感知定位

最新开源DCL-SLAM:一种用于机器人群体的分布式协作激光雷达 SLAM 框架代码：github 原文：原文为了在未知环境中执行协作任务，机器人群体需要建立一个全局参考框架，并在共享的环境理解中定位自身。然而，在现实世界中，这面临许多挑战，例如环境的先验信息缺失以及团队成员之间的通信不畅。本文提出了DCL-SLAM，这是一种与前端无关的完全分布式协作激光雷达（LiDAR）SLAM框架，可在信息交换量较低的情况下实现未知环境中的协同定位。基于点对点通信，DCL-SLAM采用轻量级的LiDAR-Iris描述子进行地点识别，不需要全队的完全连接。DCL-SLAM包含三个主要部分：可替换的

多机器人图优化：2024ICARA开源原文：原文代码：代码摘要—同时定位与地图构建（SLAM）是机器人领域中自主系统的关键任务。在多机器人系统中，去中心化方法因其无需中央基站并促进可扩展性而受到了广泛关注。本文提出了一种去中心化的多机器人图优化 SLAM 方法，称为 mrg slam，该方法利用了成熟的单机器人 SLAM 框架 hdl graph slam。在我们的方案中，每个机器人独立运行基于激光雷达（LIDAR）的图优化 SLAM 算法，实现了高效地探索未知环境。机器人可以交换独特的图节点和边，并将共享的信息纳入各自的 SLAM 解算中