1.SLAM核心算法之预积分Jacobian推导
2.LOAM-SLAM原理深度解析
3.非线性优化(三):g2o源代码
4.SLAM算法工程师之路:IDE之VSCode配置与使用
5.SLAM前端之ICP算法详解
6.[LIDAR-SLAM] Iterative Closest Point (ICP)简单实现
SLAM核心算法之预积分Jacobian推导
SLAM核心算法中的算法算法预积分技术旨在优化IMU数据处理,避免bias更新后的源码源码重复积分计算。本文将完整呈现偏导方程的算法算法推导和雅可比计算步骤。
首先,源码源码我们关注Velocity对状态的算法算法影响。根据公式(),源码源码qt源码下载其偏导公式如下:
[公式]
通过这个公式,算法算法我们能得到对应的源码源码速度雅可比矩阵:
[公式]
接下来是Position的偏导和传播。JacP传播更新方程由公式()给出,算法算法分为两部分:
(1)速度部分:[公式]
(2)旋转矩阵部分:[公式] [公式] [公式]
整合两者,源码源码更新方程为:
[公式]
[公式]
同样地,算法算法对于Position和Gravity的源码源码雅可比矩阵JPg,我们也能通过类似的算法算法过程推导得出。
最后,源码源码对于Rotation的算法算法传播更新,由公式()给出:
[公式]
雅可比矩阵JacR的计算涉及复杂的旋转矩阵运算,公式如下:
[公式] [公式] [公式] [公式]
以上就是预积分Jacobian推导的完整内容,这些公式在实际SLAM算法中扮演了重要角色,提高了计算效率。
LOAM-SLAM原理深度解析
LOAM算法,一种基于激光雷达的实时定位与地图构建方法,长久以来在KITTI数据集上占据领先地位。随着近年来相关研究的深入,LOAM框架催生了大量高质量文章。理解LOAM原理,有助于更好地把握其衍生作品。本文将从LOAM的论文和代码出发,梳理其核心机制,为初学者提供清晰指南。
LOAM于年发表在RSS会议上,论文标题为“LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time”。它是建立在ROS平台下的激光雷达SLAM系统,主要分为四个部分:
1. 特征提取(Lidar Registration):通过计算点云的曲率来确定平面点和边缘点,减少计算负担,实现高效定位。
2. 里程计解算(Odometry and Mapping):利用特征点匹配,实现粗定位和精定位,结合点云数据构建地图。
LOAM算法的问答系统源码关键在于特征点的提取与匹配。特征点的选取依赖于点云的特性,通过计算点与周围点的关系,确定点为平面点或边缘点。这一过程通过计算当前点与前后五点之间的关系,以减少计算量。特征点分为平面点和边缘点两类,通过排序确定有效点数。LOAM算法在论文与代码中详细展示了这一流程。
在提取特征点后,算法通过特征匹配实现相邻帧之间的相对运动估计。匹配过程分为边缘点匹配与平面点匹配,分别求解点到线、点到平面的最短距离,形成优化方程。通过非线性优化求解,得到姿态变换矩阵。
LOAM算法的优化步骤涉及最小二乘法求解,使用信赖区域算法进行迭代优化。优化求解过程涉及损失函数的设定、代价函数的构建,最终得到优化结果。
Lidar Mapping部分则关注于将获取的姿态变换信息与全局地图匹配,构建完整的地图。通过选取特征点和匹配过程,实现地图的构建和更新。
LOAM算法的优点在于其高效的特征提取和匹配机制,以及实现实时定位与地图构建的能力。然而,算法在高动态环境下的定位精度和鲁棒性可能受限。
LOAM算法的后续发展,如LeGO-LOAM,进一步优化了算法的后端处理,提高了其在复杂环境下的表现。
LOAM算法的研究和应用为激光SLAM领域提供了重要贡献,其原理与实践的深入理解对于相关领域的工程师和学者至关重要。希望本文能为初学者提供清晰的入门指南,欢迎关注、收藏和点赞,在线视频源码支持作者的持续分享。
非线性优化(三):g2o源代码
新年伊始,让我们探讨一下g2o(通用图优化)在SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)中的后端优化库应用。在《十四讲》中,我们对g2o有了初步的了解,并总结了其在SLAM中的使用情况。与ceres相比,g2o的文档较为简略,主要依赖于两篇论文进行参考。本文将深入探讨g2o的源代码,特别是核心文件夹中的部分,以揭示这个在SLAM领域广为人知的后端优化库的内在机理。
首先,让我们通过一张类关系图来直观理解g2o的架构。整个g2o系统分为三层:HyperGraph、OptimizableGraph、以及SparseOptimizer。HyperGraph作为最高层,提供了一个高度抽象的框架,其内部通过内类的方式实现了Vertex和Edge的结构。Vertex和Edge相互关联,Vertex存储与节点相关联的边的集合,而Edge则记录了与之链接的节点信息。HyperGraph提供了基本的节点和边的操作,如获取、设置等,同时也包含了更复杂的功能,如节点和边的合并、删除等。
OptimizableGraph继承自HyperGraph,进一步丰富了Vertex和Edge的实现,为图优化提供了更具体的接口。OptimizableGraph引入了海塞矩阵和b向量的概念,以及与之相关的操作,如获取海塞矩阵元素、设置参数位置等。此外,它还支持通过栈操作(pop、软件源码是什么意思push)来管理节点信息。
在OptimizableGraph之上,SparseOptimizer作为优化操作的对象,实现了优化的接口,并提供了初始化、辅助函数以及优化的核心函数。SparseOptimizer通过内部类实现了Vertex和Edge的实例化,为具体的优化算法提供了操作图的接口。
在实现细节方面,BaseVertex和BaseEdge类继承了OptimizableGraph中的相应类,实现了节点和边的基本功能。BaseVertex类负责记录节点的海塞矩阵、b向量和估计值,并提供了数值求导的备份和恢复功能。BaseEdge类则负责处理测量信息和信息矩阵的计算,包括计算误差、构造二次形式等。此外,不同类型的边(BaseUnaryEdge、BaseBinaryEdge、BaseMultiEdge)通过继承BaseEdge类,实现了不同链接节点数量的边的特殊操作。
鲁棒核函数的实现是g2o优化框架中一个关键部分,它在处理非线性优化问题时提供了鲁棒性,确保了优化过程的稳定性。g2o通过RobustKernel虚基类提供了设置和获取核函数参数的接口,并在具体实现中使用了简化版本的计算公式,以保证信息矩阵的正定性。
最后,OptimizationAlgorithm类定义了优化器的一系列接口,如初始化、计算边际值和求解等。g2o的优化算法包括GN、LM和dog-leg,它们分别实现了不同的求解策略,而具体的矩阵求解任务则通过Solver类及其派生类(如BlockSolver)完成。BlockSolver类提供了一个通用框架,允许用户自定义线性求解器,窗体源码如直接求解、迭代求解等。
综上所述,g2o通过层次化的类结构,提供了从抽象到具体、从基础到进阶的图优化解决方案,其设计旨在高效、鲁棒地解决SLAM中的后端优化问题。深入理解g2o的源代码,对于开发者和研究者来说,不仅能够提高优化算法的实现效率,还能深刻理解SLAM系统中的优化机制。
SLAM算法工程师之路:IDE之VSCode配置与使用
集成开发环境(IDE)对于编程工作至关重要,特别对于SLAM算法工程师而言,选择一个高效且功能丰富的IDE可以大幅提升开发效率。在众多IDE中,Visual Studio Code(VSCode)凭借其灵活性和强大的插件生态系统,成为广泛选择的工具之一。下面将简要介绍如何配置VSCode,以便更好地支持SLAM算法开发。
首先,VSCode 的下载与安装十分便捷。在Windows系统中,直接下载安装包并运行即可;对于Linux用户,可以下载.deb包使用命令行安装,或者通过`sudo dpkg -i XXX.deb`命令进行安装。为了方便在不同环境中复制和移植配置,可以考虑使用自动化安装脚本,这部分Linux shell代码可以作为参考,但具体实现时需要根据自身需求进行调整。
为了确保开发流程顺畅,推荐安装一些基础插件,以提升代码编辑体验。例如,`Chinese Language Pack`插件可以帮助开发者使用中文注释,使代码更具可读性。同时,`C/C++`插件提供代码跳转、代码补全、定义查找等功能,对于SLAM算法开发尤为重要。`Bracket Pair Colorizer`插件则通过颜色区分不同类型的括号,提高代码可读性。`Indenticator`插件通过显示缩进深度,使代码更加整洁,方便阅读。`Bookmarks`插件允许开发者为代码段添加书签,方便查找和复用重要部分。`Better Comments`插件则允许用户为不同类型的代码块设置不同颜色的注释,提高代码理解的层次感。`WakaTime`插件记录开发者的工作时间与代码活动,有助于自我管理和提高效率。对于CSV数据处理,`Rainbow CSV`插件提供了相应的支持。同时,`Local History`插件记录代码修改历史,有助于版本控制和协作。`Partial Diff`插件则方便比较不同代码版本的差异。`vscode-icons`插件提供文件类型和路径的可视化图标,提高导航效率。`Better Align`插件通过代码对齐,使模块更易阅读。最后,`Settings Sync`插件允许开发者在不同环境中同步配置,保持开发环境一致性。
安装上述插件后,开发者可以根据自己的需求进行个性化配置,以适应SLAM算法开发的具体需求。此外,对于特定的开发场景,如使用CV图像或编写脚本、CMakeLists文件,也可考虑安装相关插件。在JSON配置管理方面,虽然本文未做详细讨论,但在实际工程中根据需求灵活应用即可。
配置VSCode后,SLAM算法工程师可以更高效地进行算法设计、实现和调试。通过优化开发环境,开发者可以专注于算法创新和解决实际问题,进而推动SLAM及相关技术的落地与商业化。希望每一位SLAM算法工程师都能在追求卓越的道路上不断前行,共同探索更广阔的技术领域。
SLAM前端之ICP算法详解
SLAM前端之ICP算法详解
激光SLAM中的ICP算法是一个关键环节,它旨在通过处理激光雷达数据,找出机器人在移动过程中的旋转和平移变化。以下是ICP的核心内容和实现步骤的概括。ICP的作用
当机器人携带激光雷达移动时,点云数据会随机器人的运动而变化。ICP通过寻找这些变化中的对应点,计算出旋转矩阵R和平移向量T,以理解机器人如何定位和导航。激光环境下的实现
1. 迭代最近点寻找: 点云数据中的每个点通过找到与之最接近的对应点来建立联系。比如,点A1在点云Bi中的对应点是距离最近的point2(,)。 2. 优化方程设计: 通过计算原始点云与目标点云的残差,优化旋转和平移参数,使匹配尽可能准确。去中心化与SVD
去中心化有助于简化计算,它在几何上相当于平移,使得不同坐标系的点云能更好地匹配。SVD在求解R时发挥作用,因为W满足柯西不等式,保证了存在极值。实现难点与解决方案
尽管ICP的理论基础清晰,但在实际应用中可能会遇到求解不准确的问题,此时可通过迭代和调整迭代条件来提高精度。对离散点的处理是解决这类问题的关键。总结
尽管有现成的库函数,如PCL,ICP的实现仍需要深入理解其原理。这是一门持续学习的过程,如有任何疑问,欢迎讨论或访问我的CSDN博客获取更多信息。[LIDAR-SLAM] Iterative Closest Point (ICP)简单实现
迭代最近点算法(ICP)在激光SLAM领域中用于点云配准,旨在求解两组点云的相对位姿。本文简要介绍ICP算法的基本原理及其在点云配准中的应用,并集成简化版的Odometry实现。
ICP算法主要解决以下问题:给定两组点云,求解它们之间的相对位姿,而两组点云之间的匹配关系未知,且点的数量可能不同。算法通过迭代求解匹配关系并优化位姿。
对于已知匹配且点数相同的点云,可通过最小化特定公式求解位姿。首先,去除两组点云的质心,然后计算旋转矩阵和平移量,从而获得解析解。
在实际应用中,两组点云之间的匹配关系通常未知,因此ICP采用迭代方法。迭代流程包括:选择匹配点对、求解位姿、判断迭代收敛条件。通过遍历点云对,使用已知匹配求解方法计算位姿,不断迭代直至满足收敛条件。
构建匹配点的关键是确定点对之间的欧式距离,选择最近邻点作为匹配。为避免错误匹配,通常设置距离阈值。通过与上一次迭代结果比较,剔除超出阈值的匹配点。
ICP算法实现通常基于特定库,例如PCL库。利用TUM提供的RGB-D数据进行测试,仅使用Depth生成点云,通过ICP计算相邻帧位姿变换,形成Odometry。以此方式,可生成相邻帧间轨迹。
ICP算法自x年提出以来,已发展出多种变体,主要区别在于匹配点选择策略、误差度量、以及优化算法的改进。
可视化SLAM算法详解
深入探索自动驾驶领域的核心技术——可视化SLAM算法详解1. SLAM与视觉导航的世界
SLAM,即同时定位与映射,是自动驾驶的基石,它构建地图、定位并规划路径。视觉SLAM分为视觉、视觉惯性(VI)和RGB-D三大类别,各有其独特优势和应用场景。
2. 视觉SLAM的多元组合
2.1 仅视觉SLAM
Monocular SLAM (MonoSLAM):单目相机的EKF算法,通过估计运动和结构实现定位。
PTAM:分离跟踪与映射,关键帧策略让系统更高效。
DTAM:首个直接方法,实现密集映射与跟踪,精度提升显著。
SVO:融合特征与直接法,运动和映射并行处理,实时性能优越。
2.2 VI-SLAM
如VIORB,基于ORB-SLAM的扩展,考虑IMU数据以提升定位精度。
3. RGB-D SLAM的独特魅力
RGB-D SLAM,如KinectFusion,利用深度信息简化初始化,适用于室内环境,但对内存需求较大。
4. 复杂算法概览
LSD-SLAM:通过3步骤(跟踪、深度估计、优化)建立稳定地图,图7展示其流程。
ORB-SLAM2:并行处理跟踪、本地映射和循环闭合,关键在于多线程设计,图8详述。
CNN-SLAM:深度学习与传统SLAM结合,关键帧级和帧级处理,增强了语义理解,图9展示了其结构。
5. 其他关键算法
DSO:融合直接和稀疏方法,考虑曝光和畸变,优化精度,图呈现优化过程。
MSCKF:IMU数据处理的典范,步骤包括传播、映射和更新,图揭示其运作机制。
OKVIS:优化关键帧SLAM,通过误差优化提升定位精度,图清晰展现。
6. RGB-D方法的代表
RGBDSLAMv2:计算密集,适合运动缓慢的传感器,图展示了其技术细节。
通过这些视觉和视觉惯性算法,自动驾驶系统得以在各种环境中实现精准定位和高效的导航。从单目相机的精细特征提取,到RGB-D的深度信息融合,每一种SLAM技术都在挑战和突破现有极限。同时,它们依赖于RANSAC估计、ICP姿态估计以及全局优化,以确保定位的稳定性和鲁棒性。在选择算法时,需考虑实时性、精度和资源消耗等因素,以适应不同的应用场景。