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矩阵用matlab代码实现-SLAM_server:SLAM_server
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2021-05-26
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矩阵用matlab代码实现 SLAM_server 项目介绍 这是一个双机器人SLAM的后端matlab程序,用于记录前端的数据,生成轨迹,根据回环检测结果进行后端优化。 功能介绍 输入是: 1.两个机器人每一帧的位姿矩阵(每一帧相对于前一帧的位姿矩阵),也可以调成绝对位姿矩阵。 2.每一帧的netvlad文件 3.匹配帧之间的相对位姿矩阵 本项目的功能首先是读取前端产生的位姿矩阵,生成两个机器人各自的轨迹图。然后是对输入的两个机器人的netvlad文件进行匹配。找出每个机器人自身前后帧之间的匹配情况和两个机器人之间的匹配帧。接着根据前端位姿矩阵和回环检测的结果调用图优化库进行图优化,读取图优化之后的新的位姿矩阵进行绘图,可以实现轨迹合并和轨迹优化的功能。 文件结构 1.主程序是server.m程序,其他.m文件是当中调用的各种函数。 2.进行g2o图优化的代码在distributed-mapper-master文件夹(尚未进行编译) 项目使用方法 git clone之后用matlab打开本项目,首先需要修改代码前两行和48-53行的输入文件的目录。 然后需要修改第86行的目录地址,在
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矩阵用matlab代码实现-SLAM_server:SLAM_server (368个子文件)
MultiRobotUtils.cpp 16KB
runDistributedMapper.cpp 16KB
testDistributedMapper.cpp 13KB
testBetweenChordalFactor.cpp 12KB
DistributedMapper.cpp 12KB
Dockerfile 2KB
32 netvlad.eps 173KB
12.5%netvlad.eps 173KB
25%netvlad.eps 173KB
100%netvlad.eps 173KB
50%netvlad.eps 173KB
6.25% netvlad.eps 173KB
20.eps 172KB
28.eps 172KB
24 netvlad.eps 172KB
fullGraph_optimized.g2o 1.06MB
centralizedTwoStage.g2o 1.06MB
centralizedTwoStage_GN.g2o 1.06MB
initial.g2o 1.05MB
0.g2o 976KB
0_optimized.g2o 548KB
1_optimized.g2o 544KB
0.g2o 526KB
0_optimized.g2o 259KB
output2test.g2o 246KB
fullGraph.g2o 150KB
fullGraph.g2o 110KB
fullGraph.g2o 75KB
fullGraph.g2o 47KB
fullGraph.g2o 26KB
fullGraph.g2o 24KB
fullGraph.g2o 24KB
0.g2o 16KB
1.g2o 16KB
1.g2o 10KB
0.g2o 9KB
0.g2o 9KB
2.g2o 9KB
2.g2o 9KB
1.g2o 9KB
1.g2o 9KB
3.g2o 9KB
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8.g2o 5KB
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7.g2o 5KB
9.g2o 5KB
9.g2o 5KB
7.g2o 5KB
11.g2o 5KB
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9.g2o 5KB
9.g2o 5KB
5.g2o 5KB
5.g2o 5KB
25.g2o 5KB
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12.g2o 5KB
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22.g2o 5KB
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15.g2o 5KB
10.g2o 5KB
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39.g2o 5KB
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8.g2o 5KB
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38.g2o 5KB
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6.g2o 5KB
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40.g2o 5KB
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