文章：Multi-Session, Localization-oriented and Lightweight LiDAR Mapping Using Semantic Lines and Planes
文章：Colmap-PCD: An Open-source Tool for Fine Image-to-point cloud Registration
本文跟大家分享leaflet在线地图的高级附加属性，这些属性通常来讲仅仅作为我们数据额可视化项目的修饰元素，而并不会影响数据元素。 但是有了这些辅助修饰元素，往往可以使你的数据可视化项目变得更具人性化。 本文内容根据leaflet的官方主页（R语言接口）翻译而来： 附加属性： 测度工具：Leaflet Measure ###增加该工具可以轻而易举的让你在可视化地图中通过鼠标打点，测量两点之间的距离，如果是闭合区域，则可以直接计算闭合区域的真实面积。 网格线：Graticule ### 网格线可以提供平面
文章：Multi-level Map Construction for Dynamic Scenes
文章：Structure PLP-SLAM: Efficient Sparse Mapping and Localization using Point, Line and Plane for Monocular, RGB-D and Stereo Cameras
文章：F-LOAM : Fast LiDAR Odometry and Mapping
文章：LIO-PPF: Fast LiDAR-Inertial Odometry via Incremental Plane Pre-Fitting and Skeleton Tracking
RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
本文为我在浙江省北大信研院-智能计算中心-情感智能机器人实验室-科技委员会所做的一个分享汇报，现在我把它搬运到博客中。
文章：Monocular Localization with Semantics Map for Autonomous Vehicles
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。
随着互联网在各行各业的影响不断深入，数据规模越来越大，各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司，个推从消息推送服务起家，经过多年的持续耕耘，积累沉淀了海量数据，在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。
文章：Monocular Simultaneous Localization and Mapping using Ground Textures
文章：Real-Time Simultaneous Localization and Mapping with LiDAR intensity
说到地图，大家一定很熟悉，平时应该都使用过百度地图、地图、腾讯地图等，如果涉及到地图相关的开发需求，也有很多选择，比如前面的几个地图都会提供一套js API，此外也有一些开源地图框架可以使用，比如OpenLayers、Leaflet等。
数据可视化一直是一个很有趣的领域。许多普通人直观上难以感受的数据，如漏洞分布、实时流量分析等，通过数据可视化的手法，可以清晰地看出数据的结构特点和每一个部分之间的内在联系。 著名数据可视化库 D3.js 的部分应用 D3.js 可视化群关系，来自利用 d3.js 对大数据资料进行可视化分析 数据可视化除了常用的图表之类，与地理位置信息系统（GIS）的结合也是其中一个有趣的应用。 首先是数据的准备，要做全球的分布图，得有全网扫描的实力才行哦。HeartBleed 风波的当天晚上，ZoomEye 就给全球
文章：RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
当给你看一张椅子的照片时，你是可以从这张单幅照片中推断出椅子的三维形状的，即使你以前可能从未见过这样的椅子。我们经历的一个更具有代表性的例子是，在与椅子的物理空间相同时，从不同的角度收集信息，以建立我
HTML5 Geolocation(地理定位)用于定位用户的位置。
本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线的闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上，我们从头开始设计了一种新颖的系统，它对所有SLAM任务使用相同的特征：追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建点和关键帧具有很好的鲁棒性，并能够生成紧凑的可追踪的地图，只有当场景内容发生变化地图才改变，从而允许长时间操作。本文从最受欢迎的数据集中提供了27个序列的详尽评估。相对于其他最先进的单目SLAM方法，ORB-SLAM实现了前所未有的性能。为了社会的利益，我们将源代码公开。
同步定位和建图(SLAM)是实现机器人在未知环境下的定位和移动的重要技术方法[1]。定位精度是井下巡检的核心指标，高精度的定位算法是巡检过程中导航和避障的基础。但井下环境复杂，具有低照度、弱纹理、图像特征难以识别的特点[2]，给基于视觉的SLAM算法带来了极大的困难。而激光SLAM算法测量距离远、精度高，利用环境的结构特征进行定位[3]，在井下环境中更具应用前景[4-5]。
文章：VoxelMap++: Mergeable Voxel Mapping Method for Online LiDAR(-inertial) Odometry
在《HT for Web整合OpenLayers实现GIS地图应用》篇中介绍了HT for Web与OpenLayers的整合，不少朋友反应国内用得比较多的还是百度地图，虽然HT整合百度地图原理与Op
Web大前端时代之：HTML5+CSS3入门系列：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5121725.html 定位类型 IP 定位 优点 任何位置都可用 在服务器端处理 缺点 不精确，一般精确到城市 运算代价大，可能出错 代理的时候就可能定位出错了 GPS定位 优点 定位精准 缺点 定位时间长，耗电量大 室内效果不好 需要硬件设备支持 Wi-Fi定位 优点 定位精准 简单快捷定位 可以在室内使用 缺点 适合大城市，WIFI接入点少的地方效果差 手机定位 优点 定位精准 简单
文章：Pole-like Objects Mapping and Long-Term Robot Localization in Dynamic Urban Scenarios
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。
目前 GPS 的国际标准坐标系统， GPS 所发布的星历参数就是基于此坐标系统的。WGS-84 坐标系统的全称是World Geodical System-84（世界大地坐标系-84），它是一个地心地固坐标系统。WGS-84 坐标系统由美国国防部制图局建立，于1987 年取代了当时GPS所采用的坐标系统―WGS-72坐标系统而成为GPS 的所使用的坐标系统。WGS-84 坐标系的坐标原点位于地球的质心，Z 轴指向BIH1984.0 定义的协议地球极方向，X 轴指向BIH1984.0 的启始子午面和赤道的交点，Y 轴与X 轴和Z 轴构成右手系。
对于自动驾驶汽车来说，在未知环境中的实时定位和建图非常重要。本文提出了一种快速、轻量级的3D激光雷达SLAM，用于大规模城市环境中自动驾驶车辆的定位。文中提出了一种新的基于深度信息的编码方法，可以对具有不同分辨率的无序点云进行编码，避免了点云在二维平面上投影时丢失维度信息。通过根据编码的深度信息动态选择邻域点来修改主成分分析（PCA），以更少的时间消耗来拟合局部平面。阈值和特征点的数量根据距离间隔自适应，从而提取出稀疏的特征点并均匀分布在三维空间中。提取的关键特征点提高了里程计的准确性，并加快了点云的对齐。在KITTI和MVSECD上验证了该算法的有效性和鲁棒性。里程计估计的快速运行时间为21ms。与KITTI的几种典型的最先进方法相比，所提出的方法将平移误差减少了至少19%，旋转误差减少了7.1%。
世界大地测量系统（World geodetic system，简称WGS）是指1960年以来， 由美国国防制图局（DMA）建立的四个世界大地测量系统（WGS60、WGS66、WGS72和WGS84）的统称
地图可以看成是一个巨型的开放世界游戏场景，因此为了便于数据存储和查找，传统的做法是将地球根据墨卡托投影转换为平面地图，再将地图分级分块进行切片，通过索引获取到对应的数据。
日前，苹果公司正式发布了2020 iPad Pro。设备采用A12Z芯片，并包括Ultra Wide摄像头和液态视网膜显示屏，以及常规的摄像头、传感器和扬声器阵列。但亮点功能是LiDAR扫描仪将用作深度传感器，而它具有促进全新层次AR体验的潜力。
【导读】SLAM是“Simultaneous Localization And Mapping”的缩写，可译为同步定位与建图。最早，SLAM 主要用在机器人领域，是为了在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。因此本文以简单清晰的文字为大家介绍了视觉 V-SLAM。
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文章：Lightweight 3-D Localization and Mapping for Solid-State LiDAR
Feature‑based visual simultaneous localization and mapping: a survey
文章：Monocular Object and Plane SLAM in Structured Environments
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，被认为是这些领域的关键技术之一。本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍，分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点，并对SLAM的未来进行展望。
中学时，当我们学到余光中的「乡愁」，可能我们当时并不能完全理解这首现代诗歌，随着我们年龄的增长，我们外出求学，毕业后奔赴北上广。那年少时的一枚邮票，那青年时的一张船票，随着科技的发展，如今就是一次视频聊天和火车票。
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。
在机器人运动控制系统架构中，可分为最底层、中间通信层和决策层三大层面，最底层包含了机器人本身的电机驱动和控制部分，中间通信层是底层部分和决策层的通信通路，而决策层则是实现机器人的定位建图及导航。
文章：Multi-Camera Visual-Inertial Simultaneous Localization and Mapping for Autonomous Valet Parking
文章：CT-ICP: Real-time Elastic LiDAR Odometry with Loop Closure
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：SA-LOAM: Semantic-aided LiDAR SLAM with Loop Closure
----大家好，我是旷视研究院SLAM组负责人刘骁，很高兴能和大家分享机器人领域一些有关三维视觉技术的思考。
初始化对于单目SLAM来说是必须的。本文重点研究了一种基于平面特征的单目SLAM初始化方法。该算法从滑动窗口的单应矩阵估计开始，然后通过全局平面优化（global plane optimization, GPO）获取相机位姿和平面法线。3D点可以通过使用平面约束恢复，无需三角化（or三角测量）。本文提出的方法充分利用了多帧的平面信息，避免了单应矩阵分解中的模糊性。我们在收集来的棋盘数据集上参照基准方法的实现，验证了我们的算法，并进行了广泛的分析。实验结果表明，我们的方法在准确度和实时性两方面都优于调优后的基准方法。
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”.
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