实时环境重建

Posted 2020-10-08 Tigerwang1218

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前言

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基本介绍

      课题的一部分内容。

      基于点线特征的 SLAM 算法主要包括三个部分，即帧间配准，闭环检测 和闭环优化。 帧间配准通过直接拼接点或者间接利用特征拼接点云来计算两 个点云直接的三维位姿变化，闭环检测则是通过提取点云中的有效信息来比 较二者的相似程度，用以建立二者之间的位姿约束，一般会建立起帧间的冗 余约束，增强拼接算法的鲁棒性。 最后一步的图优化是一个复杂的数学最优 化过程，借鉴已有的研究成果，可以把问题转化成 AX=B 的线性方程组的求 解问题，从而可以得到图优化之后的环境信息。
      在上一步环境的、三维重建中生成了一个全局一致的点云地图， 但是这个地图含有许多冗余信息， 也需要比较大的内存空间去维护。在分析已有的地图表示方式的基础之上，选择基于八叉树的概率化三维环境地图， 方便后面进行进一步的处理。

贴大图如下，视频在这里

http://yun.baidu.com/s/1nulTDVF