JavaShuo
欄目
標籤
基於描述符匹配的激光點雲定位
時間 2020-12-20
欄目
系統網絡
简体版
原文
原文鏈接
目的: 使用純激光點雲進行實時全局定位。 點雲的全局匹配比較困難,即使使用NDT也只能在一個先驗位置附近搜索。 NDT匹配運算量較大。 動態物體影響較大。 效果: 每次匹配在100ms左右,還有提升空間。 適用於小到100平米大到3000平米區域的全局匹配。 全局定位水平平均精度在30cm,垂直精度在60cm 濾波後水平平均精度在20cm,垂直精度在20cm 方法: 主要算法基於https://g
>>阅读原文<<
相關文章
1.
[SLAM]2D激光掃描匹配方法
2.
視覺半稠密點雲匹配性能測試:基於分割描述符法
3.
點雲的基本特徵和描述
4.
基於點雲強度的3D激光雷達與相機的外參標定
5.
基於激光雷達點雲的3D目標檢測方法
6.
點雲匹配和ICP算法概述
7.
激光點雲預處理
8.
須要匹配的枚舉描述
9.
基於激光雷達的里程計及3D點雲地圖中的定位方法
10.
sift匹配描述子距離判斷選擇更好的匹配點
更多相關文章...
•
Spring基於Annotation裝配Bean
-
Spring教程
•
Spring基於XML裝配Bean
-
Spring教程
•
☆基於Java Instrument的Agent實現
•
RxJava操作符(十)自定義操作符
相關標籤/搜索
描述
匹配
激光
配位
位於
定位
等價描述
定於
系統網絡
PHP 7 新特性
MyBatis教程
Spring教程
阿里雲
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
springboot在一個項目中啓動多個核心啓動類
2.
Spring Boot日誌-3 ------>SLF4J與別的框架整合
3.
SpringMVC-Maven(一)
4.
idea全局設置
5.
將word選擇題轉換成Excel
6.
myeclipse工程中library 和 web-inf下lib的區別
7.
Java入門——第一個Hello Word
8.
在chrome安裝vue devtools(以及安裝過程中出現的錯誤)
9.
Jacob線上部署及多項目部署問題處理
10.
1.初識nginx
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
[SLAM]2D激光掃描匹配方法
2.
視覺半稠密點雲匹配性能測試:基於分割描述符法
3.
點雲的基本特徵和描述
4.
基於點雲強度的3D激光雷達與相機的外參標定
5.
基於激光雷達點雲的3D目標檢測方法
6.
點雲匹配和ICP算法概述
7.
激光點雲預處理
8.
須要匹配的枚舉描述
9.
基於激光雷達的里程計及3D點雲地圖中的定位方法
10.
sift匹配描述子距離判斷選擇更好的匹配點
>>更多相關文章<<