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Jan 10 2026

編程藝術之光 - 點雲配準文獻閲讀與簡單實現

一、文獻總結概述 1. 簡介 這篇論文研究的是 LiDAR 點雲配準（registration）中，當環境幾何結構不良（geometry‑poor／degenerate）的情況下，傳統配準方法（如 Iterative Closest Point, ICP）經常“失靈”：不收斂、或收斂到錯誤對齊／錯誤 pose。 作者系統地調查並比較了多種“退化 (d

SVD分解 , SLAM , 機器人 , 後端開發 , 點雲配準 , 點雲配準退化檢測 , harmonyos

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Dec 24 2025

數據分析家 - 一分鐘詳解點雲配準ICP方法

1. 簡介 Generalized-ICP（簡稱 GICP）由 Aleksandr Segal 等人提出（R: Robotics: Science and Systems 2009），它把經典 ICP（point-to-point）和 point-to-plane ICP 統一到一個 概率/協方差驅動的最小二乘框架，通過為每個點建立局部協方差矩陣並

SLAM , 位姿估計 , 算法 , GICP算法 , 點雲配準 , 前端開發 , Javascript

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Dec 28 2025

mob64ca1415f0ab - 「 Gazebo仿真 」地圖創建、多模型顯示、基本指令_gazebo導入地圖模型_Robot

這裏我們介紹一個在gazebo中快速生成柵格地圖的方法。以前的生成一般需要通過slam進行建圖，這個過程比較麻煩，而且容易產生漂移。我們現在通過gazebo中的一些插件來實現這個過程，變得更加合理而且地圖非常標準化。 我們在做ros導航的時候經常會需要地圖，無論是2d的柵格地圖還是3d的點雲地圖，有沒有辦

SLAM , ros , 算法 , gazebo , 後端開發 , 人工智能 , Python

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