- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏全栈程序员必看
激光SLAM流程_激光打眼
基于环境自然导航的激光导航叉车AGV中，机器人在运动过程中通过编码器结合IMU计算得到里程计信息，运用机器人的运动模型得到机器人的位姿初估计，然后通过机器人装载的激光传感器获取的激光数据结合观测模型（激光的扫描匹配 ）对机器人位姿进行精确修正，得到机器人的精确定位，最后在精确定位的基础上，将激光数据添加到栅格地图中，反复如此，机器人在环境中运动，最终完成整个场景地图的构建。 叉车AGV运动过程中，通过里程计信息结合激光传感器获取的激光数据与地图进行匹配，不断地实时获取AGV在地图中的精确位姿，同时，根据当前位置与任务目的地进行路径规划（动态路线或者固定路线，且每次的路线都略微不同 在SLAM中权重计算方式有很多，比如机器人行走过程中，激光雷达或者深度摄像头会返回周围位置信息，如果这些信息与期望值相差较大，亦或者在运动中某些粒子本应该没有碰到障碍或者边界，然而在运算中却到达甚至穿过了障碍点或边界
69050编辑于 2022-09-23 - 来自专栏全栈程序员必看
激光SLAM原理_激光打标机
在机器人定位导航中，目前主要涉及到激光SLAM与视觉SLAM，激光SLAM在理论、技术和产品落地上都较为成熟，因而成为现下最为主流的定位导航方式，在家用扫地机器人及商用送餐机器人等服务机器人中普遍采用了激光 一般来说，除了激光雷达，深度摄像头、超声波等传感器在进行SLAM时，也可使用该地图。 思岚科技的SLAMWARE系统内部就是采用了这种地图。 SLAMWARE自主定位导航解决方案主要由模块化定位导航系统SLAMWARE core及360°激光扫描测距雷达组合而成。 作为激光SLAM界最具代表性的产品，SLAMWARE能直接完成地图的构建、自主路径规划及运动行走控制，无需额外计算，用户可以方便的在系统中集成。 利用激光SLAM技术，机器人可在未知或已知环境中，构建精准的环境地图信息，实现机器人的自主定位，当有了环境地图和位姿后，机器人就可进行自主导航及避障了。
37020编辑于 2022-09-24 - 来自专栏全栈程序员必看
激光SLAM定位_有用激光定位吗
AMCL(adaptive Monte Carlo Localization)自适应蒙特卡洛定位，A也可以理解为augmented，是机器人在二维移动过程中概率定位系统，采用粒子滤波器来跟踪已经知道的地图中机器人位姿，对于大范围的局部定位问题工作良好。对机器人的定位是非常重要的，因为若无法正确定位机器人当前位置，那么基于错误的起始点来进行后面规划的到达目的地的路径必定也是错误的。
85520编辑于 2022-09-23 - 来自专栏芯片工艺技术
激光雷达Lidar里面的激光
目前车载激光雷达的光源跟扫地机中的激光雷达一样, 大多采用905 nm的激光器，存在人眼安全问题， 特别是在工作距离达到150 m以上，905 nm的激光器的光功率超过了人眼安全的阈值时，必须采用人眼安全波段的激光器 半导体激光优于固体或光纤激光， 成为首选方案 2、介绍一下几种常见的雷达激光器 2.1 EEL激光器 用于激光雷达的边发射激光器，最常用的是InGaAs/GaAs应变量子阱脉冲激光二极管(PLD, 因此，为了实现远距离的测距，首先选择905 nm脉冲激光二极管，再使激光脉冲的峰值功率尽可能大。同时对于高精度的激光雷达方案，激光脉冲的宽度和上升沿质量对后续时间间隔的精确测量具有重要意义。 905 nm脉冲激光二极管常见于扫描式激光雷达，包括机械旋转式和MEMS固态激光雷达。 905 nm 脉冲激光二极管在测距领域已广泛应用很多年，技术也是突飞猛进。 随着激光雷达对905 nm 脉冲激光二极管输出功率及光学点阵云要求的提高，激光雷达所需的芯片结构也由单通道发展到4通道，甚至6通道或8通道。
1K20编辑于 2022-06-08 - 来自专栏全栈程序员必看
激光slam综述_激光点云处理
STS：淘汰 STM：cartographer的运用： MTM：把n帧激光聚合一个子图和过去的子图进行匹配。 运动畸变：激光旋转过程中，扫描的起始点和结束点存在角度差。
88220编辑于 2022-09-23 - 来自专栏HAUE_LYS'Blog
激光炸弹
Original Link 思想： 二维前缀和。 注意空间，数组不要开 long long。 注意给出的坐标的下标是从 0 开始的。 循环遍历前缀和数组，维护一个最大价值即可。 代码： #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 5100; int v[N][N]; int l, r; void solve(){ int n, k; cin >> n >> k; k = min(k, 5001);
67220编辑于 2023-02-16 - 来自专栏硅光技术分享
DML激光器与EML激光器
这一篇笔记扫除下自己的一个知识盲点，主要调研了DML激光器与EML激光器的原理与性能比较。 先做下名词解释，DML是Directly Modulated Laser的简称，即直调激光器。 顾名思义，DML通过改变激光器的注入电流，来控制激光器输出的强度。激光器的强度大小对应了信号0和1，示意图如下 ? 一个是External Modulated Laser, 即外调激光器，与直调激光器相对，激光器的注入电流不发生改变，激光器输出连续光，光强通过外置的调制器进行调节, 示意图如下；另一个是Electro-absorption 它是外调激光器的一种，通过电吸收效应来改变光强，达到调制信号的目的。InP的电吸收调制器可以与激光器集成在单个芯片上，通常所说的EML就是指电吸收调制激光器。 由于EML激光器需要额外的电流输入给调制器，因此它的功耗相比DML激光器会有所提高。
14.7K55发布于 2020-08-14 - 来自专栏全栈程序员必看
激光SLAM算法学习（一）——激光SLAM简介
激光SLAM算法学习（一） 激光SLAM简介 1、SLAM是什么 SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte ) Node：机器人的位姿 Edge：节点之间的空间约束关系 Graph：表示SLAM的过程 激光SLAM包含图优化前与图优化后的地图。 图优化前： 图优化后： 4、激光SLAM Filter-based SLAM： ?(? ? ,?|? 1:? ,? 1:? Prediction) 进行测量(Measurement) 数据关联(Data Association) 状态预测(State Prediction) 传感器数据包括： 惯性测量单元(IMU) 激光雷达 (Lidar) 轮式里程计(Wheel Odometry) 地图类型： 覆盖栅格地图(Occupany Grid Map) 点云地图 激光SLAM帧间匹配算法： ICP(Iterative
9.3K31编辑于 2022-07-04 - 来自专栏全栈程序员必看
激光slam认知_激光slam的优缺点
是否有办法让机器人一边逐步描绘出此环境完全的地图 所谓完全的地图（a consistent map）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落 slam分类 根据建图时所用的传感器的不同，可将现有的slam算法分为两类： 激光 slam 机器人必备条件 硬件要求 差分轮式机器人，可使用Twist速度指令控制 linear：XYZ方向的线速度，单位是m/s angular：XYZ方向上的角速度，单位是rad/s 机器人必须安装激光雷达等测距设备 ，可以获取环境深度信息 最好使用正方形和圆形的机器人，其他外形的机器人虽然可以正常使用，但是效果可能不佳 深度信息 激光雷达扫描信息： angle_min：可检测范围的起始角度 angle_max ros-kinetic-gazebo-ros-control 安装以上命令有错误时尝试：sudo apt-get –f install ROS gmapping slam算法实现 gmapping功能包 基于激光雷达 0.005"/> <remap from="scan" to="$(arg scan_topic)"/> </node> </launch> 操作小记 启动mapping演示（激光雷达
1.3K31编辑于 2022-09-24 - 来自专栏HansBug's Lab
1218: 激光炸弹
1218: [HNOI2003]激光炸弹 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 1139 Solved: 542 [Submit][Status ] Description 一种新型的激光炸弹，可以摧毁一个边长为R的正方形内的所有的目标。 激光炸弹的投放是通过卫星定位的，但其有一个缺点，就是其爆破范围，即那个边长为R的正方形的边必须和x，y轴平行。若目标位于爆破正方形的边上，该目标将不会被摧毁。
74960发布于 2018-04-10 - 来自专栏书山有路勤为径
激光SLAM概述
激光SLAM的pipeline 激光雷达去畸变 激光帧间（核心算法）|前端匹配 激光回环检测 非线性最小二乘优化（后端优化） 数据处理 激光雷达运动畸变去除 里程计数据矫正 帧间匹配算法 ICP（Iterrative Transformation) CSM(Correlation Scan Match) 回环检测 Scan -to-Scan Scan-to-Map Map-to-Map 后端优化 高斯牛顿方法 LM方法 2D激光 Mapping of Large Cyclic Environments----99 Karto SLAM----10 Cartographer----16 数据的预处理--非常重要 轮式里程计的标定 激光雷达运动畸变去除
2.1K31发布于 2019-07-10 - 来自专栏芯片工艺技术
激光显示技术
RGB激光显示技术是以红、绿、蓝三基色激光为光源的显示技术，是继黑白显示、彩色显示、数字显示之后的第四代显示技术。 三基色纯激光显示技术原理 以红、绿、蓝（RGB）三基色激光为光源的纯激光显示技术，与原有的阴极射线管（CRT）、液晶（LCD）和等离子体（PDP）等显示技术相比，在显示系统工艺构成上取得了光源升级换代的重大发明 其工作原理如下图：红、绿、蓝三色激光分别经过扩束、匀场、消相干后入射到相对应的光阀上，光阀上加有图像调制信号，经调制后的三色激光由X棱镜合色后入射到投影物镜，最后经投影物镜投射到屏幕，得到激光显示图像。 三基色纯激光优势——双高清、大色域（现有显示技术的3倍） 与自然光色域相比较，传统显示设备只能再现人眼所见颜色的30%，而激光显示色域覆盖率可达90%以上，是NTSC标准的2倍以上。 三基色纯激光优势——超高亮度、超长寿命 激光显示采用更先进的激光器作为显示光源，与传统光源相比，激光器产生的是单波长可见光，没有紫外红外辐射，避免了传统大功率光源放热过高的缺点。
86220编辑于 2022-06-08 - 来自专栏一点人工一点智能
【文献】激光SLAM综述
2D激光SLAM是指移动机器人在自身所处环境及位置先验信息未知的情况下，以2D激光雷达为主要传感器，感知周围环境信息，从而实现自身位姿的估计和地图的构建。 本文分为两部分，第一部分从激光测距原理入手，对三角法和飞行时间法进行了详细介绍和优缺点比较。第二部分从前端扫描匹配、后端优化、回环检测和地图构建这四个方面分别详细阐述了2D激光 SLAM系统框架。 同时对主流2D激光SLAM算法进行了深入分析和优缺点比较，并对激光SLAM未来的发展进行了展望。 2D激光SLAM算法优缺点分析 02 3D激光雷达SLAM算法综述 摘要：无人平台在大范围环境中实现自主定位与导航的能力需求日益严苛，其中基于激光雷达的同步定位和绘图技术(SLAM)是主流的研究方案 6 种开源 3D 激光雷达 SLAM 算法
70940编辑于 2022-12-27 - 来自专栏睐芯科技LightSense
激光准直器
大多数激光器输出的激光光束都属于基模高斯光束，其在轴向的振幅遵从高斯分布，如图1-37所示。 w(z)随z的变化规律为称为基模高斯光束的束腰半径；f为激光谐振腔的共焦参数，其数值由式中，激光器的具体结构决定。基模高斯光束的发散角定为可见基模高斯光束的发散角与束腰半径成反比。 激光准直的原理是使用透镜组合对高斯光束的束腰半径进行变换，目的是获得较大的束腰半径，从而减小激光的发散角。 准直后的激光高斯光束的束腰光斑的尺寸大于入射光束，因此激光准直镜又称为激光扩束镜。激光准直镜在结构上是一个倒置的望远镜，通常分为开普勒型和伽利略型。 图1-40给出了一种激光准直镜的实物图。备注：本文摘录自《精密激光测量技术与系统》是第23页。光学146光学 · 目录上一篇数字孔径Numerical Aperture的字面解析下一篇波动的概念
67110编辑于 2024-07-24 - 来自专栏s09g的技术博客
激光检测 Laser Measurement
前前后后放到一起，就是下面这玩意儿 激光检测 Laser Measurement 使用激光传感器，获取点云数据，探测物体。
24010编辑于 2022-07-06 - 来自专栏全栈程序员必看
激光slam学习日记——基于滤波器的激光SLAM方法
激光slam学习日记——基于滤波器的 基于滤波的方法不适合大型场景，因为误差慢慢累积，没办法修复。 不是权重越大差异越小吗，这怎么肥事 这个优化gmapping中没有 激光的准确度要明显高于里程计，所以在L区域内激光占主导地位，所以我们把预测的里程计模型变成雷达观测模型，缩小范围。
64130编辑于 2022-09-23 - 来自专栏芯片工艺技术
改善红光激光COD
提高激光器芯片COD阈值的方法有很多，其中非吸收窗口技术是适合大功率激光器芯片量产的常用方法。 COD通常发生在激光器的出光腔面，也就是镀有AR膜的透射面，因为芯片激发出的激光90%以上的激光都会从AR面射出，且AR面在芯片封装时将会凸出热沉边缘约10um，传导散热较差。 ,峰值 功率为6W,老化时间达22000h,是当前所报道的 638nm 波段激光器中功率最高的半导体激光器.据 相关报道,三菱公司生产的638nm 大功率红光半导 体激光器产品均采用非吸收窗口结构.美国 半导体激光器阵列也是提高器件输出功率的有 效方法.在半导体芯片上集成多个激光单元,形成激 光阵列.激光阵列分为一维阵列(bar条)和二维阵列 (叠阵),一个激光 bar条的功率可达数十瓦.1995年,美国 上图对国内外产品用于激光显示的红光半导体激光器的功率水平进行了总结,其中λ 为激光器的输出 波长,P 为激光器的输出功率.从表中可以看出大 功率红光半导体激光器普遍采用非吸收窗口结构; 此外,我国红光半导体激光器的输出功率与国际水
96930编辑于 2022-06-08 - 来自专栏云深之无迹
激光打蚊子.上
我今天冲浪的时候看见了一个有趣的东西，激光射蚊子！！！哈哈哈，以前是高射炮射蚊子，但是现在是激光射蚊子了。 首先是看见了这个评论，这个说，你告诉我蚊子在哪里，我去抓！还是很高兴的哪种！ 这套定位系统倒是可以参考，至于除的时候是不是使用激光，我觉得不重要，气体我是比较看好的，因为维护起来成本不是很高。 容我插一句，看见可爱的小飞机了，给大家分享一下。 它使用一对立体相机来识别目标对象的三维位置，然后传递给 （2）“精细跟踪”该系统使用单个高速摄像机和快速扫描镜 (FSM) 使用比例-积分-微分 (PID) 控制回路将目标保持在摄像机视场 (FOV) 的中间，以及 (3 ) 发射激光脉冲的激光剂量系统 ，该系统与精细跟踪系统共同对齐，以确保即使在对象移动时也能将激光脉冲准确地施加到对象上。 绿点周围的绿色圆圈代表激光的光斑尺寸（此处显示的所有图像直径为 2.5 mm）；遮挡因子表示该激光点（假设为高斯分布）与对象身体重叠的程度。
66040编辑于 2022-06-15 - 来自专栏自动驾驶
什么是LIDAR（激光雷达），如何标注激光点云数据?
简而言之，它是一种遥感技术，使用激光脉冲形式的光来测量传感器和目标物体之间的距离和尺寸。在自动驾驶场景下，激光雷达用于检测物体相对于车辆的位置，例如其他汽车、行人和建筑物。 人工神经网络的日益普及使激光雷达比以前更有用。 激光雷达技术自 1960 年代以来一直被人们使用，当时它被安装在飞机上以扫描它们飞过的地形。 大多数 LiDAR 系统由四个部分组成： 1) 激光：向物体发送光脉冲（通常是紫外线或近红外线）。 2) 扫描仪：调节激光扫描目标物体的速度和激光到达的最大距离。 3) 传感器：测量来自激光的光从目标物体反弹并返回系统所需的时间（从而测量距离）。 4) GPS：跟踪激光雷达系统的位置，以确保距离测量的准确性。 由于我们讨论的应用场景是自动驾驶汽车，我们将主要关注地面激光雷达。地面激光雷达附着在固定在地面上的物体上，并在所有可见方向上进行扫描。
2.3K50编辑于 2022-06-27 - 来自专栏全栈程序员必看
视觉slam和激光slam结合_视觉slam和激光slam
激光 SLAM： 早在 2005 年的时候，激光 SLAM 就已经被研究的比较透彻，框架也已初步确定。激光 SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。 ，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建； 视觉SLAM和激光SLAM的对比 一直以来，不管是产业界还是学术界，对激光 SLAM 和 VSLAM 到底谁更胜一筹，谁是未来的主流趋势这一问题 下面就简单从几个方面对比了一下激光 SLAM 和 VSLAM。 VSLAM 主要是通过摄像头来采集数据信息，跟激光雷达一对比，摄像头的成本显然要低很多。但激光雷达能更高精度的测出障碍点的角度和距离，方便定位导航。 而激光 SLAM 目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。
1.5K31编辑于 2022-09-23
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号