超越NeRF-LOAM:全新动态LiDAR SLAM震撼升级!

全新突破：动态LiDARSLAM的升级版——超越NeRF-LOAM！在激光雷达技术的蓬勃发展下，齐·张、何·王、如·李和文·李等科研团队联合来自巴斯大学与山西大学的专家们，提出了一种名为《用于高度动态LiDAR测绘和里程计的神经隐式表示》的全新研究。这项前沿的研究成果显示，如何改善SLAM（同步定位与测绘）的性能特别值得...

在机器人顶会RSS 2024上,中国的人形机器人研究斩获最佳论文奖

通过这个奖项,RSS希望促进对本领域长期发展的讨论。今年的时间检验奖颁给了JiZhang和SanjivSingh的研究《LOAM:激光雷达测距和实时测绘》。论文链接:httpsri.cmu.edu/pub_files/2014/7/Ji_LidarMapping_RSS2014_v8.pdf这篇十年前的论文提出了一种利用以6-DOF运动的双轴激光雷达的测距数据...

【观点】轨道障碍物检测应用及展望|点云|雷达|惯性|算法|传感器...

此方法使用轻量级基于地平面优化的激光雷达里程计与地图构建(LeGO-LOAM)框架,该框架由激光雷达里程计与地图构建(LOAM)衍生而成,在LOAM的基础上添加了数据预处理,并且加入回环检测,对后端处理进行优化。激光雷达是依靠旋转扫描一个扇面区域,因此即便在同一帧下不同角度的点云数据采集也存在一定的时间差,如果在扫描环境和...

最新自动驾驶视觉SLAM方法综述|算法|点云|鲁棒性|人工智能技术...

VLOAM(Zhang和Singh,2015)是视觉激光雷达相互校正的经典实时方法。该方法使用激光雷达扫描圆内的视觉里程计估计的相机位姿来校正激光点云。点云运动失真,使用在相邻扫描校正之后从LIDAR点云估计的相对位姿来校正视觉估计姿态,并将校正后的点云映射到局部地图以进行后续位姿优化。Seo和Chou(2019)提出了一种并行SLAM方法...

惯性/视觉/激光雷达SLAM技术综述

表1惯性/激光雷达组合SLAMTab.1Lidar-inertialSLAMsystemsLOAM[14]是可实时化的激光雷达SLAM代表作之一,其在2014年被提出时即在KITTI数据集的精度测试榜上排名第一。相较于纯激光雷达的LOAM算法,采用卡尔曼滤波器将激光雷达与IMU进行松组合,并利用IMU输出的高频运动信息对雷达点云进行校正,可显著提升LOAM算法...

一文详解激光SLAM框架LeGO-LOAM

LeGO-LOAM是专门为地面车辆设计的SLAM算法,要求在安装的时候Lidar能以水平方式安装在车辆上;如果是倾斜安装的话,也要进行位姿转换到车辆上(www.e993.com)2024年11月7日。而LOAM对Lidar的安装方式没有要求,即使手持都没有关系。作者的实验平台是一个移动小车(UGA),挂载了一个VelodyneVLP-16线激光雷达,还配有一个低精度的IMU;选用的硬件平...

3D 激光雷达 SLAM 算法综述

之后LeGO-LOAM[47]在LOAM的基础上衍生出新的框架,在特征提取上提升轻量化和地面优化,并增加了回环检测,整个框架与目前成熟的图优化3D激光雷达SLAM方案框架吻合,构建的地图更加完善。hdl_gragh_slam[48]也是标准的图优化3D激光雷达SLAM框架,新颖点在于后端优化过程中融合了GPS、IMU和路面约束...

一文详解基于多传感器融合的定位和建图系统

图1livox-MID40和传统雷达对比在此项工作之前,有许多优秀的方法,比如:2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的LOAM算法,提出了一种特征点的提出方法,使用点-面ICP的形式,完成了基于一个单线激光的3D定位和建图工作;2018年提出LeGO-LOAM,其相对于LOAM的提升主要在于轻量级和地面优化,即在前端使用了分割...

自动驾驶感知、预测及规划技术解析

基于激光雷达的3D目标检测基于激光雷达3D目标检测方法从激光雷达捕获的点云数据中识别目标的3D特性。作者将其分为体素检测和点检测。逐体素目标检测:逐体素的目标检测方法表示鸟瞰图(BEV)中的点云特征,并且BEV图被手动划分为独双目素的s系列。这种类型的检测网络的结构设计源于点云分割框架,如PointNet和PointNet++,它们...