cartographer 3D scan matching没有论文和其它资料,因此尝试通过源码理解其处理方法,理解不当之处还请指正. 目录: 0.2D 匹配方法简介 1.real time correlative scan matcher; 2.fast correlative scan matcher; 3.ceres scan matcher; 论文<Real-Time Correlative Scan Matching>介绍了3种基于概率网格的2D scan matching的方法,分别…

启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的.一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解.启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计.现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法.模拟退火法.神经网络等 Abstract-we advocate a probabilistically-motivated(概率激发的) sc…

这篇文章是谷歌的Cartograph中实现real_time_correlative_scan_matcher的论文 Real-Time Correlative Scan MatchingEdwin B. OlsonUniversity of MichiganDepartment of Electrical Engineering and Computer ScienceAnn Arbor, MI 48109Email: ebolson@umich.eduhttp://april.eecs.um…

Robust and Fast 3D Scan Alignment Using Mutual Information 使用互信息进行稳健快速的三维扫描对准 https://arxiv.org/pdf/1709.06948.pdf Nikhil Mehta, James R. McBride and Gaurav Pandey Abstract—This paper presents a mutual information (MI) based algorithm for the estimat…

这篇文章主要参考以下两篇博客: 推导相机变换矩阵 OpenGL系列教程之五:OpenGL矩阵类 上面的第一篇是理论的讲解,第二篇有实例代码,我在后面会给出自己写的主函数,依赖的类可以从第二篇参考中下载. 我这篇文主要谈我个人对OpenGL中实现3D漫游的思路的理解.经过这些天的学习,主要是研究别人写的代码和网上的的博客,我初步理解了OpenGL中对于多方位观察物体的实现策略.其实,对于3维坐标变换,每个人都可以有自己的理解方式,有的人喜欢研究一堆矩阵,有些人喜欢从空间几何的角度去理解. 一  要…

目录: 1.运行多线激光雷达: 2.运行IMU: 3.录制rosbag包: 4.配置cartographer: 5.查看地图: 1.运行多线激光雷达: 主要是测试雷达是否正在运行,确认雷达点云topic类型是否一致,确认雷达frame id(可统一修改为laser_link). 2.运行IMU: 主要时测试IMU是否正常运行,可以通过rostopic list.rostopic info /imu.rosmsg info /sensor_msgs/Imu进行确认,同时确认IMU的frame id…

Android Emulator 给用户提供  GPU on 选项,意思是利用 Host ( 就是执行 Emulator 的PC机) 的 GPU. 当然PC机必须把 OpenGL 的驱动装好 在实现上就是把 libGLESv1_CM.so  libGLESv2.so 替换掉,当system调用 gl的函数的时候,把调用打包为stream,并通过 pipe 发送到 host端处理,进入转化为对 host opengl的调用. 光这样还不够,还要把 libegl, libgralloc 都替换了,由…

所谓的"分类特征",就是把特征分成 1. 旋转特征:用直线表示 2. 平移特征,用撕裂点和临界点表示 最大的创新点 应该就是下面的分组吧 匹配的时候,用RANSAC 或者动态规划,使匹配最大化 先平均一下旋转的角度,作为旋转量, 应用这个旋转量 平移量简单一减 就出来了. 把这个东西和plicp结合一下,作为plicp 的初始值....…

只看了前面的部分,灭有看实验,觉得整体风格比较傻白甜,与我的想法不谋而合.简单明了,用起来应该比较方便. 初步探测:如果有直线,就给线性插值一下. 分级聚类:利用简单的阈值给聚类了一下,分成了段段. 直线提取:分段最小二乘法 直线匹配:加权最小二乘,长的线,权重更大. 选一组直线配对,加上惯导的信息,就可以确定旋转的角度sita.然后整个旋转一下,获取两组相互平行的直线,平行线之间的距离d.d在一定范围内,就认为匹配上了. 移除错误匹配:RANSAC…

ICCV 2013 (http://www.iccv2013.org/tutorials.php) Don't Relax: Why Non-Convex Algorithms are Often Needed for Sparse EstimationDavid Wipf (MS Research)http://research.microsoft.com/en-us/people/davidwip/wipf_iccv_slides_final.pdf Part-based Models fo…

原文链接:http://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/52421005 cartographer与karto的比较 1. 两者采取的都是图优化框架.  采取的优化库不一致, karto采取的是spa(karto_slam)或g2o(nav2d), cartographer采取的是google的ceres构建problem优化. karto的前端与后端采取的是单线程进行,cartographer按paper说明,采取的是4线程后端优化,还在进…

LocalTrajectoryBuilder意思是局部轨迹的构建,下面的类图中方法的参数没有画进去. 注意其中的三个类:PoseExtrapolator类,RealTimeCorrelativeScanMatcher类和CeresScanMatcher类. (1)PoseExtrapolator类(如下图),Node类和LocalTrajectoryBuilder类都有用到PoseExtrapolator对象,好像两者之间并没有什么关系? LocalTrajectoryBuilder中的Pose…

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Hector slam: Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题,对传感器要求较高. 缺点:需要雷达(LRS)的更新频率较高,测量噪声小.所以在制图过程中,需要robot速度控制在比较低的情况下,建图效果才会比较理想,这也是它没有回环(loop close)的一个后遗症:且在里程计数据比较精确的时候,无法有效利用里程计信息. 优点:不需要使用里程计,所以使得空中无人机及地面小车在不平坦区域建图存在运用的可行性:利用已经获得的地图对激光束点阵进行优化, 估计激光点…

​蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露 槛菊愁烟兰泣露,罗幕轻寒,燕子双飞去. 明月不谙离恨苦,斜光到晓穿朱户. 昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路. 欲寄彩笺兼尺素.山长水阔知何处? --晏殊 导读: 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一,在多领域工程应用中具有重要应用,如逆向工程.SLAM.图像处理和模式识别等.点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵,利用该矩阵实现多视扫描点云的精确配准,最终获取完整的3D数字模型.场景.本质上,关于六自由度(旋转和平移)的3D点云配准问题是典型的…

Abstract 在这个文章里, 我们细致的比较了10种不同的3D LiDAR传感器, 用了一般的 Normal Distributions Transform (NDT) 算法. 我们按以下几个任务来分析表现和特性: 按照 mean map entropy 来衡量地图质量 6DOF 定位 1. Introduction Operational design domain: ODD 有几个关键的指标: 测量范围 测量精度 重复性? repeatablity point density scann…

一.序 博主最近这些天,突发奇想的想研究一下CSS3的东西,从而提升一下CSS的能力,在学习的过程中发现其实CSS3是一个挺复杂的东西,深入的研究,你可能会涉及到初中的光学理论来帮助理解一些概念,同时如matrix可能还需要你用大学学习的矩阵来进行分析,因为这是本系列的第一篇文章,所以就从最好玩的开始介绍起,这样也不至于让大家失去了阅读下去的兴趣,同时写这些文章的一个主要的原因是,CSS3挺复杂的,一方面整理一下自己的研究,方便日后重新的翻看,另一方面,也想帮助更多的读者而来进入CSS3这个世界…

css3 record2 css3 3D旋转效果 需理解transform css3知识: keyframes transform perspective jsfiddle demo keyframes api @keyframes identifier { 0% { top: 0; left: 0; } 30% { top: 50px; } 68%, 72% { left: 50px; } 100% { top: 100px; left: 100%; } } tips keyframes旋转控…

随着iPhone6s与6s plus的到来,苹果给我们展现了一种全新的交互方式:重按手势.你可能知道,这个特性已经在Apple Watch和MacBook上推出了,不过那时叫Force Touch,就是字面上的意思,给用户的交互添加一种新的维度. 如果你很好奇iPhone的Force Touch为啥要更名为3D Touch,那告诉你吧,you’re not alone(译者注:请用MJ的调子唱出来…).不久前,之前也对这名字纠结不已的Craig Federighi(译者注:Apple高级副总裁)…

先上一道菜 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> #box { position: relative; top: 150px; left: 600px; -webkit-transform-style: preserve-3d; -webk…

css3 3d学习心得 卡片反转 魔方 banner图 首先我们要学习好css3 3d一定要有一定的立体感 通过这个图片应该清楚的了解到了x轴 y轴 z轴是什么概念了. 首先先给大家看一个小例子: 卡片反转 这个例子只是简单的纯css3 3d 关于y轴旋转 下面是代码: 这是HTML: <body style="background-color:#23d19d"> <div id="box"> <div class="bian…

css3 3d学习心得 卡片反转 魔方 banner图 首先我们要学习好css3 3d一定要有一定的立体感 通过这个图片应该清楚的了解到了x轴 y轴 z轴是什么概念了. 首先先给大家看一个小例子: 卡片反转 这个例子只是简单的纯css3 3d 关于y轴旋转 下面是代码: 这是HTML: <body style="background-color:#23d19d"> <div id="box"> <div class="bian…

CSS3 3D案例的总结 如果要说是3D的基础概念,首先我就来说一说rotateX().rotateY().rotateZ()这几个属性 rotateX():对应的是3D模型中的X轴上的旋转,传入的参数如:rotateX(45deg)表示的是页面绕X轴顺时针旋转45度 rotateY():对应的是3D模型中的Y轴上的旋转,传入的参数如:rotateY(45deg)表示的是页面绕Y轴顺时针旋转45度 rotateZ():对应的是3D模型中的Z轴上的旋转,传入的参数如:rotateZ(45deg)表…

0 - 背景 Facebook AI Research(FAIR)开源了一项将2D的RGB图像的所有人体像素实时映射到3D模型的技术(DensePose).支持户外和穿着宽松衣服的对象识别,支持多人同时识别,并且实时性良好. 本研究的目的是通过建立从人体的2D图像到基于表面的3D表征的密集对应(dense correspondence)来进一步推进机器对图像的理解.该任务涉及到其他一些问题,如物体检测.姿态估计.作为特例或前提的部位和实例分割.在图形处理.增强现实或者人机交互等不只需要平面关键特…

简介: 这是一片发表在TPAMI上的文章,可以看见作者有余凯(是百度的那个余凯吗?) 本文提出了一种3D神经网络:通过在神经网络的输入中增加时间这个维度(连续帧),赋予神经网络行为识别的功能. 相应提出了一种3D卷积,对三幅连续帧用一个3D卷积核进行卷积(可以理解为用三个二维卷积核卷积三张图). 3D神经网络结构图: input—>H1 神经网络的输入为7张大小为60*40的连续帧,7张帧通过事先设定硬核(hardwired kernels)获得5种不同特征:灰度.x方向梯度.y方向梯度.x方向…

  这篇博客主要是整理了PointNet提出者祁芮中台介绍PointNet.PointNet++.Frustum PointNets的PPT内容,内容包括如何将点云进行深度学习,如何设计新型的网络架构,如何将架构应用的3D场景理解. 作者主页:https://stanford.edu/~rqi/ B站视频:https://www.bilibili.com/s/video/BV1HE411g7tA PPT下载链接:https://pan.baidu.com/s/105MRbBmCv4Tj6GYTM…

目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem…

3D空间: 我们使用多边形和四边形创建3D物体,在这一课里,我们把三角形变为立体的金子塔形状,把四边形变为立方体. 在上节课的内容上作些扩展,我们现在开始生成真正的3D对象,而不是象前两节课中那样3D世界中的2D对象.我们给三角形增加一个左侧面,一个右侧面,一个后侧面来生成一个金字塔(四棱锥).给正方形增加左.右.上.下及背面生成一个立方体. 我们混合金字塔上的颜色,创建一个平滑着色的对象.给立方体的每一面则来个不同的颜色. int DrawGLScene(GLvoid) // 此过程中包括所有…

2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM 作者:kint_zhao 原文:https://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/47381135 最近找到一篇论文比较了一下 目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较: 详细参见论文:   An evaluation of 2D SLAM techniques available in robot…

有位师兄收集了很多slam的学习资料, 做的很赞, 放到了github上, 地址:https://github.com/liulinbo/slam.git ruben update 0823 2016   01StableMatching.pdf 添加部分资料 2 years ago   1502.00956v2.pdf update by ruben 04/08/2016 a year ago   2013.2-第二届虚拟仪器大赛特等奖-结构化环境地图创建机器人.mp4 update by r…