slam

请不要叫我菜鸡

无环SLAM系统集成后端回环检测模块（loop）：SC-A-LOAM以及FAST_LIO_SLAM最近在研究SLAM目标检测相关知识，看到一篇论文，集成了SC-A-LOAM作为后端回环检测模块，在学习了论文相关内容后决定看一下代码知识，随后将其移植，学习过程中发现我找的论文已经集成了回环检测模块，但是我的另一篇base并没有集成回环检测模块，不过后面调研发现这个回环检测模块可以方便的进行移植，下面简单总结一下这个后端回环模块的使用方式：

小虎哥哥爱学习

《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第9章_视觉SLAM系统【第1季】9.第9章_视觉SLAM系统-视频讲解【第1季】9.1.第9章_视觉SLAM系统_ORB-SLAM2算法（上）-视频讲解

Cartographer源码理解最近一个半月，利用空余时间对Cartographer源码进行了简单的阅读，在这里做了个简单梳理，和大家分享交流。

【三维重建】近期进展（完善中）提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考来源：1清华大学人工智能产业研究院2安阳理工大学 3清华大学4北京理工大学项目：https://sainingzhang.github.io/project/uc-gs/

【Orb-Slam3学习】特征匹配函数的目的与分类特征匹配的目的大致有3个：1、特征点最朴素的匹配方式的暴力匹配，但是暴力匹配过于耗时。从而在Orb-Slam3中为快速进行特征点匹配创建了多个特征匹配函数。

intel RealSense D435i自制数据集跑SLAM提示：该篇文章在Ubuntu22.04系统上进行1.下载realsense如果clone不下来，可以试试用手机流量。如果流量也不行可以科学上网至今进入github网址下载下来，然后利用WinSCP或者X-Ftps等软件传输即可。

视觉SLAM ch3补充——在Linux中配置VScode以及CMakeLists如何添加Eigen库ch3中的所有代码，除了在kdevelop中运行，还可以在VScode中运行。下面将简要演示配置过程，代码不再做解答，详细内容在下面的文章中。（这一节中的pangolin由于安装过程中会出现很多问题，且后续内容用不到该平台，所以暂时不进行安装）

风与铃的约定

2.2 视觉SLAM 实践：EigenEigen 是一个 C++ 开源线性代数库。它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。许多上层的软件库也使用 Eigen 进行矩阵运算，包括 g2o、Sophus 等。

在C++程序中新建并使用库创建一个新的cpp文件后，定义一个函数我们希望这个函数是可以被多个程序调用的，而不是直接输入在程序中进行编译。在C++程序中，不是所有代码都会被编译成可执行文件，只有main函数所在的程序才可以生成可执行文件。而这个库是通过上一节中的配置文件CMakeLists.txt文件中，通过add_library命令调用的，命令格式如下：

【视觉SLAM】 G2O库编写步骤介绍G2O以稀疏优化器（SparseOptimizer）为核心，分为图的构建与求解器构建两部分，分别对应该图的上下两部分。

什么都不会的小澎友

（秋招复习）自动驾驶与机器人中的SLAM技术（一）不知不觉自己也到了秋招的年纪了，虽然感觉自己还是个菜鸡，总感觉自己理论上和实践上都会一点，但又会的不多。。相比于V-SLAM，自己在激光SLAM这块真的是徒有一点理论毫无工程经验，所以为了巩固一下自己这可怜的卢纶基础，画了差不多两周多一点，把之前在深蓝学院上的网课《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》又过了一遍，真是不复习不知道，一复习吓一跳，虽然自己当时擦着边拿到了优秀学员，但基础知识还真是忘了不少。。写这篇文章的目的就是为了再从整本书的角度出发，把每章节大概讲了什么以及我认为的重点再大概记录一遍，这样

alike-cpp 编译https://github.com/Shiaoming/ALIKE-cpp下载所需要的版本，camke 安装即可

遥感摆烂人

松灵机器人scout mini小车自主导航(3)——建图导航仿真在之前的文章中，我们已经介绍了如何在gazebo和rviz对scout mini小车进行仿真，并且测试了添加自定义的传感器，在本文章中将进一步介绍如何利用scout mini小车在仿真环境中建图和导航。仓库链接: https://gitee.com/agent-explorer/robotics/tree/master/scout_mini_navigation

LinK3D: Linear Keypoints Representation for 3D LiDAR Point Cloud【翻译与解读】摘要特征提取和匹配是许多机器人视觉任务的基本组成部分，如 2D 或 3D 目标检测、识别和配准。2D 特征提取和匹配已取得巨大成功。然而，在 3D 领域，当前方法由于描述性差和效率低，可能无法支持 3D LiDAR 传感器在机器人视觉任务中的广泛应用。为了解决这一限制，我们提出了一种新颖的 3D 特征表示方法：3D LiDAR 点云的线性关键点表示 (LinK3D)。LinK3D 的新颖之处在于它充分考虑了 LiDAR 点云的特性（如稀疏性和复杂性），并用其稳健的邻近关键点表示关键点，这在关键点描述中提

遥感摆烂人

松灵机器人scout mini小车自主导航(2)——仿真指南之前介绍了如何通过CAN TO USB串口实现用键盘控制小车移动。但是一直用小车测试缺乏安全性。而松灵官方贴心的为我们准备了gazebo仿真环境，提供了完整的仿真支持库，本文将介绍如何上手使用仿真。

遥感摆烂人

松灵机器人scout mini小车自主导航(1)最近实验室来了个松灵机器人scout mini的底座。本着学习的目的对其进行了研究，从最基础的连接开始。

视觉SLAM14精讲——相机与图像3.1相机是VSLAM中的核心传感器。本章知识点内容涉及到相机相关的知识以及3D计算视觉的一些基础内容。技术栈涉及到相机内外参的标定，投影，以及三维重建。

精彩文帅。

EVO轨迹评估工具基本使用教程(学习记录)参考文章链接：slam轨迹评估性能指标汇总EVO安装使用教程各类数据格式slam精度评定工具轨迹评估工具使用：evo安装以及学习

激光雷达SLAM算法综述大家好呀，我是一个SLAM方向的在读博士，深知SLAM学习过程一路走来的坎坷，也十分感谢各位大佬的优质文章和源码。随着知识的越来越多，越来越细，我准备整理一个自己的激光SLAM学习笔记专栏，从0带大家快速上手激光SLAM，也方便想入门SLAM的同学和小白学习参考，相信看完会有一定的收获。如有不对的地方欢迎指出，欢迎各位大佬交流讨论，一起进步。博主创建了一个科研互助群Q：772356582，欢迎大家加入讨论。

NGM-SLAM：首创融合神经辐射场子图的3DGS-SLAM，问鼎SOTA！论文标题：NGM-SLAM: Gaussian Splatting SLAM with Radiance Field Submap