普通的彩色相机拍摄到的图片能看到相机视角内的所有物体并记录下来，但是其所记录的数据不包含这些物体距离相机的距离。仅仅能通过图像的语义分析来判断哪些物体离我们比较远，哪些比较近，但是并没有确切的数据。...简单来说就是，发出一道经过处理的光，碰到物体以后会反射回来，捕捉来回的时间，因为已知光速和调制光的波长，所以能快速准确计算出到物体的距离。...结构光最大的优势是发展的较为成熟，成本比较低，劣势是只适合中短距离使用。ToF优势是抗干扰性较好，视角较宽，缺陷是功耗高，造价贵，精度及深度图分辨率较低。两项技术各有侧重点和适配使用场景。...今天带大家学习了如何使用深度相机实现视觉slam建图和导航，同时我们也尝试了视觉+激光雷达的协同使用，机器人在障碍物感知和避障方面有了明显改善，同时通过摄像头我们也能更方便的实现远程监控和控制。...一文带你了解机器人是如何通过视觉实现目标跟踪的！ 5. 激光雷达中是如何做到和GPS时间同步的？ 6. BEV感知中的视觉-毫米波雷达融合综述
本文旨在提供背景信息，向你展示它们是如何组合在一起的，以及你可以如何使用它们。 究竟什么是 ROS？ ROS 是你的机器人的操作系统。...如果你通过 USB 连接 Arduino 到 Pi，Arduino 可以注册为一个带有 roscore 的节点，并发布和订阅主题。这只需要几行代码就可以完成！...想添加一个 RP-Lidar 激光雷达单元？没有问题 —— 通过 USB 将它插入 Pi，然后启动一个接收数据并发布数据的节点。GPS 呢？同样的过程 —— 插入它并启动一个已经存在的节点。...Husky 机器人在 Gazebo 通过激光雷达扫描环境 Gazebo 模拟器 对 Gazebo 模拟器的完整描述超出了本文的范围，但是这里有一个教程（https://www.clearpathrobotics.com...总结 我希望这能帮助你理解 ROS 各个部分是如何组合在一起的 —— 你现在可以开始学习那些教程了，希望你对如何在真正的机器人上使用它有了更好的理解。玩得开心！
一、前言 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。...LOAM主要包含两个模块，一个是Lidar Odometry，即使用激光雷达做里程计计算两次扫描之间的位姿变换；另一个是Lidar Mapping，利用多次扫描的结果构建地图，细化位姿轨迹。...2.2 Lidar Odometry部分 Lidar Odometry是通过Lidar的两次扫描匹配，计算这两次扫描之间Lidar的位姿变换，从而用作里程计Odometry。...在匹配时，首先提取当前扫描中的角点和平面点，对于角点，可以认为是物理世界中直线元素的采样，所以计算到上一次扫描中对应直线的距离；而对于平面点，认为是物理世界平面元素的采样，所以计算到上一次扫描中对应平面的距离...通过不断优化，使距离最小，从而得到最优的位姿变换参数。 2.2.1 角点到直线距离的计算 计算角点到对应直线距离时，需要确定对应直线的方程，才能够计算距离。
- 我们的论文探讨了激光雷达里程计中尚未解决的难题，为未来研究提供了见解和方向。通过应对这些挑战，我们旨在推动提高激光雷达计精度和稳健性的进步。...内容概述 激光雷达基础 LiDAR 是 Light Detection And Ranging（光探测和测距）的缩写，是一种强大的遥感技术，用于测量距离并构建物体和环境的高精度三维图像。...将激光雷达系统地应用于大面积区域并合成为距离测量值，可生成点云-三维空间中大量点的集合。这些点有效地建图出区域或物体的三维形状和特征。...仅使用激光雷达的里程计 仅使用激光雷达里程计是通过分析连续的激光雷达扫描帧来确定机器人的位置。这涉及到扫描帧匹配的应用，而扫描匹配是计算机视觉、模式识别和机器人技术中的一项著名技术。...表 3 概述了公共激光雷达数据集。 评估方法 评估是推进激光雷达里程计的基石。全面、一致的评估方法至关重要，因为通过这些方法可以衡量进展、发现不足并为未来研究提供指导。
图1：地面移动平台基于地面分割的激光雷达里程计框架概述，以研究地面分割对激光雷达里程计的影响，通过使用地面分割框架，可以轻松测试地面分割对激光雷达里程计的影响，可以很容易地更改地面分割模块 如图1所示，...通过使用我们的里程计框架，测试地面分割算法是否有助于提取良好的特征，从而提高同时定位和建图性能，既简单又容易。...3） 通过使用特征的对应关系获得连续扫描之间的变换矩阵来估计位姿。 4） 将要素映射到全局点云地图。 5） 使用合成的激光雷达里程计累积全局点云地图。在本文中，在步骤1上启用了切换地面分割模块。...在LEGO-LOAM方案中，需要投影的深度图像来进行特征提取，更具体地说，通过计算距离图像中每个像素的平滑度，距离图像用于特征提取，地面图像用作图像平面的mask，以从地面和非地面物体中识别平面特征。...，然后整合地面和非地面物体的平面特征，最后，通过两阶段优化估计里程计，总之，鲁棒的地面分割有助于执行精确的特征提取，根据经验，与基线方法相比PaGO-LOAM显示出更好的里程计性能，这支持更精确的特征提取导致精确的地面优化里程计
9 舵机的内部结构 10 舵机的工作原理 11 如何让舵机转到指定角度？...10 舵机的工作原理 舵机内部的控制电路，电位计（可变电阻器）和电机均被连接到电路板上，如内部结构图的右边部分。控制电路通过电位计可监控舵机的当前角度。...如果输出轴需要转动很长的距离，马达就会全速运转，如果它只需要短距离转动，马达就会以较慢的速度运行，这叫做速度比例控制。 11 如何让舵机转到指定角度？ 控制线用于传输角度控制信号。.../* 使用可变电位计控制舵机转动 */ #include Servo myservo; // 创建一个 servo object int potpin = 0; // analog pin 用来连接电位计...13 可变电位计 可变电位计是一个分压器，它可以根据可变电阻的值来调整电路的输出电压，电阻是通过旋钮来控制的。
目前思岚科技已经让关键的二维激光雷达部件售价降至百元，这在一定程度上无疑进一步拓展了SLAM技术的应用前景。 效果更为真实的地图，从而针对当前视角渲染虚拟物体的叠加效果，使之更真实没有违和感。...1.激光SLAM 激光SLAM采用2D或3D激光雷达（也叫单线或多线激光雷达），2D激光雷达一般用于室内机器人上（如扫地机器人），而3D激光雷达一般使用于无人驾驶领域。...激光雷达的出现和普及使得测量更快更准，信息更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云。...通常，激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。...通过对比我们发现，激光SLAM和视觉SLAM各擅胜场，单独使用都有其局限性，而融合使用则可能具有巨大的取长补短的潜力。
通过里程计的运动学模型得到估计位姿，但是由于里程计模型的误差(静差)以及测量误差等，会导致累计误差产生，因此需要通过环境反馈的信息对位姿估计值进行修正优化。...一个利用图像描述子，一个通过像素移动匹配特征点。 直接法：基于直接法，利用得到的像素移动，来直接估计机器人运动。 激光：激光一般与其他里程计结合使用。那么其他里程计就是激光slam的前端。...可测深度摄像头TOF Camera 原理 结构光 Light Coding（编码光）的结构光技术，当光投射到物体表面时，不可避免将出现畸变。因此，通过检测畸变光线，便能够获得关于物体的3D信息。...因此，当有物体进入这个空间的时候，通过记录散斑的变化，就能够监测到物体的空间位置。...距离不同，反射运动时间也不同。通过记录光脉冲的反射运动时间，推算出光脉冲发射器同目标物体的距离，并以此生成一张目标物体的3D信息图。
固态激光雷达里程计的工作现阶段还是比较少的，大疆自己出了固态激光雷达后在LOAM的基础上改进了一个适用于固态激光雷达的里程计，该系统可以用在小视场角和非重复性扫描的雷达上。...但是想要获得大的视角可以使用多个固态的激光雷达（比如MID-100其实就是3个MID-40）。 扫描图案不均匀，原来的激光雷达规则扫描，极大的简化了特征提取和匹配。...A.点的选择 计算点距离雷达的距离D(P)=x2+y2+z2 计算光束和X轴的夹角ϕ(P)=tan−1((y2+z2)/x2) 计算反射率I(P)=R/D(P)2，其中R是点的反射强度 当反射率I小的时候证明物体离雷达很远...删除物体后边点 B.特征检测 选择点后，我们执行特征提取以从“好点”中提取特征。我们通过计算候选点的局部平滑度来提取平面和边缘特征，如[1]所示。...通过稍后详细介绍的适当实现，我们可以实现20Hz的实时里程计和建图。 A.边和边的残差 ? ? ? ? 其实就是点到线的距离，分子的叉乘计算的是三个点组成的三角形的面积，分母是底的长度。
本文旨在通过全面的定量调查分析常规图像关键点提取器和描述子在激光雷达生成的图像上的适用性。此外提出了一种新方法来增强LO的鲁棒性和可靠性。...因此，为解决上述问题，在本研究的贡献有： i) 通过多个专门的度量标准对现有关键点检测器和描述符在激光雷达生成的图像上的有效性进行了调查，提供定量评估。...OS0-128生成的图像如图2所示，包括信号图像、反射率图像、近红外图像和距离图像，其覆盖了360°×90°的广阔视野， 信号图像是给定点返回到传感器的光信号强度的表示，它取决于诸如入射角、与传感器的距离以及物体的材料特性等各种因素...然后，距离图像展示了从传感器到环境中物体的距离。正如我们先前研究的结果所示，信号图像在计算机视觉领域的传统深度学习任务中表现出优越性能。...资源 自动驾驶及定位相关分享 【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法 自动驾驶中基于光流的运动物体检测 基于语义分割的相机外参标定 综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍
LEGO-LOAM是我们测试的另一种激光雷达里程计，它与LOAM非常相似，但通过将点云拆分为边缘和平面特征来实现效率增益。...LIO-SAM是我们测试的第二种全SLAM激光雷达技术，它通过因子图优化，利用紧耦合的IMU集成和激光雷达里程计来估计状态。 视觉SLAM：基于视觉的SLAM系统中的第一个是SVO2。...这个实验允许我们场景地形的变化如何影响定位性能，以及在通过具有挑战性的环境后进行回环闭合的好处。我们还测试了对振动影响和传感器安装位置的灵敏度。...动态场景（室内实验3）：在第三次实验中，MiR机器人保持静止，但传感器前有移动物体，如托盘、椅子和人。实验记录了五分钟。该数据集允许通过测量生成位姿的漂移来测量动态对象如何影响SLAM估计的准确性。...在最后的室内实验中，机器人是静止的，物体在视图中移动，因此我们使用累积距离和从起始位置的漂移作为度量，以比较SLAM估计的质量，如表III所示。
当无人驾驶车辆再次进入环境时，通过将定位地图的聚类物与全局地图的标志物相匹配来完成重新定位。此外，局部和全局地图之间的连续匹配稳定地输出2Hz的全局姿态，以校正三维激光雷达里程计的漂移。...据我们所知，这项工作是第一项在长期场景中仅使用3D激光雷达提取杆状物体进行位置识别和定位的工作。...通过CNN直接获取点云的语义标签，提取杆状物体的语义簇。然后，利用SLAM模块获得的六自由度姿态，在全局语义聚类地图中配准杆状物体的语义地图。...（b） 在不同集稠密度下，重定位成功概率与移动距离的关系。C/m是密度的单位，表示每米语义点云簇的数量。 长期定位实验的评估主要是比较激光雷达里程计的位置估计精度。...（b） 在时间窗口内沿x-y-z轴的位置误差 总结 为了在城市环境中实现高精度的重定位和实时定位，提出了一种基于点云的语义聚类图的重定位方法，为了解决这一长期定位的挑战，通过从原始三维激光雷达点中提取杆状物体
这也使我们能够使用非常通用的物体（书、椅子、杯子等），还有更具体的物体（雕像、古董瓶等）。例如，图10中的水槽和办公桌场景展示了我们的系统如何在日常环境中使用通用的物体检测器。...我们在图1和图10中展示了如何在相对复杂的场景中使用我们的方法，其中场景主要从一侧看，距离保持恒定用于建图，然后在另一侧以不同的距离执行定位。...高速场景下自动驾驶车辆定位方法综述 Patchwork++：基于点云的快速、稳健的地面分割方法 PaGO-LOAM:基于地面优化的激光雷达里程计 多模态路沿检测与滤波方法 多个激光雷达同时校准、定位和建图的框架...动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位 非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正 快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计 基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集...ROS2入门之基本介绍 固态激光雷达和相机系统的自动标定 激光雷达+GPS+IMU+轮速计的传感器融合定位方案 基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位 自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测
激光雷达的出现和普及使得测量更快更准，信息更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云。...通常，激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。...使用一个三维空间中运动的两轴激光雷达来构建实时激光里程计。 提出可以同时获得低漂移和低复杂度计算，并且不需要高精度的测距和惯性测量。...将这两个算法结合就获得高精度、实时性的激光里程计。 使用以6自由度运动的2轴雷达的距离测量值。 难点:不同时间接收到的距离测量值以及运动估计的误差会导致点云的误匹配....虽然MaskFusion可以处理一些非刚性物体的存在，例如人类，但是通过将它们从地图上移除，跟踪和重构仅限于刚性物体。在没有三维模型的情况下，跟踪几何信息较少的小目标会产生误差。
03 激光里程计 激光里程计（LO）或激光雷达里程计（LiDAR odometry）是一种通过跟踪周围物体反射的激光散斑图来估计滋生位置和方向的方法。激光雷达对环境光照和低纹理环境不敏感。...首先，通过捕获两个立体图像对，提取并匹配它们之间的特征点。第二，三角化每个立体对的3D匹配点。转换是用通过最小化两个3D点集之间的L2距离实现绝对缩放。...惯性里程计仍然存在漂移问题，因为陀螺仪或加速计中的恒定误差会导致速度的二次误差和位置的三次误差增长。雷达里程计使用天线发射无线电信号来测量车辆周围物体的速度和范围。...另一方面，激光雷达发射激光脉冲来探测环境中的物体。与雷达系统相比，激光雷达系统的主要优点是，激光雷达可以使用短波长探测到小目标，并且可以生成周围物体的三维单色图像。...然而，它在透明物体（如玻璃）和恶劣天气（如灰尘、雾、雨和雪）方面有局限性。视觉里程计通过从图像中提取关键信息来估计位置和方向。关键信息可以用直接或间接的方法提取。
它现在的发展状况又如何？ 不着急！...超能力 当自动驾驶汽车（或任意一种机器人）装备激光雷达后，它们在感知世界上将具备一些“超能力”： 持续360度可视——任何时候可以看见任何方向的世界； 超高精度测距——总是能知道周围物体距离你的精确距离...Stanley是2005年DARPA自动驾驶挑战赛的冠军，其车顶上安装了5部SICK 激光雷达，并且配备了一部军用级GPS，以及陀螺仪、加速计与一个观测距离达80m+的前置摄像头。...目标检测 激光雷达的分辨率越来越高，探测距离越来越长，使得其开始被用于物体检测和跟踪。...摄像头所驱动的自动驾驶 现在也有一些公司主张不使用激光雷达，完全通过摄像头（可能还有雷达）来实现自动驾驶。
3D激光SLAM LOAM于 2014 年被提出，是较早的 3D 激光 SLAM。LOAM 算法使用两轴单线的激光雷达构建三维点云图。...视觉SLAM 常见的视觉SLAM 视觉 SLAM 的提出时间比激光 SLAM 晚，视觉 SLAM 可通过相机建立视觉里程计，所以不需要外部里程计和 IMU 的纯视觉 SLAM 也可以获得很好的效果。...双目相机的测量深度原理和人左右眼测距原理十分相似，两个相机之间的距离， 经常被称为基线，是已知的，从而通过两个相机获取的图像差别便可求出深度。...但是双目相机需 要耗费极大的计算模块资源来计算视差，如果想实时输出获取图像的距离信息，需要使用 GPU 和 FPGA 设备加速。...RGB-D 相机是 2010 年左右兴起的一种相机，它自带图像处理器，可以通过红外结构光或 TOF 原理测出物体离相机的距离，从而不必耗费搭载其的工控机的计算资源去计算深度。
Image的动态点移除算法，并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计，首先去除移动物体，然后将激光雷达扫描与子图相匹配，构建基于优先移除的面向高动态场景的LIO。...本文在LIO-SAM的基础上提出了一个动态SLAM框架RF-LIO，它增加了自适应的多分辨率Range Image，并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计，首先去除移动物体，然后将激光雷达扫描与子图相匹配。...相反，我们使用紧耦合的IMU里程计来获得一个粗略的初始状态估计。然后，RF-LIO可以通过使用自适应分辨率Range Image来初步去除环境中的移动点。...(ii) RF-LIO使用这个初始分辨率，分别从当前激光雷达扫描和相应的子图中构建测距图像。(iii) 通过比较它们的可见度，删除子图的主要移动点。...所以激光雷达的里程计可以写成 然而，在一个有多个移动物体的高动态环境中，激光雷达的里程计会发生漂移。
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