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vgicp算法

点云SLAM
1 小时前
算法·机器人·gpu·slam·点云配准·vgicp算法·gicp算法
点云配准算法之-Voxelized GICP(VGICP)算法Voxelized GICP(VGICP) 是对经典 GICP(Generalized ICP) 的改进:不再对每个点做昂贵的最近邻查找,而是在体素(voxel)层上进行“分布到分布”(distribution-to-distribution)的配准。论文算法通过对点云进行体素化、在每个体素上汇总统计量(均值与协方差),把 GICP 的点级 d2d(distribution-to-distribution)思想推广到体素级,从而大幅降低对应搜索复杂度并便于并行实现(CPU 多线程 / GPU)。作者在论文
点云SLAM
3 个月前
3d·机器人·slam·vgicp算法·gpu 加速·lidar-imu 建图方法·全局匹配代价最小化
SLAM文献之-Globally Consistent and Tightly Coupled 3D LiDAR Inertial Mapping该论《Globally Consistent and Tightly Coupled 3D LiDAR Inertial Mapping》是日本先进工业科学技术研究所(AIST)的Koide等人于2022年在IEEE国际机器人与自动化会议(ICRA)上发表的一篇论文。该研究提出了一种基于全局匹配代价最小化和LiDAR-IMU紧耦合的实时三维建图框架,旨在提高在特征稀缺或动态环境中的定位与建图精度。 文由 Koide 等人在 2022 年发表,提出了一种全局一致且紧耦合的三维 LiDAR-IMU 建图方法。
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