基于概率的移动机器人SLAM 算法框架

摘要：在移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)过程中，机器人本身位置不确定，其 所处环境也不可预知，针对这些不确定性因素， 应用贝叶斯规则作为理论基础，建立 移动机器人SLAM 算法的概率表示模型，通过扩展卡尔曼滤波器实现SLAM 算法，并 介绍一种激光 雷达数据与特征地图的数据关联方法。实验结果表明，该方法为 

基于EKF的全景视觉机器人SLAM算法 - 计算机应用研究

2013年11月11日 基于EKF的全景视觉机器人SLAM算法 ' 王开宇，夏桂华，朱齐丹，夏国清，吴迪 （ 哈尔滨工程大学自动化学院，哈尔滨150001） 摘要：研究全景视觉机器人同时定位和 地图创建（SLAM）问题。针对普通视觉视野狭窄，对路标的连续跟踪 和定位能力差的 问题，提出了一种基于改进的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的全景 

一种改进的粒子滤波SLAM 算法 - 计算机应用研究

2008年6月6日 一种改进的粒子滤波SLAM 算法* 郭利进, 王化祥, 孟庆浩, 邱亚男 ( 天津大学电气与 自动化工程学院, 天津300072) 摘要 提出一种改进的粒子滤波SLAM( simultaneous localization and map building) 同时定位和地图创建实现方 法。改进 方法让机器人大约行进10 步完成基于局部已创建地图下的粒子滤波定位后, 

基于Voronoi 图的移动机器人SLAM 算法 - 中南大学学报

摘要：针对移动机器人同步自定位与地图创建(SLAM)过程中最近邻点匹配耗费时间 长问题，将一种基于Voronoi 图的最近邻点算法应用到SLAM 中，该算法根据 Voronoi 图原理对栅格地图进行2 次横向扫描来获得地图上所有 栅格的最近邻点， 提高了机器人建图的效率，仿真结果验证了该方法的可行性和适用性。 关键词： Voronoi 

基于新型人工路标系统的视觉SLAM算法研究*

基于新型人工路标系统的视觉SLAM算法研究* E国科学G 5化所, 北京100190 E mail feng wen@ia ac cn 摘要 利*?种新型工路标系统 MR?维码 !单T视觉里计 SLAM万! 简单=绍 MR码系 统给 ?种0*里计GJ计误L模型JK0际0验确 模型MN 验6 模型合%性 KE 利*EKFL视觉信息 里计信息进行融合>室内CD$进行 0际0验0验 结果2明 

高斯混合概率假设密度SLAM算法 - 西安理工大学学报

高斯混合概率假设密度SLAM算法 辛菁l， 贾渭娟2， 苟蛟龙l (1西安理工大学自动化 与信息工程学院， 陕西西安710048; 2，重庆大学城市科技学院电气信息学院， 重庆 永川402167) 摘要 研究了同步定位与地图创建(SLAM)中的数据关联问题。 针对 环境特征数未知时，数据关 联的误关联率增加，导致SLAM的定位精度偏低的问题, 

基于随机有限集的SLAM算法 - 山西大学计算机与信息技术学院

2012年7月27日 基于随机有限集的ＳＬＡＭ算法 杜航原，赵玉新，杨永鹏，韩庆楠 （哈尔滨工程大学 自动化学院，黑龙江哈尔滨１５０００１） 摘要：提出一种基于随机有限集的同步定位与 地图创建算法，该算法利用随机有限集对环境地图和传感器 观测信息建模，建立 联合目标状态变量的随机有限集。依据Ｂａｙｅｓｉａｎ估计框架，利用概率 

基于匹配的SLAM 的机器人定位系统研究

SLAM 算法流程 现今，在机器人领域中，坐标常用的形 式有三种，分别是：笛卡尔 坐标系统、极坐标 系统和DIN70000 坐标系统。本文选用的是笛 卡尔坐标系统。 通过该坐标系统，可以表示出 机器人的、传感器的和环境信息。 机器人的位姿信息： XR=(XR,YR,θR) (1) 它是由机器人的方向，也就是和X 轴的 方向θR 和机器人的此 时在 

基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述 - 浙江大学

f , y f 分别为沿图像x, y 轴的图像焦距, ( , ) x y c c 为镜头光心在图像中的位置, 通常 假设这 些参数已事先标定且保持不变 由式(1)(2)可知, 三维点在图像中的投影位置 ij h 可表示为一个关于 i C 和 j X 的函数, 记为 ( , ) ij i j h C = h X (3) V SLAM 算法需要将不同图像中对应于相同 场景点的图像点匹配起来(如图1 中, 将对应于1 X

SLAM算法解析：抓住视觉SLAM难点，了解技术发展大趋势| 机器之心

SLAM算法解析：抓住视觉SLAM难点，了解技术发展大趋势| 机器之心

2017年4月13日 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 是业界公认视觉领域空间定位 技术的前沿方向，中文译名为「同步定位与地图构建」，它主要用于解决机器人在未知 环境运动时的定位和地图构建问题。本次阅面科技资深研究员赵季也将从SLAM 方向 着手，为大家展现更深层次的技术干货。 赵季：阅面科技资深 

即时定位与地图构建- 维基百科，自由的百科全书

同步定位与地图构建（SLAM或Simultaneous localization and mapping）是一种概念 ：希望机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（ 比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而 达到同时定位和地图构建的目的。操作性定义 技术上的问题 地图构建 传感

视觉SLAM漫淡- 半闲居士- 博客园

2014年4月28日 这篇文章关注视觉SLAM，专指用摄像机，Kinect等深度像机来做导航和探索，且主要 关心室内部分。到目前为止，室内的视觉SLAM仍处于研究阶段，远未到实际应用的 程度。一方面，编写和使用视觉SLAM需要大量的专业知识，算法的实时性未达到 实用要求；另一方面，视觉SLAM生成的地图（多数是点云）还不能用来 

刚刚开始做机器人，打算做SLAM，不知道机器人定位领域现在有哪些比较新的

也是初学者说些比较基础的欢迎指正！ SLAM（Simultaneous localization and mapping）,我们要达到的目的就是估计机器人（传感器 比如相机）的位置轨迹，然后 创建地图。locating和map两者互相依赖，密不可分。然而我们已知的信息一个是 observation，即传感器收集到的信息（现在研究的多的一般是基于RGB D 

SLAM的前世今生终于有人说清楚了| 硬创公开课| 雷锋网

2016年5月16日 热爱技术和研发，摘得过许多诸如Intel iot创客马拉松、清华创客马拉松等创客比赛第 一名。速感科技经过多年历练，发展出一套以视觉SLAM为核心，集探索、导航、定位 、避障、路径规划为一体的成熟化机器人无源导航算法。 SLAM作为一种基础技术，从 最早的军事用途（核潜艇海底定位就有了SLAM的雏形）到今天， 

从理论到实践，机器人SLAM技术详解| Imagination中文技术社区

2017年5月18日 从理论到实践，机器人SLAM技术详解 相比栅格地图，这种地图看起来就不那么直观 了。它一般通过如GPS、UWB 以及摄像头配合稀疏方式的vSLAM 算法产生，优点是 相对数据存储量和运算量比较小，多见于最早的SLAM 算法中。 直接表征法 直接 表征法中，省去了特征或栅格表示这一中间环节，直接用传感器读取 

SLAM第一篇：基础知识| ExBot易科机器人实验室

2016年3月22日 视觉SLAM是21世纪SLAM研究热点之一，一方面是因为视觉十分直观，不免令人 觉得：为何人能通过眼睛认路，机器人就不行呢？另一方面，由于CPU、GPU处理 速度的增长，使得许多以前被认为无法实时化的视觉算法，得以在10 Hz以上的速度 运行。硬件的提高也促进了视觉SLAM的发展。 以传感器而论，视觉SLAM 

视觉SLAM研究分析的一点认识- 视觉算法与理论- OpenCV中文网站

2015年12月17日 在近10多年，基于视觉的SLAM成为了一个比较热门的研究方向，有大量的相关突破 性理论出现。在视觉SLAM的研究上较为领先的国家有英国、美国、德国等。常见的 SLAM算法一般分 视觉SLAM研究分析的一点认识,OpenCV中文网站

Visual SLAM算法笔记- CSDN博客

2016年12月23日 MulinB按：最近在学习SLAM算法，这里作为阅读笔记记录和总结一下。这里关注的 主要是基于视觉的Visual SLAM或Visual Odometry，也包括一部分图像和IMU融合 的Visual Inertial Odometry相关算法。 注：下文中部分链接指向Google Scholar及 ，有些用户可能无法访问。