SLAM SDK

SLAM SDK 用于三维点云序列的拼接融合,三维扫描仪的扫描程序集成


适用数据类型
适用场景
SLAM SDK 特点
SDK测试:

扫描应用案例

  • 连续扫描,实时拼接
  • 几何特征少的区域(平面)能通过颜色辅助拼接成功


全局优化累计误差:前端扫描常有累计误差,全局优化可以减少回路带来的误差。下面是一个室内扫描的例子:左图是点云连续拼接的效果;右图采用了全局优化,闭合了回路。

  • 因为集装箱几何特征欠缺,前端拼接使用了颜色信息进行辅助
  • 全局优化加入了平面约束信息

手持扫描仪数据拼接

激光扫描仪数据拼接(KITTI数据)
2011_09_30_drive_0018
2011_10_03_drive_0027
2011_10_03_drive_0034

SLAM前端的局部全局优化
SLAM前端实时配准点云时,有时候会遇到某些帧的点云质量不高,特别是在转角角度比较大的时候。这时候的局部配准误差会比较大,需要局部的全局优化来提高配准精度。下面是一些前端注册的例子,可以看到局部全局优化的作用。

点云全局注册
SLAM前端实时配准融合的点云,在整体上往往有比较大的回路误差。全局注册可以减小回路误差。下面是一些示例数据,用于测试全局注册功能。
室内扫描数据
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TUM RGBD Dataset (全局注册优化)
TUM RGBD的深度数据,精度低,Z值较大的部分( Z > 2 )扭曲大。仅用刚性配准是配不准的,会产生跷跷板的效果。我们加入了非刚性配准和点云拟合的方法,使得点云能配准到一块,消除重影。

纹理贴图

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