人生这条路很长,未来如星辰大海般璀璨,不必踟躇于过去的半亩方塘。
真正的优秀不是别人逼出来的,而是自己和自己死磕。 ------ Gaowaly
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随笔分类 -  激光SLAM

摘要:消融实验(ablation study)是什么? 太长不看版: 说白了就是设立对照组/控制变量法的意思,通过去除/增加某个模块的作用,来证明该模块的必要性,如果消融实验后得到性能结果大幅变化,说明该模块起到了作用。 —————————————————————————— 严谨版: Robert Lon 阅读全文
posted @ 2024-11-20 17:38 Gaowaly 阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、简介 迭代最近点算法(Iterated Closest Points, ICP),顾名思义,就是采用迭代优化的思想以空间距离作为匹配点的选择依据,通过不断调整点云的位姿使得匹配点之间距离累计最小。假设有两组点云,其中一个目标点云A另一个为参考点云B,ICP算法的目的是为了算出一个最优的旋转矩阵R 阅读全文
posted @ 2024-08-13 17:46 Gaowaly 阅读(456) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:cartographer 代码思想解读(1)- 相关匹配 cartographer在2016年开源后一直在使用,但是一直未仔细阅读并分析其核心代码结构。目前网上可以找到许多博主对其分析和理解。其cartographer的基本思想可参考他人的 博主博客。本博客主要目的根据其框架思想,将其核心算法进行提 阅读全文
posted @ 2024-08-13 17:23 Gaowaly 阅读(444) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:点云匹配在感知环节是一个很重要的信息获取手段,而其中的算法也有几个比较经典了,例如ICP(Iterative Closest Point,迭代最近点)算法,而本文决定记录学习的是NDT算法,也就是Normal Distribution Transform,正态分布变换算法。什么是正态分布变换算法呢, 阅读全文
posted @ 2024-08-12 19:43 Gaowaly 阅读(339) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:SLAM的后端优化,一般分为滤波方法与非线性优化方法,其中部分思想重叠,具有很鲜明的对比特性。在前几章中,我们学习了KF系列与PF系列,并对一部分内容进行扩展,这些方法的本质是在一步步过程中进行优化收敛,本篇将引入后端整体优化思想,在建图,轨迹跟踪,系统状态估计中应用广泛。 本篇的学习大纲是: 状态 阅读全文
posted @ 2024-08-12 18:52 Gaowaly 阅读(64) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:各种维度正态分布公式: 一维正态分布 二维正态分布/多维正态分布 各向同性正态分布 注:即方差都是一样的,均值不一样,方差的值可以单独用标量表示。 多元/多维高斯/正态分布概率密度函数推导 (Derivation of the Multivariate/Multidimensional Normal 阅读全文
posted @ 2024-08-11 22:49 Gaowaly 阅读(595) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1 问题: 什么是正态分布,为什么这么出名和重要? 1.1 名气大 为什么叫“正态分布”,也有地方叫“常态分布”,这两个名字都不太直观,但如果我们各取一字变为“正常分布”,就很白话了,而这正是“正态分布”的本质含义,Normal Distribution。它太常见了,基本上能描述所有常见的事物和现象 阅读全文
posted @ 2024-08-11 19:22 Gaowaly 阅读(121) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1 什么是costmap代价地图 在机器人进行路径规划时,我们需要明白规划算法是依靠什么在地图上来计算出来一条路径的。依靠的是gmapping扫描构建的一张环境全局地图,但是仅仅依靠一张原始的全局地图是不行的。因为这张地图是静态的,无法随时来更新地图上的障碍物信息。在现实环境中,总会有各种无法预料到 阅读全文
posted @ 2024-08-10 16:02 Gaowaly 阅读(285) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1. 安装 安装极其简单,不多介绍,直接上命令:Melodic: sudo apt-get install ros-melodic-rqt sudo apt-get install ros-melodic-rqt-common-plugins Noetic sudo apt-get install 阅读全文
posted @ 2024-08-06 21:15 Gaowaly 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2024-07-31 17:19 Gaowaly 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching 正态分布变换:激光扫描匹配的新方法 摘要:匹配 2D 范围扫描是许多定位和建图算法的基本组成部分。大多数扫描匹配算法需要找到所使用的特征(即点或线)之间 阅读全文
posted @ 2024-07-31 00:55 Gaowaly 阅读(45) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:python实现广义Hough变换算法、Hough变换算法 1.广义Hough变换算法详解 算法步骤 Python 实现 详细解释 优缺点 2.Hough变换算法详解 算法步骤 Python 实现 详细解释 优缺点 实现广义Hough变换算法(Generalized Hough Transform) 阅读全文
posted @ 2024-07-28 15:57 Gaowaly 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、 二值图像概念 1. 二值图像含义二值图像(Binary Image)是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态,人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。 二值图像是指在图像中,灰度等级只有两种,也就是说,图像中的任何像素点的灰度值均为0或者255,分别代表黑色和白色。 2. 阅读全文
posted @ 2024-07-28 01:25 Gaowaly 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Hough 变换原理与应用 前言: 详细介绍了 Hough 变换的基本思想、基本原理和应用等。其中大多都是自己的理解,难免有偏差,仅供参考。 文章目录 Hough 变换原理与应用 1. 基本概述 1.1 一些基本问题 1.2 以例子说明 1.2.1 例子1:直线 y = k x + b 到参数空间的 阅读全文
posted @ 2024-07-28 00:58 Gaowaly 阅读(922) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:0 原理 霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行,如果你要检测的形状可以用数学表达式写出,你就可以是使用霍夫变换检测它。及时要检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如何使用霍夫变换检测直线。 首先将一条直线用一个点表示,这样用一个点表示直线上所有的点,一开始人们使用斜截式y=kx 阅读全文
posted @ 2024-07-27 23:52 Gaowaly 阅读(426) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1、地图的不同分类方式 地图有多种不同的分类方式,网上有不少帖子介绍各种各样的地图,但并没有非常完整的总结地图应该怎么分类。论文[1]中将地图分成以下几种:拓扑地图、度量地图、度量-语义地图和混合地图。我觉得按照这种方式进行归类相对比较科学。 1.1 拓扑地图 拓扑地图(Topological Ma 阅读全文
posted @ 2024-07-26 16:19 Gaowaly 阅读(549) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:前言: 到目前为止,对于点云数据的预处理过程已经介绍完毕,如:点云数据多传感器时间同步、运动畸变校正、重力校正、体素滤波等。做完这一系列的预备工作之后,实际上呢,就可以进行点云的扫描匹配了。 在讲解扫描匹配之前,先来看看 Cartographer 2D 的栅格地图,其不像3D点云地图有很多成熟的库可 阅读全文
posted @ 2024-07-25 14:56 Gaowaly 阅读(893) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:前言:最近一直在研究建图,对google的开源SLAM框架 Cartographer 进行了源码梳理,发现很多巧妙的算法设计,结合原论文 《Real-time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM》 的理论简介,才恍然理解其核心目的就是实现实时回环;为了达到实时的效果,其引入了 阅读全文
posted @ 2024-07-24 15:43 Gaowaly 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2024-07-24 11:15 Gaowaly 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:约束最优化——线性规划(LP)问题 1 线性规划 1.1 图解法(计算机不适用,便于理解) 1.2 单纯形法 1.3 计算几何的方法(待更新) 1 线性规划 约束优化问题:给定约束条件和目标函数,计算约束条件下目标函数的最大(最小)值。 目标函数和约束条件都是线性函数的情况,称为线性优化问题(LP问 阅读全文
posted @ 2024-07-23 23:26 Gaowaly 阅读(250) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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