Skip to content

Real-time SLAM for 3D Dense Mapping Using Geometric Features

Tháng Mười Hai 11, 2016

Shih-Yun (Laila) Lo

The motivation of this project follows:

  • Low cost 3D sensors (such as Kinect and Xtion) becomes popular and are applied on SLAM (Simultaneous localization and mapping) tasks.
  • The large amount of 3D point cloud data produced by 3D sensors can potentially increase the quality of 3D mapping, but it requires more computational power (e.g. using GPU)
  • Using GPU for real-time SLAM consumes a lot of electric power, which is inappropriate to be implemented on stand-alone robots or portable devices.

We mainly use PCL(point cloud library) in C++ in this project,  on ROS on Ubuntu 14.04. The system pipeline follows as:


Feature Exaction: based on the depth information from raw data, we down sampled and locally exactly feature points that are geometrically significant, such as points with low curvatures in the surrounding environments, consistent surface normals, or high variation in curvatures. We therefore are capable to categorized points into planes or…

View original post 54 từ nữa


From → Uncategorized

Gửi bình luận

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập: Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Đăng xuất /  Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Đăng xuất /  Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất /  Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất /  Thay đổi )


Connecting to %s

%d bloggers like this: