如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的路径规划
机器人的最优路径规划问题就是依 据某个或某些优化准则 ( 工作代价最小、行走时间最短、行 走路线最短等 )，在机器人的工作空间中寻找一条从起始 位置到目标位置的无碰撞路径。就如人一样，只有知道怎 么在环境中行走，才不会与其他物体相碰撞并且正确地从 起始地到达目的地，才能去做其他的事。但是即使是完成 这样一个在我们看来十分简单的任务，其实也是经过了一 个良好配合与正确分析的过程。首先眼睛要搜集环境信息， 把看到的环境状态反馈给大脑，然后大脑根据眼睛反馈回 来的环境信息和所要到达的目的地做出综合的分析，得到 一个判断和结果，然后指挥人的身体移动，从而实现在环 境中的行走。机器人也是类似，只不过在这里传感器充当 了机器人的“眼睛”而路径规划模块就相当于机器人的“大 ， 脑” ，根据传感器信息和任务要求进行分析和决策，指挥机 器人的运动。
这机器人导航领域，这个问题被称为SLAM(simultaneous localization and mapping)同步定位与地图构建。
SLAM被认为是实现完全自主导航机器人的关键技术之一。
首先， 利用视觉 SLAM 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。 当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 A* 还凑合，但是，如果是需要考虑姿态的无人机（六维），那么可能就得考虑用基于采样的方法或者轨迹优化类的算法了。 而这类算法，不太可能直接得到完整的 Configuration Space，所以涉及到环境（地图）的就一个用途：碰撞检测/计算与障碍物距离。 我们用 V-SLAM 建立的地图可能长这样： 理论上讲，直接输入这些障碍物的点就够用了（计算每个点与机器人最近距离）。
但是，毕竟点很多呀，而且V-SLAM很可能计算到一些错误的点。所以，我们一般需要进行以下处理： （我就用机械臂上的来做例子，当然，我的点云是从Kinect获取的，但大概意思相同：机器之眼 | Kinect v2）
滤波：去掉一些离群点，PCL 库就提供了几种点云滤波算法。
滤波前： 滤波后： Octomap：在做规划时，对障碍物的距离精度要求其实不是那么高，所以，完全可以对点云数据进行压缩。
降采样是一个方法，但是采用八叉树结构是更通用的方法：OctoMap - 3D occupancy mapping。 前面的图中可以发现，我将机械臂规划中的点云也换成了Octomap，这样，每次只需对Octomap中的小立方体与机械臂做碰撞检测就行，大大降低了存储数据量与碰撞检测运算量。
Sematic Map: 就算转换成了Octomap，小立方体还是很多呀，怎么办？这时候就可以对点云进行一些处理了。例如，通过平面检测，识别出地面、天花板等，直接用一个大的立方体替换掉Octomap的小方块；或者通过物体识别算法识别出环境中的物体，用物体的3D模型替换Octomap，这样也可以大大减少碰撞检测的计算量。
什么是视觉SLAM技术?
视觉SLAM技术 视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）技术是高精地图数据应用中的常见方法。它利用摄像头捕捉的图像信息，实时估计相机的位置和方向，同时构建环境的3D地图。视觉SLAM技术对于机器人、无人驾驶车辆等自主导航系统至关重要，是实现高精度定位和地图构建的关键技术之...
如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的路径规划
首先眼睛要搜集环境信息，把看到的环境状态反馈给大脑，然后大脑根据眼睛反馈回来的环境信息和所要到达的目的地做出综合的分析，得到一个判断和结果，然后指挥人的身体移动，从而实现在环境中的行走。机器人也是类似，只不过在这里传感器充当了机器人的“眼睛”而路径规划模块就相当于机器人的“大，脑”，根...
如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的路径规划
首先，我们还是需要确认一下，三维的路径规划需要哪些信息？ 定位与地图。 机器人家上了解到 首先， 利用视觉 SLAM 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。 当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 A* 还凑合，但是，如果是需要考虑姿态的无人机（六维），...
视觉SLAM综述
SLAM，即同步定位与建图，是机器人领域中的核心技术，目标是实时构建环境地图并定位。其中，视觉SLAM（Visual Simultaneous Localization and Mapping, V-SLAM）仅依赖相机，其核心组件包括视觉里程计、后端优化、闭环检测和建图四个关键模块。视觉里程计：主要负责姿态估计，通过实时追踪特征点，如 MonoSLAM ...
视觉SLAM十四讲(一)——SLAM基础概念(笔记+个人理解+代码)
SLAM问题从数学角度可以表述为：运动与观测信息作为输入，目标是通过状态估计求解定位问题（估计机器人在环境中的位置和姿态），以及建图问题（估计场景中的特征点或地标的位置）。定位问题通常利用特征匹配、视觉里程计等技术，建图问题则依赖于优化算法，如Levenberg-Marquardt算法，以最小化误差，构建精确的...
可视化SLAM算法详解
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，...
【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM
视觉SLAM的目标是通过连续图像序列进行定位和地图构建。流程包括传感器信息读取、前端视觉里程计（VO）估计相邻图像间相机运动和局部地图、后端优化处理优化数据、回环检测判断回访位置、建图构建地图。视觉里程计通过相邻帧图像估计相机运动和场景结构，但累积误差问题需要后端优化和回环检测解决。后端优化处理数据...
推荐一些视觉SLAM的深度学习方法(上)
推荐一些视觉SLAM的深度学习方法。1. Deep Direct Visual Odometry：此论文将深度学习模型用于姿态估计，作为传统方法DSO的初始化。2. Deep Virtual Stereo Odometry：此方法在DSO中嵌入深度学习模型，使用深度预测辅助初始化。3. D3VO：这个工作将深度学习应用于视觉定位，提供深度和姿态信息，其框架包括前台...
slam算法是什么?
slam算法是解决一个机器人在未知的环境中运动，如何通过对环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图的问题方法。SLAM技术正是为了实现这个目标涉及到的诸多技术的总和。SLAM技术涵盖的范围非常广，按照不同的传感器、应用场景、核心算法，SLAM有很多种分类方法。slam算法应用 在 VR\/AR 方面，根据 ...
超详细语义视觉SLAM综述
建图是SLAM的另一个目标。通常，我们希望机器人保存地图，这样机器人在接下来的工作中就不需要重复构建地图，节省大量的计算资源。SLAM社区在过去的三年里取得了巨大的进步，我们见证了SLAM技术在行业中的过渡阶段。并讨论了SLAM正在进入一个新时代，即鲁棒感知时代。
之胆威特： 机器人的最优路径规划问题就是依 据某个或某些优化准则 ( 工作代价最小、行走时间最短、行 走路线最短等 ),在机器人的工作空间中寻找一条从起始 位置到目标位置的无碰撞路径.就如人一样,只有知道怎 么在环境中行走,才不会与其他...
黑山县13445762560： 基于视觉或激光的地图信息匹配和定位 ? - ？
之胆威特： 摄像头或激光雷达的地图信息匹配方法也是一种绝对姿态估计方法,其核心技术为SLAM,通过构建的局部高精度地图,实现在局部环境中的相对高精度定位.
黑山县13445762560： 如何还原三维场景 - ？
之胆威特： 下面是基本的步骤,查阅 OpenCV 文档可以了解具体到函数用法 :摄像头校正,undistortion.由于摄像头的镜片出厂时都存在扭曲,为了得到精确的数据需要在使用前进行较正.常用的方法是基于棋盘的各个姿态拍几次,然后计算相机的矩...
黑山县13445762560： SLAM与路径规划有什么关系 - ？
之胆威特： SLAM算法,简单来说,就是机器人要实现智能化需要完成的三个任务:定位、建图、路径规划,这套流程,就是SLAM技术.优地机器人应该是有的,之前朋友的店铺有用过,雷达SLAM行走更精确,而且避障也好比较好.
黑山县13445762560： 用LiDAR增强AR性能,iPhone12Pro系列发布 ？
之胆威特： 苹果在今天正式亮相的最新智能手机系列中,iPhone 12 Pro和iPhone 12 Pro Max两... 但目前的方法是利用SLAM等计算机视觉技术获取深度.SLAM主要是随时间推移追踪...
黑山县13445762560： slam建图可以用于激光导航吗 - ？
之胆威特： 当然可以,现在SLAM用得比较多的是激光SLAM和VSLAM(即深度视觉SLAM),SLAM全称为Simultaneous localization and mapping翻译过来就是同步定位与地图构建,再翻译一下就是让机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过...
黑山县13445762560： 谁有3dmax的参考文献 - ？
之胆威特： 摘要:3D Studio MAX 是Autodesk公司的子公司Kinetix推出的一种优秀的三维动画造型软件,它广泛用于游戏、广告、建筑等领域,是目前PC上最流行的三维动画造型软件.虚拟现实技术是计算机技术发展到一定阶段的产物,它使计算机适应...
黑山县13445762560： 和创懒人(大连)科技有限公司怎么样? - ？
之胆威特： 简介:和创懒人是一家机器人纯视觉SLAM解决方案提供商.旗下第一代产品为AIEs1-1(室内环境移动),该产品搭载了通过机器视觉实现SLAM(地图构建与实时定位)、路径规划与动态避障的核心算法的一套系统.产品将用于解决服务机器人自主移动难题. 法定代表人:张添威 成立时间:2016-03-15 注册资本:500万人民币 企业类型:有限责任公司(自然人投资或控股) 公司地址:辽宁省大连高新技术产业园区七贤岭亿阳路6号C座12层1203室
黑山县13445762560： 单目SLAM在移动端应用的实现难点有哪些 - ？
之胆威特： 1、单目视觉是无法准确获得深度信息的,即只能得到平面信息.不能得到立体信息.深度信息,不一定指目标到相机之间的距离,也可以反应其它的信息,如某个物体的信息、相对位置之类的.不过一定都是跟光轴方向的深度有关.单目视觉可以测量距离,...3601
