SLAM地标检测和跟踪:在网格世界中同时进行本地化和映射 源码
地标检测和跟踪(SLAM) -----二维世界的SLAM(同时定位和映射)----- 我目前正在尝试将这项工作扩展到3D世界。 如果您想做出贡献或有任何疑问,请联系我们! 总览 结合机器人传感器测量和运动的知识,仅根据机器人随时间推移收集的传感器和运动数据即可创建环境图。 SLAM(同步本地化和地图绘制)提供了一种实时跟踪机器人在世界上的位置并识别地标(例如建筑物,树木,岩石和其他世界特征)的位置的方法。 下面是一个2D机器人世界的示例,其中仅使用由该机器人收集的传感器和运动数据定位并找到了地标(紫色X)和一个机器人(红色“ O”)。 档案 moving_and_sensing.ipynb
文件列表
SLAM-Landmark-Detection-and-Tracking-master.zip
(预估有个15文件)
SLAM-Landmark-Detection-and-Tracking-master
images
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59KB
omega1.png
70KB
index.png
5KB
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robot_class.cpython-37.pyc
2KB
helpers.cpython-37.pyc
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robot_class.py
4KB
LICENSE
1KB
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