自主移动机器人-地图表示与构建.pptx

第五章移动机器人的地图表示与;5.1概述;地图;地图表示方法;地图表示方法与传感器;5.2常用环境感知传感器;测距传感器;二维激光传感器;三维激光传感器;相机;RGBD传感器;5.4地图表示方法;常用地图表示方法;1.点云地图(point;采用二维激光测距仪获得的点云地;采用三维激光测距仪获得的点云地;采用RGBD传感器获得的点云地;采用相机构建的点云地图;激光和视觉数据融合得到的点云地;根据法向量和深度的点云分割;1.点云地图(pointc;1.点云地图(pointc;1.点云地图(pointc;2.栅格地图;2.栅格地图;2.栅格地图;栅格地图降低存储空间的方法：采;栅格地图降低存储空间的方法：采;栅格地图降低存储空间的方法：采;栅格地图降低存储空间的方法：采;高度栅格地图(Elevatio;高度栅格地图(Elevatio;栅格中可存储其他信息;栅格中可存储其他信息;栅格中可存储其他信息;3.特征地图;3.特征地图;3.特征地图;3.特征地图;3.特征地图;3.特征地图;3.特征地图;4.拓扑地图(Topolog;地图表示研究趋势1:混合地图;地图表示研究趋势1:混合地图;地图表示研究趋势2:语义地图;地图表示研究趋势2:语义地图;地图表示研究趋势2:语义地图;5.5局部地图构建;局部地图构建;局部地图构建;5.5局部地图构建5.5.;占用栅格地图构建;占用栅格地图构建;每个栅格单元的占用概率估计;每个栅格单元的占用概率估计;求;PowerPoint演示文稿;逆传感器模型;高度栅格地图构建;高度栅格地图构建;高度栅格地图构建优化：;高度栅格地图构建优化：;多层平面描述的栅格地图;多层平面描述的栅格地图构建方法;多层平面描述的栅格地图;5.5局部地图构建5.5.;从激光测距仪数据到线段特征;Leastsquaresl;Totalleastsqu;Totalleastsqu;TLS存在问题;RANSAC（RANdomS;RANSAC;RANSAClinefit;RANSAClinefit;RANSAClinefit;RANSAClinefit;RANSAClinefit;RANSAC;RANSAC;RANSAC;Incrementallin;Splitandmerge;Splitandmerge;Houghtransform;Houghtransform;Houghtransform;Houghtransform;Houghtransform;END