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SLAM (simultaneous localization and mapping),也稱為CML (Concurrent Mapping and Localization), 即時定位與地圖構建,或并發(fā)建圖與定位。問題可以描述為:將一個機器人放入未知環(huán)境中的未知位置
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深度解讀!?VSLAM與VIO的3D建圖,重定位與世界觀綜述
如上圖所示,從非常直觀的感受就能感覺到,這種稀疏的點云,即使構建了完整和正確的深度,也是不容易被直觀理解的機器語言,相對的商業(yè)價值貌似較低。其實這種認知...
基于特征點法的視覺SLAM系統(tǒng)很難應用于稠密建圖,且容易丟失動態(tài)對象。而基于直接法的SLAM系統(tǒng)會跟蹤圖像幀之間的所有像素,因此在動態(tài)稠密建圖方面可以取...
從機器視覺的角度,由簡入繁從相機標定,平面物體檢測、有紋理物體、無紋理物體、深度學習、與任務/運動規(guī)劃結合等6個方面深度解析文章的標題。
XRSLAM[4]是OpenXRLab空間計算平臺中基于C++語言實現(xiàn)的SLAM算法庫,算法基于單目視覺和IMU實現(xiàn)了輕量級的VIO,同時支持桌面平臺和...
XRSLAM設計了靈活易拓展的多傳感器支持,當前發(fā)布的版本以單目相機和IMU作為傳感器輸入,在此基礎上,我們會進一步拓展到多目相機、深度相機以及廣角相機...
本地軌跡生成器組件是SLAM前端的一部分。它使用體素占用網(wǎng)格掃描匹配器和地圖構建器來構建一組時間緊湊的子地圖,其中每個掃描都插入到兩個相鄰的子地圖中。
(TSDF-Fusion, DI-Fusion) 首先介紹一下這個TSDF-Fusion,這個是一種非常經(jīng)典的顯示表達,最早于1996年提出。它是在每一...
2023-01-31 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡SLAM 788 0
我們提出了一種利用深度密集單目 SLAM 和快速不確定性傳播從圖像重建 3D 場景的新方法。所提出的方法能夠密集、準確、實時地 3D 重建場景,同時對來...
我們提出了一個新的幾何和光度3D映射管道,用于從單眼圖像中準確和實時地重建場景。為了實現(xiàn)這一目標,我們利用了最近在密集單眼SLAM和實時分層容積神經(jīng)輻射...
我們提出了NICE-SLAM,一個密集的RGB-D SLAM系統(tǒng),它具有實時性、可擴展性、預測性和對各種挑戰(zhàn)性場景的魯棒性。
精準定位是所有自動駕駛系統(tǒng)的基礎組成模塊。本文,我們專注于雙目相機,提出一種名叫SOFT2的新方法,這是當前KITTI評分板上排名第一的算法。
2023-01-30 標簽:MHPSLAM自動駕駛系統(tǒng) 1477 0
ORB-SLAM3與ORB-SLAM2相比有哪些優(yōu)勢呢?
自主導航是機器人基礎性和關鍵性技術,是機器人實現(xiàn)其他更高級任務的前提。視覺 SLAM (Simultaneous Localization And Ma...
用于機器人定位和建圖的增強型LiDAR-慣性SLAM系統(tǒng)
在這項工作中,我們提出了一種用于無人駕駛地面車輛定位的集成改進型 LiDAR-慣性同步定位和建圖系統(tǒng) [29]。我們提出了一種基于粒子濾波器的里程計的系統(tǒng)設計。
無需實例或類級別3D模型的對新穎物體的6D姿態(tài)追蹤
跟蹤RGBD視頻中物體的6D姿態(tài)對機器人操作很重要。然而,大多數(shù)先前的工作通常假設目標對象的CAD 模型,至少類別級別,可用于離線訓練或在線測試階段模板匹配。
用于3D激光雷達SLAM回環(huán)檢測的實時詞袋模型BoW3D
Lego-LOAM是基于軌跡位姿方法的回環(huán)檢測,使用KDtree尋找當前位姿的歷史最近位姿,之后把歷史位姿作為候選,用ICP算法修正位姿。
在低紋理區(qū)域,傳統(tǒng)的基于特征點的SfM/SLAM/三維重建算法很容易失敗。因此很多算法會嘗試去提取線特征來提高點特征的魯棒性,典型操作就是LSD。
視覺慣性SLAM問題:SLAM和VO/VIO的區(qū)別是什么?
視覺引導的室內(nèi)搬運或者無人配送這種場景,有沒有合適的深度相機或雙目相機推薦?雙目相機的算力要求有多高???TOF和結構光相機適合這種場景嗎?
簡單總結,TANDEM使用了稠密追蹤前端和稀疏后端優(yōu)化相結合的方式來提高追蹤性能。
Sfm 可以分為以下幾類:Global SfM、Incremental SfM、Hybrid SfM、Distributed SfM,這里主要講解Glo...
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