我是 SLAM 的新手,我敢肯定这个问题很愚蠢,但我真的很想知道这种姿势和区域数据积累在 SLAM 中是如何进行的。一旦算法初始化,它就会开始跟踪姿势(并在某处(在哪里?)写入坐标序列)并恢复地图(存储在某处(在哪里?)的点云)。我对么?然后算法迭代所有持久点以实现闭环目的?积分是否存储在某个数据库中?或者使用什么数据结构?
请帮助我澄清情况!(因为你的脑袋可能偶尔会被无人机的螺旋桨切开,这是我未来的 SLAM 驱动的!))
提前致谢!
我是 SLAM 的新手,我敢肯定这个问题很愚蠢,但我真的很想知道这种姿势和区域数据积累在 SLAM 中是如何进行的。一旦算法初始化,它就会开始跟踪姿势(并在某处(在哪里?)写入坐标序列)并恢复地图(存储在某处(在哪里?)的点云)。我对么?然后算法迭代所有持久点以实现闭环目的?积分是否存储在某个数据库中?或者使用什么数据结构?
请帮助我澄清情况!(因为你的脑袋可能偶尔会被无人机的螺旋桨切开,这是我未来的 SLAM 驱动的!))
提前致谢!
您要问的是实施细节。这取决于您计划使用哪种 SLAM 算法,以及考虑到项目设置的性能问题,您希望如何实现它。
据我所知,rtabmap使用数据库来存储具有估计位置信息的特征,以实时检测回环闭合。
我也有同样的好奇心。我发现有些人使用预定义的网格和机器人开始的参考点以及机器人移动离散步骤时的参考点,例如每个方向 10 厘米,触发机器人传感器和地图(网格) 已更新。