1、找ORB_SLAM3的github链接：UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3:ORB-SLAM3:AnAccurateOpen-SourceLibraryforVisual,Visual-InertialandMulti-MapSLAM(github.com)https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM32、根据Prerequisites中的说明，安装相关库—— C++11orC++0xCompiler——Pangolin    安装依赖项：sudoapt-getinstalllibglew-devsudoapt-getinstallcmakesudoa

连载文章，长期更新，欢迎关注：写在前面第1章-ROS入门必备知识第2章-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉SLAM系统第10章-其他SLAM系统第11章-自主导航中的数学基础     11.1自主导航发展简史        11.2环境感知        11.3路径规划        11.4运动控制        11.5强化学习与自主导航第12章-典型自主导航系统第13章-机器人SLAM导航综合实战机器人自主导航涉及SLAM、路径规划、运动控制、环境感知等核心技

目录前言一、frontier_exploration二、explorate_lite三、rrt_exploration总结前言探索是指当机器人处于一个完全未知或部分已知环境中，通过一定的方法，在合理的时间内，尽可能多的获得周围环境的完整信息和自身的精确定位，以便于实现机器人在该环境中的导航，并实现后续工作任务。探索是移动机器人实现自主的关键功能，是移动机器人的一项重要任务，也是一个重要的研究领域。在许多潜在的应用中，建筑物、洞穴、隧道和矿山内的搜索操作有时是极其危险的活动。使用自主机器人在复杂环境中执行这些任务，降低了人类执行这些任务的风险。自主探索是我本科毕业论文中第一大部分内容，在我的论文

ORB-SLAM3Android移植1.前期准备ORB-SLAM3开源链接：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3依赖库如下：boostopensslOpenCVEigen3DBoW2andg2oSophus1.1AndroidStudio新建Native工程该步骤省略...1.2导入ORB-SLAM3源码cpp下新建文件夹"orb-slam3"用于存放ORB-SLAM3相关源码。将clone下来的ORB-SLAM3源码中include、src、Thirdparty三个文件夹拷贝到新建的orb-slam3文件夹下。orb-slam3文件夹下新建CMake

文章目录1.1激光雷达硬件平台1.2激光雷达原理1.3三维激光系统研发难点1.4点云应用方向1.5点云分类，点云分割，点云特征提取（pointnet++）1.6点云补全（PF-Net）1.7点云配准（RPM-Net）1.8点云算法项目应用1.1激光雷达硬件平台1.2激光雷达原理脉冲式激光测距由激光发射器发射出的激光经被测量物体的反射后又被接收。测距仪同时记录激光往返的时间。光速和往返时间的乘积的一半就是测距仪和被测量物体之间的距离，设备记录本身在水平和垂直方向的旋转角度，再通过软件，计算出三维数据。相位式激光测距是通过测量调制的激光信号在待测距离上往返传播所形成的相位移，间接测出激光传播时间(

现在的激光雷达与相机的标定程序基本都是Ubuntu框架下面的，并且都是C++代码，需要安装的依赖也比较复杂，于是自己写了一个python版本的标定程序，依赖非常简单，Windows系统也可以运行。并且代码简单一个文件搞定，符合python简单易行的风格。先上最后标定后的效果图​：标定的思路比较简单​：1 手动在图像上面选取N个标定点2手动在点云上选取N个标定点（每个点都对应图像上的点，顺序也要一致）3 通过PNP方法计算出二者的旋转投影矩阵，也就是外参矩阵第一步的示意图：​第二步的示意图：​最后，上代码：

文章目录DLO-SLAM点评代码解析OdomNode代码结构主函数main激光回调函数icpCB初始化initializeDLO重力对齐gravityAlign点云预处理preprocessPoints关键帧指标computeMetrics设定关键帧阈值setAdaptiveParams初始化目标数据initializeInputTarget设置源数据setInputSources得到下一个位姿getNextPoseImu得帧间integrateIMU得到getSubmapKeyframes取k个最近帧下标pushSubmapIndices关键帧凸包computeConvexHull更新关键帧

首先理清我们需要实现什么功能，怎么实现，提供一份整体逻辑：包括主函数和功能函数主函数逻辑： 1.读图,两张rgb（cv::imread） 2.找到两张rgb图中的特征点匹配对      2.1定义所需要的参数：keypoints1,keypoints2,matches      2.2提取每张图像的检测OrientedFAST角点位置并匹配筛选（调用功能函数1） 3.建立3d点（像素坐标到相机坐标）        3.1读出深度图（cv::imread）        3.2取得每个匹配点对的深度                3.2.1得到第y行,第x个像素的深度值             

本文主要记录基于Ubuntu20.04环境下，对普通的ORB_SLAM3和稠密版本的ORB_SLAM3进行环境的配置。一、配置ORB_SLAM31.安装ROS开发环境这里采用鱼香ros的一键安装，感谢小鱼的一键安装。wgethttp://fishros.com/install-Ofishros&&.fishros2.安装PangolinPangolin：链接:https://pan.baidu.com/s/1FXYLsEK1W3xmX0m_Vqylag提取码:jgz2#这里采用的是Pangolin-0.5-20.04cdPangolin-0.5-20.04mkdirbuildcdbuildcm

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。论文思路：maskedautoencoding已经成为文本、图像和最近的点云的Transformer模型的一个成功的预训练范例。原始的汽车数据集适合进行自监督的预训练，因为与3D目标检测(OD)等任务的标注相比，它们的收集成本通常较低。然而，针对点云的maskedautoencoders的开发仅仅集中在合成和室内数据上。因此，现有的方法已经将它们的表示和模型定制为小而稠密的点云，具有均匀的点密度。在这项工作中，本文研究了在汽车设置中对点云进行的maskedautoencoding，这些点云是稀疏的，并且在同一场景中，点云的密度在不同的物体之间可