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RSS订阅原创 ROS学习 进程通信 nodelet
这是一种在ROS中用于优化节点间通信的工具，主要用于减少跨进程通信的开销，特别是在处理大容量数据。例如，某个相机/雷达的感知驱动节点通过A、B两个节点发挥作用，其中A节点负责发布点云/图片，B节点负责订阅并附加生成感知数据。AB之间通信非常频繁就产生了延迟问题，为了优化此现象，
2025-05-27 17:05:32
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原创 论文Review 地面分割 GroundGrid
《GroundGrid: LiDAR点云地面分割与地形估计》一文由柏林自由大学Dahlem机器学习与机器人中心的研究团队发表于2024年IEEE机器人与自动化快报。该研究提出了一种基于栅格的地面分割与地形估计算法，旨在提高自动驾驶汽车中LiDAR传感器的数据处理效率。GroundGrid算法通过动态更新高程图实现鲁棒的地面分割，包括异常值过滤、点云栅格化、地面单元分类、地面高程计算、地形插值和点云分割等步骤。实验结果表明，该算法在提高地面分割精度和地形估计准确性方面表现优异，为自动驾驶汽车的目标检测和分类等
2025-05-23 15:10:54
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原创 论文Review 动态高斯 Street Gaussians
摘要： 浙江大学与理想汽车合作的研究团队在ECCV 2024上提出了StreetGaussians，一种基于高斯泼溅（Gaussian Splatting）的动态城市场景建模方法。该方法通过为每个点云分配3D高斯球，分别处理静态背景和动态前景。背景使用静态球谐函数，前景则采用动态球谐函数，并通过4D球谐函数优化动态外观模型，减少内存消耗。语义部分采用标量标签（前景）和向量标签（背景）区分不同对象。初始化阶段利用激光雷达点云解决视觉特征点法在无/弱纹理区域的局限性，并通过SFM区分真动态物体。渲染时结合背景和
2025-05-22 15:05:43
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原创 论文Review ROLO-SLAM: Rotation-Optimized LiDAR-Only SLAM in Uneven Terrain with Ground Vehicle
本文介绍了在安装和运行ROLO-SLAM算法过程中遇到的技术问题及其解决方案。首先，作者在安装准备阶段遇到了GTSAM库的兼容性问题，通过更换和重装GTSAM库解决了“double free or corruption (out)”错误，但随后又出现了共享库文件缺失的问题，通过Google搜索找到了解决方案。在ROLO-SLAM初体验中，作者发现激光雷达坐标系与基础坐标系分离的问题，经过调整后算法得以运行，但仍存在激光雷达数据“跑飞”的现象。文章还详细介绍了ROLO-SLAM的系统流程，包括激光雷达扫描的去
2025-05-20 14:11:56
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原创 论文review 点云配准 Quatro
《ASingleCorrespondenceIsEnough:RobustGlobalRegistrationtoAvoidDegeneracyinUrbanEnvironments》由HyungtaeLim等人提出，针对城市环境中的点云全局配准问题，特别是在退化场景下的鲁棒性。文章提出了一种名为QUATRO的方法，通过解耦旋转和平移的估计，简化了计算复杂度。利用平移不变测量（TIMs）消除平移对旋转估计的影响，并引入quasi-SO(3)概念，将旋转近似为城市环境中的纯偏航旋转，从而降低自由度并增强鲁棒性
2025-05-19 16:28:27
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原创 论文Review A micro Lie theory for state estimation in robotics
李群是一个古老的数学抽象概念，可以追溯到19世纪，当时数学家索菲斯·李（Sophus Lie）奠定了连续变换群理论的基础。许多年后，它的影响已经遍及科技的各个领域。在机器人学中，我们最近正在经历一个重要的趋势，至少在估计领域，特别是在用于导航的运动估计中。然而，对于绝大多数的机器人学家来说，李群是高度抽象的结构，因此很难理解和使用。在对机器人学进行评估时，往往不需要利用理论的全部能力，因此我们要筛选需要的理论材料。
2025-04-22 15:17:26
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原创 论文Review FAST-LIVO2: Fast, Direct LiDAR–Inertial–Visual Odometry
来源：IEEE TRANSACTIONS ON ROBOTICS, VOL. 41, 2025学校：University of Hong Kong摘要：本文介绍了 FAST-LIVO2，这是一种快速直接的 LiDAR 惯性视觉里程计框架，旨在在 SLAM 任务中进行准确和稳健的状态估计，从而实现实时机器人应用。FAST-LIVO2 通过高效的误差状态迭代卡尔曼滤波器 （ESIKF） 集成 IMU、LiDAR 和图像数据。为了解决 LiDAR 和图像测量之间的尺寸不匹配问题，我们采用了顺序更新策略。
2025-04-17 10:35:06
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原创 从零开始的深度学习(1)-什么是Transformer
如今，深度学习已经成为一个像编程语言一样基础且重要的工具，是每一个研发工作者绕不过的必备技能，对于科研来说仅仅了解和会使用似乎变得远远不够。不管是处于想把深度学习学好以给自己的论文赋能亦或是学一个找工作的傍身技能的想法，我也决定将这个技能树点起来。学习一项技能最好的时机是入学前，其次就是现在，抓紧时间补补基础吧。为什么选择Transformer是因为这是我认知范围内用的最多最好的模型了，是最可能为现在的项目/论文/工作赋能的技术，记录下学习过程。
2025-03-31 23:41:57
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原创 论文 Review SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM
稠密同步定位和地图构建 （SLAM） 对于机器人和增强现实应用至关重要。但是，当前方法经常受到它们表示场景的非体积或隐式方式的阻碍。这项工作介绍了 SplaTAM，这种方法首次利用显式体积表示，即 3D 高斯，从单个unposed的 RGB-D 相机实现high-fidelity重建，超越了现有方法的能力。SplaTAM 采用一个简单的在线tracking and mapping系统，该系统专为底层高斯表示量身定制。它利用mask优雅地捕捉场景密度的存在。与以前的表示相比，这种组合具有多种优势，包括快速渲染
2025-03-27 10:48:57
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原创 PCL版本导致程序玄学Bug
发现给别人的代码是我以前写的cmakelist，里面用的是pcl-1.10，与ubuntu 20.04 ros noetic的pcl版本一致。3. 通过公式推导、打印log，最终定位到问题，发现计算结果和发布结果不相同，将输出结果打印：并且发现同一地址变量，存在不同值！2.在PublishOdometry函数里，DR_pose指针作为const传入时（尝试更换成const OdometryType & data，也发生错误）， 程序运行崩溃，ros发布的坐标乱飞。我的电脑一定是被智子绑架了！
2025-03-20 22:00:14
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原创 SLAM学习 - ICP、GICP、VGICP
首先先确定ICP算法在点云配准所处的位置：点云配准分为两步：粗配准和精配准，而ICP算法属于精配准。众所周知，非线性优化方法中，初值的设定非常重要，初值也就是此处粗配准。初值是粗配准要解决的问题，也就是要提供比较好的初值。在激光SLAM中为了效率，通常采用匀速运动模型来为当前帧的激光点云提供初值，再通过ICP求解位姿。LOAM系列中，采用特征点（角点和面点）的方法减少待匹配数量同时降低了噪声，有助于提升性能。但是特征点的提取通常依赖超参数的设置，这降低了算法在面对不同的复杂场景时的适用性。
2025-03-16 13:56:06
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原创 论文Review 激光点云地面分割-DipG-Seg
这是篇非常扎实的工作，简单有效可靠，比目前测过的patchwork、MULLS、LeGo-LOAM、CSF等算法的效果都要好很多，而且运行效率非常快，应该是现在非学习地面分割算法的SOTA了，可以运用到工程实际中。但阅读了论文和代码分析下来该工作中的某些步骤或处理仍有不合理和效果不理想之处，这里不再展开，而且最终可见这个分类结果还有很多可以提升和改进的空间。
2024-11-18 14:23:52
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原创 PCL 自定义点云数据类型用法错误导致kdtree_flann相关库报错
又经过一番搜索，问题原来是pcl对于自定义点云数据类型的使用我是直接copy的以前项目的代码，但是我没有用对。从CMakeList检查到PCL库，从新项目代码对比到旧项目代码均没发现问题，很困惑，怎么就PCL::KDTree突然就不给用了。但对本工程并没起到作用（事后反思有可能是项目里pcl库路径设置不对，导致Cmakelist没找对）。即：在你项目的main函数中，在包含pcl库头文件之前，加上该宏——即：在你项目的main函数中，在包含pcl库头文件之前，加上该宏——
2024-10-22 23:04:02
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原创 ZED2运行ORB-SLAM3 （一、环境搭建）
ZED2 SDK3.6 + CUDA10.2 + Ubuntu18.04 + ROS Melodic ——ORB-SLAM3
2021-10-28 17:23:14
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原创 ORB-SLAM 3 安装常见错误(Ubuntu18.04+ROS melodic)
Pangolin 编译失败Pangolin的最新版的库不能使用,编译不通过,需要使用老版本的库.https://github.com/zzx2GH/Pangolinffmpeg版本不兼容问题1.对ffmpeg降级(未尝试)卸载ffmpegsudo apt-get purge ffmpeg手动下载低版本http://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-4.3.tar.xz2.修改CMakeList.txt文件,屏蔽ffmpeg影响(亲测可行)参考
2021-08-30 16:52:30
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原创 ROS问题整理
问题Diary2021-2-71 ROS：No module named rospkgpython2 与python3切换2 :ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit__tf2)问题是：python2 与python3切换google找到了解决办法：Errors like this are caused by python version problem. Your tf
2021-04-03 10:52:49
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空空如也
空空如也
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