• 
  复杂环境下基于因...
  ￥118.50元
• 
  点云数据语义分割...
  ￥77.42元
• 
  导航时空基准
  ￥93.22元
• 
  北斗卫星导航原理...
  ￥118.50元

本书系统介绍以激光雷达(LiDAR)、惯性测量单元（IMU）和全球导航卫星系统为主要传感器的多源融合同时定位与地图构建（SLAM）技术。本书以因子图优化为多源数据融合框架，围绕复杂环境下所面临的几种典型重难点问题，从原理阐述、公式推导和应用实践等多个维度，对基于因子图的SLAM理论与方法进行全面、深入解读。本书主要内容包括基础数学原理、组合导航原理、性能评估方法、强度和时间信息增强的激光雷达里程计、结构化环境下基于连续时间轨迹估计的LiDAR/IMU时空标定、基于连续时间轨迹估计的LiDAR/IMU紧耦合导航系统、大尺度复杂环境下基于分层优化的三维地图构建等，采用循序渐进的方式，从基础理论和数学模型入手，由单一LiDAR系统逐步扩展到与IMU、GNSS融合的系统，对完整的SLAM体系进行抽丝剥茧的分析和介绍。

样章试读

• 暂时还没有任何用户评论

总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页

全部咨询(共0条问答)

• 暂时还没有任何用户咨询内容

总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页

用户名：	匿名用户
E-mail：
咨询内容：

• 目录
  “导航与时频技术丛书”序
  前言
  第1章 绪论 1
  1.1 现代化地理空间信息的发展 1
  1.2 SLAM技术的发展 4
  1.2.1 SLAM问题的提出和定义 4
  1.2.2 SLAM的发展和瓶颈 6
  1.3 本书重点和主要内容安排 8
  1.3.1 本书重点讨论的难点问题 8
  1.3.2 本书重点关注的技术问题 9
  1.3.3 本书主要内容安排 9
  参考文献 11
  第2章 基础数学原理 13
  2.1 坐标系 13
  2.1.1 坐标系的定义 13
  2.1.2 坐标系的表达及变换 15
  2.2 李群和李代数 17
  2.2.1 两种重要的李群和李代数 18
  2.2.2 指数映射与对数映射 22
  2.2.3 两种非线性误差模型的李代数求导 24
  2.3 基于因子图的非线性优化 27
  2.3.1 非线性优化 27
  2.3.2 因子图模型 28
  2.3.3 稀疏性 29
  2.3.4 增量式平滑算法 31
  参考文献 32
  第3章 组合导航原理 33
  3.1 运动学 33
  3.1.1 刚体运动学 33
  3.1.2 特殊正交群和向量空间上的动力学 36
  3.1.3 特殊欧氏群上的动力学 37
  3.2 三维视觉导航 37
  3.2.1 LiDAR测量 37
  3.2.2 使用LiDAR进行航迹推算 39
  3.3 惯性与组合导航 42
  3.3.1 惯性导航 42
  3.3.2 惯性/卫星组合导航 48
  参考文献 54
  第4章 性能评估方法 55
  4.1 实验环境搭建 55
  4.1.1 时间同步 55
  4.1.2 基准真值 57
  4.2 数据集 60
  4.2.1 仿真平台 61
  4.2.2 开源数据集 62
  4.2.3 地面移动平台 62
  4.2.4 车载平台 63
  4.2.5 可穿戴平台 65
  参考文献 66
  第5章 强度和时间信息增强的激光雷达里程计 67
  5.1 概述 67
  5.2 相关技术及典型方法 69
  5.2.1 基于LiDAR的SLAM技术 69
  5.2.2 基于点云的动态目标分割技术 71
  5.2.3 典型方法 72
  5.3 系统概述 77
  5.4 方法介绍 78
  5.4.1 特征提取滤波器 78
  5.4.2 强度配准 83
  5.4.3 动态目标剔除 85
  5.4.4 LiDAR里程计 87
  5.4.5 LiDAR地图构建 90
  5.5 实验分析 91
  5.5.1 模块功能测试 91
  5.5.2 系统性能测试 95
  5.5.3 总结与分析 101
  参考文献 101
  第6章 结构化环境下基于连续时间轨迹估计的LiDAR/IMU时空标定 107
  6.1 相关技术及典型方法 109
  6.1.1 LiDAR与IMU的标定及IMU初始化技术 109
  6.1.2 典型方法 111
  6.2 方法概述 114
  6.2.1 问题描述 114
  6.2.2 系统框架 115
  6.3 方法介绍 116
  6.3.1 结构化地图构建 116
  6.3.2 数据预处理 118
  6.3.3 动态初始化 119
  6.3.4 基于连续轨迹的标定 123
  6.4 实验验证 128
  6.4.1 实验介绍 128
  6.4.2 仿真测试 128
  6.4.3 实测数据测试 132
  6.4.4 总结与分析 136
  参考文献 136
  第7章 基于连续时间轨迹估计的LiDAR/IMU紧耦合导航系统 139
  7.1 相关技术及典型方法 141
  7.1.1 LiDAR/IMU组合系统技术 141
  7.1.2 典型方法 144
  7.2 方法概述 152
  7.2.1 问题描述 152
  7.2.2 系统框架 153
  7.3 方法介绍 154
  7.3.1 因子图的状态估计 154
  7.3.2 数据预处理 155
  7.3.3 自适应初始化 156
  7.3.4 LiDAR/IMU紧耦合估计 158
  7.3.5 点云地图管理 164
  7.4 实验验证 164
  7.4.1 鲁棒性测试 164
  7.4.2 系统性能测试 171
  7.4.3 总结与分析 177
  参考文献 178
  第8章 大尺度复杂环境下基于分层优化的三维地图构建 182
  8.1 相关技术及典型方法 184
  8.1.1 大尺度三维地图构建和优化技术 184
  8.1.2 大尺度回环检测技术 185
  8.1.3 典型方法 186
  8.2 方法概述 188
  8.2.1 问题描述 188
  8.2.2 系统框架 189
  8.3 移动测量的概率模型 190
  8.3.1 传统MMS概率模型 191
  8.3.2 融合SLAM技术的MMS概率模型 191
  8.4 方法介绍 192
  8.4.1 局部地图优化 194
  8.4.2 全局地图优化 196
  8.5 实验验证 201
  8.5.1 定位定姿精度测试 201
  8.5.2 地图质量测试 206
  8.5.3 复杂环境下的鲁棒性测试 209
  8.5.4 总结与分析 215
  参考文献 215