地图匹配的新算法
不同时间戳的地图差异匹配改进算法
同 济 大 学 学 报（ 自 然 科 学 版）
Ｊ Ｏ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ Ｔ Ｏ Ｎ Ｇ Ｊ Ｉ Ｕ Ｎ Ｉ Ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ （ Ｎ Ａ Ｔ Ｕ Ｊ Ｌ Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ ）
Ｖｏ １ ． ４ １ Ｎｏ ． １ Ｏ ０ｃ ｔ ．２ ０ １ ３
被解 析成 一棵倒 立 的树形 结构 ， 与 ＸＭＬ文档 的差 异 匹配算法 类似 ． Ｘ ＭＬ文档 的差异 匹配 算 法 可 以分 为
３类 ： 第 １ 类 是针 对有 序 节 点 树 的差 异 匹配 算 法 ， 第 第 ３类算 法 文 献 标 志 码 ：Ａ ２类 是针对 无序 节点树 的差 异 匹配算 法 ， 不 是将 Ｘ ＭＬ结 构树 中所 有 节 点看 作 有 序节 点 或 者
文章编号 ： ０ ２ ５ ３ — ３ ７ ４ Ｘ（ ２ Ｏ １ ３ ） ｌ Ｏ 一 １ ５ ８ ９ — ０ ７
不 同 时 间戳 的 地 图 差 异 匹 配 改 进 算 法
杜 庆峰 ， 赵亚男
（ 同济 大 学 软 件 学 院 ， 上海 ２ ０ １ ８ ０ ４ ）
摘要 ： 在 分 析 了 现有 的可 伸缩 矢 量 图 形 （ Ｓ ＶＧ） 格 式 地 图 差 异
的数 目， 缩 短 了 匹 配过 程 ． 匹配结果 为差异脚 本 ， 该 脚 本 记 录 了前 一 个 时 间 戳 到 后 一 个 时 间 戳 的更 新 操 作 ． Ｉ — Ｄ ｉ ｌ ｌ Ｓ算 法 相
ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ． 式地图差 异 匹 配 算 法 Ｉ — Ｄｉ ｆ Ｓ （ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ Ｓ ＶＧ ｅ
orbslam用到的算法与公式
orbslam用到的算法与公式ORB-SLAM（Oriented Fast and Rotated Brief-SLAM）是一种基于特征点的实时单目视觉SLAM系统。
它结合了FAST角点检测与描述子BRIEF描述子，利用这两种特征来进行地图构建、相机跟踪和定位。
ORB-SLAM主要分为三个模块：定位追踪，建图和回环检测。
下面将具体介绍这三个模块的相关算法与公式。
1. 定位追踪：ORB-SLAM利用特征点来追踪相机的运动。
在某一帧中提取到的特征点经过特征点跟踪算法获得其在连续帧中的匹配点，进而计算相机的运动。
ORB-SLAM采用光流法将特征点在连续帧之间进行跟踪，具体算法如下：- 特征点提取：ORB-SLAM利用FAST算法检测候选角点，并根据Harris角点响应进行精确定位。
- 描述子计算：对于检测到的候选角点，ORB-SLAM使用BRIEF描述子对其进行描述，通过矩形区域采样得到二进制描述子。
- 最小二乘法：ORB-SLAM采用最小二乘法对当前帧和上一帧之间的特征点进行匹配，得到2D-2D匹配点对。
- 位姿估计：利用匹配点对通过PnP算法（Perspective-n-Point）估计相机的位姿（旋转和平移）。
- 三角化：对于2D-2D匹配点对，ORB-SLAM通过三角化算法从而得到3D点云。
- 重定位：当相机丢失跟踪时，ORB-SLAM采用方向信息与重定位模型计算相机的位置，并利用特征点描述子进行重定位。
2. 建图：ORB-SLAM通过连续帧间的视觉里程计得到相机的运动轨迹，并同时构建地图。
主要使用几何和视差约束来进行地图构建，具体算法如下：- 初始化：ORB-SLAM从两个单独视野（例如初始的两帧）中进行初始化，同时计算两个视野中的匹配点，进行位姿计算和三角化重建。
- 回环检测：ORB-SLAM利用回环检测模块来发现已经访问过的位置，通过计算两个视野之间的相似性得到回环检测。
- 位姿优化：利用词袋模型和位姿图优化方法进行地图管理和位姿优化。
基于GPS／地图匹配的车辆跟踪算法研究
第２ ５卷 第 ３期
２０ ０ ８年 ３ 月
计 算机 应 用与软件
Ｃｏ ｍｐｕｅ ｐ ｉａ ｉｎ ｎｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｓ ａ ｏ ｔ ｒ ｏ
Ｖ０ ． ５ Ｎｏ ３ １２ ． Ｍａ ． ００ ｒ２ ８
（ ｏｅｅｏ ｎ ｒ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇ ａ ｉ ｌ ｏｍ ｌＵ ｉ ｒｔ，ｅｉｇ１０ ３ ， ｈｎ ） Ｃ ｌｇ ｆ ｍａｉ ｎ ｉ ｒ ，Ｃｐｔ ｒ ａ ｎｖ ｓｙ Ｂ ｉ ０ ０ ７ Ｃ ｉ ｌ ｆＩ ｏ ｏ ｅ ｎ ａＮ ｅｉ ｊ ｎ ａ
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关 键 词 智能交通 Ｋ ｌ ｎ滤 波 ａ ｍａ
ＴＨＥ ＶＥＨＩ ＣＬＥ ＴＲＡＣＫＩ ＮＧ ＡＬＧｏＲＩ ＴＨＭ ＢＡＳＥＤ ｏＮ ＧＰＳ ／Ｍ ＡＰ． ＡＴＣＨ Ｉ Ｍ ＮＧ
Ｇ ａ ｕｘ ＬｕＹ ｎ ｂ ＱｕＤ ｈ ｉ ｕ ｎＧ ｉ ａ ｉ ｉ ｏｇｉ ｎ ｉ ｅｕ
辆 的运 动 过 程 及 其 相 应 的 运 动 模 型 ， 出 了采 用 “ 提 当前 ” 计 模 统
子地 图道路 网查询计算 出的道路域 中道路与北京 ５ ４坐标 系轴
的夹 角 。
对于一条笔直 的道路 ， 假设 已知
车 辆 在 其 上 行 驶 。 由 于 测 量 噪 声 的 影
响， 当前 车辆 的定 位位 置可 能落 到道路
网 的道 路 域 外 ， 车 辆 定 位 位 置 没 有 真 即
型作为车辆运动模型 ， 利用扩展 的 Ｋｄ ａ ， ＇ ｎ滤波 方法将真实状 态 ｍ 从各种干扰噪声中实时最优 的估计 出来 ； 同时 ， 由于在车辆实 际 行进过程中 ， 车辆通常被严格地限制在所行驶 的道路上 ， 这样可 充分利用电子地图中的道路地理信 息 ， 采用本文 提 出的地图辅 助择近和速度择角算法来修正 Ｋ ｌ ａ 滤波 。 ａｍ ｎ
slam实现方法
slam实现方法SLAM实现方法什么是SLAMSLAM，即Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建。
它是一种同时进行自主定位和地图建立的技术，通常用于无人机、自动驾驶和机器人等领域。
相关方法介绍基于视觉的SLAM方法基于视觉的SLAM方法主要利用摄像头获取环境信息，并通过图像处理和计算机视觉算法来实现同时定位和地图构建。
常用的方法包括：- 特征点法：通过提取图像中的特征点，利用这些特征点之间的匹配关系来计算相机的运动和地图的构建。
- 直接法：通过建立图像亮度的灰度残差模型，直接估计相机的运动和地图的构建。
- 深度学习法：利用深度学习的方法，通过训练神经网络来实现相机的定位和地图的构建。
基于激光的SLAM方法基于激光的SLAM方法主要利用激光雷达获取环境信息，并通过激光数据处理和SLAM算法来实现同时定位和地图构建。
常用的方法包括：- 自适应模型法：通过分析激光数据的反射特性，自适应地建立地图模型，同时进行定位。
- 点云拼接法：通过将多帧激光数据进行拼接，建立点云模型，同时进行定位。
- 分段匹配法：将激光数据进行分段匹配，利用匹配关系来计算相机的运动和地图的构建。
基于惯性传感器的SLAM方法基于惯性传感器的SLAM方法主要利用加速度计和陀螺仪等传感器来获取相机的运动信息，并通过滤波和融合算法来实现同时定位和地图构建。
常用的方法包括： - 扩展卡尔曼滤波法：通过预测和更新步骤，利用卡尔曼滤波算法来估计相机的位姿和地图的构建。
- 粒子滤波法：通过随机采样的方法，利用粒子滤波算法来估计相机的位姿和地图的构建。
- 单纯惯导法：通过积分惯性传感器的数据，估计相机的位姿变化，实现定位和地图构建。
结论SLAM是一种重要的技术，在无人机、自动驾驶和机器人等领域具有广泛应用。
基于视觉、激光和惯性传感器的SLAM方法都有各自的特点和适用场景，开发者可以根据具体应用需求选择合适的方法来实现SLAM。
基于GPS技术的浮动车改进地图匹配算法研究
5科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY INFORM TION 2008NO.20SCI ENCE &TECHNOLOGY I NFORMATI ON 信息技术所谓的浮动车通常是指具有定位和无线通信装置的车辆,浮动车所采集的数据一般包括时间戳、位置坐标、瞬时速度、行驶方向等其他内容。
这些交通信息将被应用于交通信息服务、交通管理、交通规划等方面。
而这其中的核心技术就是GP S 与GIS 数据匹配处理器的设计。
G IS 数据提供了城市道路的基础数据(道路名称,I D,路口信息,长度,等级,坐标)。
G P S 定位数据是一个个点,且数据里包含有经纬度坐标。
匹配主要是将GP S 的每个离散的点能够快速准确的匹配到车辆真正行驶的路上。
常见的匹配方法有:点到点、点到线、线到线的匹配方法[1]。
匹配算法有多种,但往往都是考虑比较片面。
本文根据实际需要,总结了更为实用的匹配算法,特别是对G P S 离散位移较大的点的匹配,在一定的取样频率支持下,匹配精度可以达到更加实用的效果。
1对传统匹配算法的改进经典的地图匹配算法一般基于以下两个假设:(1)车辆一直在道路上行驶;(2)车辆行驶具有连续性。
针对智能交通系统的特点,考虑到人为因素,我们加入了第3个假设:(3)在两个匹配点之间,车辆正常行驶,即车辆可选择最短距离路径或最简单路径行驶。
最简单路径是指车辆在两点间所经过道路节点最少,行驶路径的结构最简单。
假设具有一定的合理性:若40m/s 为速度上限,假设认为车辆不会在短时间内(20sec)、短距离内迂回行驶,也就是说取数据的两个点之间路程间隔上限为800m,智能交通系统的重要性能之一就是要求高实时性的处理数据,系统参数T 的选择既要考虑车辆轨迹应有一定长度,同时也综合考虑红绿灯信号周期对行程速度计算的影响,所以根据不同情况和实际要求假设(3)可做相应调整。
实际应用中,我们应将T 的数据一次性读入,统一处理,具体实施分为以下3个方面。
karto算法参数
karto算法参数"Karto"可能指的是SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）领域的一个算法库，即Karto库。
这个库提供了一种用于机器人同时进行自主定位和地图构建的框架。
SLAM算法的参数设置通常取决于具体的实验条件、机器人平台和传感器配置。
以下是可能与Karto算法相关的一些常见参数，但请注意这些参数可能会根据具体实现和应用而有所不同：1. GridMap参数：-Resolution（分辨率）：确定地图网格的大小，即每个网格表示的物理空间大小。
-MapSize（地图尺寸）：地图的尺寸，通常以网格数表示。
-UpdateThreshold（更新阈值）：确定在什么条件下地图需要更新。
2. LaserRangeFinder参数（激光传感器参数）：-RangeThreshold（范围阈值）：定义什么距离被认为是传感器有效测量的阈值。
-UseScanMatching（使用扫描匹配）：决定是否使用扫描匹配算法，该算法通常用于估计机器人的运动。
-ScanMatchValidRange（扫描匹配有效范围）：确定扫描匹配算法的有效范围。
3. ParticleFilter参数：-NumberOfParticles（粒子数量）：确定在粒子滤波中使用的粒子数量，影响算法的计算复杂度和准确性。
4. Optimizer参数：-MaxIterations（最大迭代次数）：优化算法中的最大迭代次数。
-ConvergenceThreshold（收敛阈值）：决定优化算法何时达到收敛的阈值。
5. MapRepresentation参数：-MultiResolution（多分辨率）：决定是否使用多分辨率地图表示。
这些参数只是示例，并且具体的参数设置可能取决于实际应用的场景和机器人平台的特性。
GIS常见的基本算法
GIS常见的基本算法GIS（地理信息系统）领域中使用的基本算法非常多样化，可以分为数据处理算法、空间分析算法和地理可视化算法等方面。
以下是一些常见的基本算法：1.地图投影算法：地图投影是将地球表面上的经纬度坐标映射到平面坐标系上的过程。
常见的地图投影算法包括经纬度转换为平面坐标的算法，如墨卡托投影、等距圆柱投影、兰勃托投影等。
2.空间索引算法：空间索引算法是对空间数据进行高效存储和检索的关键。
常见的空间索引算法包括四叉树、R树、k-d树等。
这些算法能够将空间数据分割成多个子区域，并建立索引结构，以便在查询时快速定位目标数据。
3.空间插值算法：空间插值算法用于在已知或有限的观测点上估算未知点的值。
常见的空间插值算法包括反距离加权插值（IDW）、克里金插值和径向基函数插值等。
4.空间分析算法：空间分析算法用于研究地理现象之间的空间关系。
常见的空间分析算法包括缓冲区分析、空间叠置分析、网络分析、空间聚类分析等。
5.地图匹配算法：地图匹配是将实际观测点与地理信息数据库中的地理对象进行匹配的过程。
常见的地图匹配算法包括最短路径算法、马尔可夫链算法、HMM（隐马尔可夫模型）等。
6.空间平滑算法：空间平滑算法用于消除地理数据中的噪声和不规则性。
常见的空间平滑算法包括高斯滤波、均值滤波、中值滤波等。
7.空间插值算法：空间插值算法用于对连续型地理现象进行预测和估计。
常见的空间插值算法包括反距离加权插值（IDW）、克里金插值和径向基函数插值等。
8.地理网络算法：地理网络算法用于在地理网络上找到最短路径、最小生成树等。
常见的地理网络算法包括迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法等。
9.地理可视化算法：地理可视化算法用于将地理信息以可视化的形式展现出来。
常见的地理可视化算法包括等值线绘制算法、色彩映射算法、3D可视化算法等。
10.遥感图像分类算法：遥感图像分类是将遥感图像中的像素分配到不同的类别中的过程。
常见的遥感图像分类算法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）分类、随机森林分类等。
loam原理
loam原理
loam算法是一种用于激光雷达定位和建图的算法，可以同时估计机器人的位置、速度和周围环境的地形。
该算法在ROS和PCL等机器人软件库中广泛应用。
loam算法基于位置和距离的多传感器集成技术，允许机器人通过多个传感器进行环境感知，从而提高建图的准确性和鲁棒性。
loam算法的核心思想是将激光雷达获取的点云数据分为两个部分：地面点和非地面点。
地面点用于建立机器人运动轨迹，非地面点用于建立周围环境的地形地图。
具体实现过程如下：
1. 通过欧几里得聚类方法划分出地面点和非地面点。
2. 对地面点进行平面拟合，确定地平面方程。
3. 取激光雷达的当前帧和之前的一帧点云数据，用点云配准算法估计机器人的位姿
和速度。
4. 对估计的运动轨迹进行预测，得到机器人的下一帧位姿。
5. 将当前帧非地面点投射到机器人在下一帧位置处的地平面上，构建地图。
6. 通过点云匹配算法对地图进行优化，提高地图的精度和准确度。
loam算法具有以下几点特点：
1. 实时性好：算法采用基于运动估计的方法，减少了点云配准的时间，提高了实时性。
2. 精度高：loam算法可以同时估计机器人的位姿和速度，提高了定位精度。
3. 鲁棒性好：算法采用多传感器融合的方法，提高了环境感知的鲁棒性。
4. 可扩展性好：算法可以与其他机器人技术结合使用，应用范围广泛。
loam算法在室内和室外环境中均具有较好的建图效果，被广泛应用于机器人导航、地理信息采集、城市规划等领域。