学习两年多，感觉SLAM太难了，大家对此有什么想法？ - 知乎
公司从业人员，从17年6月份接触SLAM，做了也快三年了，感觉SLAM太难了，还没有入门，顶多把开源项目比如ORB_SLAM拿过来跑跑，好多细节知识点…
当使用视觉SLAM对一个环境建图之后，如何让机器人能够 ...
Cartographer是Google推出的一套基于图优化的激光SLAM算法，它同时支持2D和3D激光SLAM，可以跨平台使用，支持Lidar、IMU、Odemetry、GPS、Landmark等多种传感器配置。 是目前落地 …
NeRF/3DGS based SLAM究竟有哪些实际的应用场景？ - 知乎
2025年3月20日 · 在SLAM 中，两个最关键的模块是地图构建（Mapping）和轨迹跟踪（Tracking），它们分别对应场景建模和相机位姿跟踪。 SLAM 技术已经有近 40 年的发展历 …
如何向一个门外汉通俗地解释SLAM技术？ - 知乎
2015年9月21日 · 相关背景 现有SLAM综述回顾 SLAM有了显著的增长，诞生了各种各样的综合论文。在早期阶段，达兰特-怀特和贝利介绍了SLAM问题的概率性质，并强调了关键方法。Grisetti等人 …
【自己动手做一台SLAM导航机器人】第六章：SLAM建图与 ...
2023年1月16日 · 2.google-cartographer机器人SLAM建图 主流的激光SLAM算法有hector、gmapping、karto、cartographer。 hector是一种结合了鲁棒性较好的扫描匹方法2D_SLAM方法 …
学习SLAM需要哪些预备知识？ - 知乎
关于优化，SLAM中的优化方法十分基本，参考高斯牛顿，LM，结合稀疏线性代数。 其实用的时候会使用一种g2o的图优化库或者ceres。
没想到SLAM的应用范围如此广泛
2023年1月19日 · SLAM导航方案由建图（mapping）、定位（localization）和路径规划（path planning）3大基本问题组成，这3大问题互相重叠和嵌套又组成新的问题，也就是SLAM问题、导 …
在机器人/自动驾驶中，强化学习和slam哪个方向更有前景？
拓扑SLAM追求对于地图的高层次抽取，追求地图信息的融合和hierarchy层次的表达，由于过于抽象，难以在工程中达到厘米级定位而被放弃，但是拓扑SLAM却是最早模仿人和动物的感知行为而 …
超全 | 视觉SLAM从理论到实践基础知识汇总
2021年12月14日 · 21世纪视觉 SLAM 的一个重要进展是认识到了矩阵 H 的稀疏结构，并发现该结构 可以自然、显式地用图优化来表示。 H 矩阵的稀疏性是由雅可比 J (x) 引起的。 考虑这些代价函 …
在自动驾驶领域，SLAM和感知算法的区别与联系是什么 ...
2022年9月23日 · SLAM要有 感知算法，有了感知算法不一定能做 slam 两个缺一不可，现在上车的一些功能，slam不一定要有，但是感知肯定要用的。 但是感知深如海，各种算法，场景，数据累 …