概念 雅可比矩阵（Jacobian Matrix）是向量值函数的一阶偏导数构成的矩阵。对于一个从 R^n 映射到 R^m 的向量函数 F(x) ，其雅可比矩阵定...

NDT，全称 Normal Distributions Transform（正态分布变换），是一种广泛使用的点云配准算法，它的核心思想与ICP截然不同：NDT不...

LOAM 的全称是 Lidar Odometry and Mapping（激光雷达里程计与建图），是由Ji Zhang博士于2014年提出的一种开创性的、仅使用...

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SLAM 的全称是即时定位与地图构建（ Simultaneous Localization and Mapping），解决的是一个“鸡生蛋还是蛋生鸡”的经典问题...

SLAM（即时定位与地图构建）领域从传统滤波方法（EKF-SLAM）演进到现代粒子滤波方法(GMapping），它们的演进关系体现了SLAM领域如何一步步解决计...

Hector-SLAM 作为激光SLAM算法，主要适用于那些需要快速反应且计算资源有限的场景，比如室内机器人（如扫地机器人、仓储AGV）、手持设备建图、无人机（...

从零开始学习导航算法是一个系统性的工程，需要投入时间从理论基础、核心原理、代码实践再到应用调试层层深入，虽然一般可以基于安装包快速部署使用测试，但深入理解和调优...

RGB-D SLAM 算法包括前端和后端，前端对 RGB 图像和深度信息进行特征提取和匹配，提取关键帧和位姿估计后,构建地图和位姿优化，后端对传输的地图、位姿再...

-节点重布线删减冗余节点： 基于最新节点，优化当前最新路径，使得路径具有渐近最优性，在每次采样过程中保持最优节点的选取。

激光雷达建立地图的激光 SLAM 方案按求解方式可以分为基于滤波器和基于图优化两类，基于滤波器的方法源于贝叶斯估计理论，在室内或小范围场景应用中具有不错的效果，...

激光雷达主流的测距方法可以分为三角法与飞行时间法（time of flight, TOF）

激光 SLAM 有激光雷达( LiDAＲ) 、惯性测量单元( IMU) 、里程计( odometry) 组成，通常室内采用二维激光雷达，室外采用三维激光雷达，里...

已知障碍物和移动机器人在栅格地图中的坐标的情况下，Bresenham 算法将线特征转换为网格特征，获得激光点通过的空闲栅格集合，即激光线穿过的非占用栅格地图区域...

目前室内激光SLAM算法，基于滤波的激光SLAM采用GMapping算法，基于图优化的激光SLAM算法采用Cartographer算法

视觉 SLAM算法： ORB-SLAM2进行特征点的提取与匹配，使用ORB算法提取特征点（特征点描述符通过BRIEF算法计算），根据特征点匹配结果，通过 PnP...

栅格地图是一种基于网格的地图表示方法，它将地图区域划分为均匀的网格单元，每一个网格单元都被赋予对应的概率值，有三种状态：占据、空闲和未知，栅格单元通常用“0-1...

ref: Camera Self-Calibration for Sequential Bayesian Structure From Motion