自不同传感器的数据。系统将纯视觉 SVO 得到的位姿作为通用位姿传感器的输出提供给 MSF，然后与 IMU 数据融合。...5.2 轻量化 SLAM 本身是为了给上层应用提供自身位姿估计，在实际应用中,研究人员并不希望算法占用太多运算资源。
最近一些基于深度学习的 SLAM 算法会考虑强度特征并以端到端的方式训练位姿估计网络。然而，它们需要大量的数据收集工作，并且它们对训练环境以外的环境的普遍性仍不清楚。...通常，固定锚（或路由器）设置在预定义的区域中，机器人位姿通过使用机器人与多个锚的距离来获得，例如超宽带(UWB)[3]和WI-FI定位[4]。但是，这些方法依赖于外部设置，并且主要用于小规模环境。...为了解决传统定位方法的局限性，引入了同时定位和建图 (SLAM) 来估计机器人位姿 [5]。它独立于外部设置，因此在机器人应用中很有前景。...目标点的强度估计计算为： 同样地，我们也可以推导出M34、M56和M78。 3)位姿估计：可通过最小化几何残余和强度残余来估计最终位姿： 它可以用LM算法[30]来求解。...现有方法主要利用仅依靠几何特征来估计位置并忽略强度信息。我们从强度测量的物理模型开始，并说明强度信息的使用。我们引入了用于位姿估计的强度图和强度残差，以提高定位精度。
激光 SLAM 任务是搭载激光雷达的主体于运动中估计自身的位姿，同时建立周围的环境地图。而准确的定位需要精确的地图，精确的地图则来自于准确的定位，定位侧重自身了解，建图侧重外在了解。...针对 EKF-SLAM 方案的不足， Montemerlo M 等人提出了 FastSLAM 方案，该方案将 SLAM 问题分解成机器人定位问题和基于已知机器人位姿的构图问题， 是最早能够实时输出栅格地图的激光...用粒子滤波来估计机器人位姿， 将每个粒子用运动学模型进行传播，对于传播后的粒子用观测模型进行权重计算并根据估计的位姿构建地图。...该方案存在两个问题， 第一， 由于每个粒子包含机器人的轨迹和对应的环境地图，对于大尺度环境，若里程计误差较大即预测分布与真实分布差异较大， 则需要较多粒子来表示机器人位姿的后验概率分布，严重消耗内存；第二...粗到精数据处理产生高速率估计并在长距离中构建低漂移的地图。 1.4 发展趋势 几种激光SLAM算法对比： 面对复杂的周围环境，多传感器融合的SLAM是必然趋势。
，此外利用从强度图像中提取的特征来检测来自先前扫描点云的回环闭合候选，并执行位姿图优化。...主要贡献 提出了一种基于LiDAR强度SLAM方法，直接从强度图像中提取特征点并执行扫描点云配准来估计机器人的自我运动，主要贡献包括： 一种新颖的基于LiDAR强度图像的实时SLAM系统，旨在解决几何退化问题...通过边缘和平面特征，可以联合优化点到线的距离和点到平面的距离，并估计 R 和 T，然而，在一些场景中，例如长廊或洞穴环境中，我们无法提取足够的边缘特征，在这种情况下，我们将失去估计6自由度位姿的能力。...ORB特征），用于估计运动，根据强度图像上匹配特征点的索引直接从点云中提取3D点Y2 ，每个3D特征点都被分配一个得分S，这个得分是在特征提取期间获得的，同样，我们可以提取以下扫描中对应的点X2，并将其作为最小二乘估计问题进行扫描匹配...位姿图优化 在地图优化期间，可以获得更好的当前帧姿态估计，一旦完成，使用优化结果来纠正未来帧的漂移，并实时发布高频率优化的里程计，在后端，基于LiDAR关键帧构建位姿图，首先使用三个标准从整个LiDAR
SLAM主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题。 SLAM通常包括如下几个部分，特征提取，数据关联，状态估计，状态更新以及特征更新等。对于其中每个部分，均存在多种方法。...在实际使用过程中，读者可以使用其他的方法代替本文中说明的方法。这里，我们以室内环境中运行的移动机器人为例进行说明，读者可以将本文提出的方法应用于其他的环境以及机器人中。...其中包括2D-SLAM和3D-SLAM。一下大概分为三种形式： Localization：在给定地图的情况下，估计机器人的位姿。 SLAM：同时估计机器人的位姿和环境地图。...Mapping：在给定机器人位姿的情况下，估计环境地图。 2、SLAM的分类 3、SLAM的框架 Graph-based SLAM ?(? 0:? ,?|? 1:? ,? 1:?...) Node：机器人的位姿 Edge：节点之间的空间约束关系 Graph：表示SLAM的过程 激光SLAM包含图优化前与图优化后的地图。
“如何到达目的地”，考虑到机器人需要在复杂环境中具备规划路径、避开障碍的能力，因此涉及到了导航与避障技术。...对于SLAM的求解过程，一般分为三步： 设定参数化方法，即如何用点、线、面这些几何参数化方法描述路标； 建立数据关联，例如在传统SLAM中的特征法，将两个点通过特征进行匹配，从而获得关联； 在给定数据关联...专题4：激光 SLAM 在机器人SLAM中，当前更多采取的方式是激光SLAM，其问题定义与纯视觉SLAM类似，也是同时求解地图与位姿。...不同之处在于，由于由激光得到的位姿更为精确，所以通常首先会求出激光的位姿，再利用该已知位姿进行建图。 ?...当然，无论哪种地图表示，其位姿估计一般都有scan-to-scan与scan-to-map两种方式。
（初始位姿估计中，里程计数据不会突然激增；imu的加速度信息会漂移，但是算法对于imu加速度数据选择直接丢弃不看；而根据之前位姿匀速假设也不会飘走） 这时候我们就要考虑，什么是位姿？位置+姿态。...Lidar Odometry： 估计两帧点云之间的位姿变换，获得两个时刻之间的相对位姿，频率较高 10Hz Lidar Mapping： 建图模块，把连续10帧的点云数据和整个地图匹配，获得世界坐标系下的位姿...运动估计 雷达里程计部分，要根据两帧点云，确定相对的位姿变换： 从t时刻的小集合中，选取边缘点，和t-1时刻的大集合中的边缘点，构建点到线的关系，构建方法和LOAM一致。...，从雷达数据中获取；（vins-mono是通过三角测量计算，不够准确） 3.检测失效： 当图像的特征点数目太少——无法确定匹配关系； 当vins-mono失效时——发现估计出的IMU...位姿的迭代估计 计算位姿的目标函数，与LOAM中的一致，为点到线的距离（从边缘点中选点），点到面的距离（从平面点中选点），也采用协方差矩阵特征值的方式，提取边缘线和平面。
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