1.背景介绍机器人的位置定位与导航是机器人技术中的核心问题，它有助于机器人在未知环境中自主地探索和完成任务。在这篇文章中，我们将深入探讨机器人的位置定位与导航，特别关注SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)和移动基础路径规划等核心算法。1.背景介绍机器人的位置定位与导航是机器人技术的基础，它涉及到机器人在环境中的自主定位、路径规划和跟踪等问题。位置定位是指机器人在环境中确定自身位置的过程，而导航则是指机器人根据自身位置和目标地点计算出最佳路径并实现自主移动。SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)是一种机器人定位
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解在过去的二十年里，SLAM领域的研究经历了重大的发展，突出了其在实现未知环境的自主探索方面的关键作用。这种演变从手工制作的方法到深度学习时代，再到最近专注于神经辐射场（NeRFs）和3D高斯泼溅（3DGS）表示的发展。我们意识到越来越多的研究和缺乏对该主题的全面调查，本文旨在通过辐射场的最新进展，首次全面概述SLAM的进展。它揭示了背景、进化路径、固有优势和局限性，并作为突出动态进展和具体挑战的基本参考。相关背景现有SLAM综述回顾SLAM有了显著的增长，诞生了各种各样的综合论文。在早期阶段，达兰特-怀特和贝利介绍了SL
连载文章，长期更新，欢迎关注：写在前面第1章-ROS入门必备知识第2章-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机 5.1X86与ARM主机对比 5.2ARM主机树莓派3B+ 5.3ARM主机RK3399 5.4ARM主机Jetson-tx2 5.5分布式架构主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉SLAM系统第10章-其他SLAM系统第11章-自主导航中的数学基础第12章-典型自主导航系统第13章-机器人SLAM导航综合实战在运行视觉SLAM、图
文章目录一、`./build.sh`编译ORB-SLAM3出现的各种问题1、问题：OpenCV>4.4notfound2、问题：error:‘slots_reference’wasnotdeclaredinthisscope二、ORB-SLAM3效果展示1、编译`./build.sh`成功2、发现源码里没有euroc_examples.sh文件3、测试EuRoC数据集上的效果（2）视频序列：MH_01_easy（3）视频序列：MH_03_medium（3）视频序列：V1_01_easy（4）使用IMU数据时可能出现的问题：（5）单目、双目、单目+IMU、双目+IMU精度对比4、测试TUM-VI
目录[前言]Docker介绍Docker使用步骤1.将.tar文件导入docker中2.查看镜像是否成功导入3.将镜像生成容器4.docker使用方法[前言]本文主要介绍了使用docker-slam进行建图实验，博主的Ubuntu系统的内存不够用了，跑不了Docker，是在别人的电脑上跑的，故这里就无法提供相关的材料及压缩包。写这篇博客的目的是了解docker及其使用步骤，也方便自己后续复习，同时将知识分享给他人。Docker介绍在开始之前，我们思考一下，docker是什么？为什么要使用docker？概念：docker翻译为容器/码头工人。是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以
系列文章目录第一章ORB-SLAM2的安装目录前言一、安装第三方库二、安装ORB-SLAM2三、试运行前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：在Ubuntu20.04安装，从安装依赖项开始，前前后后加起来差不多弄了七八个小时，踩了不少坑。主要参考资料：1.GitHub-raulmur/ORB_SLAM2:Real-TimeSLAMforMonocular,StereoandRGB-DCameras,withLoopDetectionandRelocalizationCapabilities2.《视觉SLAM十四讲》第二版。一、安装第三方库包括Pangolin、OpenCV、Eigen、g2
目录 1.摘要和引言：2.系统框架：2.1前端：2.2回环检测：2.3后端：3.实验和分析：4.结论1.摘要和引言：这篇论文介绍了一种名为“4DRadarSLAM”的新型4D成像雷达SLAM系统，旨在提高大规模环境下的定位与地图构建性能。与传统的基于激光雷达的SLAM系统相比，该系统在恶劣天气条件下表现更佳。它包括前端、回环检测和后端三个主要部分：前端通过扫描匹配计算里程计数据，回环检测模块识别回环，后端则构建并优化姿态图。该系统的显著特点是考虑了每个点的概率分布，从而改善性能。论文中还展示了在不同平台和数据集上的实验结果，证明了该系统的准确性、鲁棒性和实时性。此外，为了进一步促进相关研究，
1.一般安装方法进入终端后：gitclonehttps://github.com/strasdat/Sophus.gitcdSophusmkdirbuildcdbuildcmake..makesudomakeinstall2.遇到问题当进行到cmake..时，会显示以下问题： CMakeErroratCMakeLists.txt:42(find_package): Bynotproviding"Findfmt.cmake"inCMAKE_MODULE_PATHthisprojecthas askedCMaketofindapackageconfigurationfileprovidedby"f
目录1.实验目的：2.实验设备：3.各个传感器驱动使用步骤4.实验原理5.实验详细步骤、遇到的问题及解决方法1.首先下载docker2.下载.bag数据集和.tar数据压缩包3.将.tar文件导入docker中（此步骤可能会较慢）4.将镜像生成容器5.进入容器6.建图部分1.下载gtsam库和geographiclib库2.将liorf与liorf_localization两个文件夹放入workspace中src里面3.生成PCD来定位4.运行slam可视化7.定位部分1.设置话题名字2.运行slam可视化6.实验总结1.实验目的：1.实现slam视觉下的建图与定位2.使我们了解如何熟练运用r
0.设备、环境和说明笔记本电脑i5-8300H、GTX1060、32GRAM后续一些工作转移到了PC上：i7-12700因为后面要测试Vins-Fusion和ORB-SLAM3，所以推荐安装Ubuntu18.04（或者Ubuntu20.04）+ROS1（不建议用比Ubuntu18更低的版本）ROS一键安装命令：wgethttp://fishros.com/install-Ofishros&&.fishrosZED2i：双目相机配有9轴IMU此前电脑已经配置好：Ubuntu18.04，ROS1，Vins-Fusion，OpenCV3.2.0，ceres-solver1.14.0，CMake3.1
