停车场自主代客泊车视觉SLAM框架

主要观点总结

文章介绍了AVP-SLAM-PLUS系统的原理、仿真环境搭建、实验结果及致谢。包括建图效果、基于先验地图的定位效果以及详细的流程介绍。

关键观点总结

关键观点1: AVP-SLAM-PLUS系统介绍

文章介绍了AVP-SLAM-PLUS系统，这是一个自主泊车环视视觉SLAM系统，同时支持RGB相机和RGBD相机。系统除了提供SLAM功能外，还支持基于先验地图的定位。

关键观点2: AVP-SLAM-PLUS工作原理

文章详细阐述了AVP-SLAM-PLUS系统的工作流程，包括接收图像、转化为鸟瞰图点云、点云拼接、与地图配准、创建关键帧和保存地图等步骤。

关键观点3: 仿真环境搭建

为了检验AVP-SLAM-PLUS系统的性能，文章使用了gazebo仿真环境，包括小车模型和带停车位的路面环境。

关键观点4: 实验结果

文章展示了环视RGB相机的建图实验效果和基于先验地图的重定位实验效果。

关键观点5: 致谢

文章感谢了秦通等大佬的研究工作，以及ros_exploring和AVP-SLAM-SIM的开源仿真环境的支持。

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