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RSS订阅原创 激光SLAM入门笔记(五):前端配准 II
前端配准 II1.爬山法(拟梯度法)1.1 示意图1.2 基本思想1.3 得分函数定义1.4 算法流程1.5 伪代码2.高斯牛顿优化方法2.1 示意图2.2 数学描述2.3 优化方法的求解2.4 地图插值2.4.1 拉格朗日插值2.4.2 进行地图插值直接求简化求2.4.3 用插值函数对坐标求导3.NDT方法4.相关匹配方法及分支定界加速内容基于深蓝学院课件，如有错误，烦请斧正，不胜感激。1.爬山法(拟梯度法)1.1 示意图1.2 基本思想搜索方向固定(只在有限的几个方向中选取，平移8个，旋
2020-09-11 12:00:58
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原创 激光SLAM入门笔记(四):前端配准 I
前端配准 I1.ICP目的数学表述求解方法已知对应点步骤推导未知对应点2.PL-ICP3.NICP4.IMLS-ICP内容基于深蓝学院课件，如有错误，烦请斧正，不胜感激。1.ICP属于point-to-point ICP，掌握思想。目的求解两坨点云之间的转换关系。数学表述给定两坨点云X={x1,x2,...,xN}P={p1,p2,...,pN}X=\{x_1,x_2,...,x_{N}\} \\P=\{p_1,p_2,...,p_{N}\}X={x1,x2,...,xN}P=
2020-08-28 21:25:17
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原创 激光SLAM入门笔记(三):激光雷达运动畸变去除
激光雷达运动畸变去除激光雷达传感器介绍数学模型介绍运动畸变介绍去除纯估计方法里程计辅助方法融合方法激光雷达传感器介绍数学模型介绍运动畸变介绍去除纯估计方法里程计辅助方法融合方法...
2020-08-13 14:10:02
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原创 激光SLAM入门笔记(二):轮式里程计模型及标定
轮式里程计模型及标定模型两轮差分底盘的运动学模型航迹推算标定线性最小二乘的基本原理线性最小二乘的直线拟合线性最小二乘在里程计标定中的应用模型两轮差分底盘的运动学模型航迹推算标定线性最小二乘的基本原理线性最小二乘的直线拟合线性最小二乘在里程计标定中的应用...
2020-08-04 21:30:11
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原创 Ubuntu18.04下安装CUDA10.2+cudnn8+TensorRT6.0
环境配置nvidia driver图形界面命令行CUDAdeb包下载安装配置环境变量cudnndeb包下载安装TensorRTdeb包下载安装可分为四部分nvidia driverCUDAcudnnTensorRTnvidia driver两种方式，图形界面和命令行。图形界面找到下面的图标，打开选择推荐的nvidia driver（我已经安装了推荐的nvidia driver）命令行先看一下系统推荐的nvidia driverubuntu-drivers devices
2020-07-29 17:23:35
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原创 激光SLAM入门笔记(一):概述
概述SLAM激光SLAMpipeline相关数学知识坐标系变换SLAM激光SLAMpipeline相关数学知识坐标系变换如图，假设机器人坐标系BBB在世界坐标系WWW下的位姿为(a,b,????)，令BBB系到WWW系的转换矩阵为TWBT_{WB}TWB，则有TWB=[cosθ−sinθasinθcosθb001]=[Rt01](1)T_{WB}= \begin{bmatrix} cos\theta & -sin\theta & a \\ sin\theta
2020-07-27 21:45:30
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原创 SuMa++论文阅读
SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM摘要和引言摘要关键方法结果引言关键工作过程主要贡献结果和讨论结果下一步讨论方法和实验概述方法A.NotationB.Surfel-based MappingC.Semantic SegmentationD.Refined Semantic MapE.Filtering Dynamics using SemanticsF.Semantic ICP实验验证配置数据集如有错误，烦请斧正，不胜感激！摘要和引言摘要关键语义信
2020-07-25 15:28:14
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原创 SuMa论文阅读
Efficient Surfel-Based SLAM using 3D Laser Range Data in Urban Environments摘要和引言摘要方法结果结论引言较室内环境的挑战提出SuMa关键工作特点图表和数据图表数据结果和讨论方法和实验摘要和引言摘要方法提出了一种新的、稠密的激光建图方法，在由旋转激光传感器获得的3d点云上进行操作。结果构建了基于surfel的地图（基于Surfel的地图第一次被用在激光SLAM中）估计机器人位姿变换情况（通过利用在当前扫描和该surfe
2020-07-25 11:28:37
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空空如也
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