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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,或并發建圖與定位。問題可以描述為:將一個機器人放入未知環境中的未知位置
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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,相對的商業價值貌似較低。其實這種認知...
基于特征點法的視覺SLAM系統很難應用于稠密建圖,且容易丟失動態對象。而基于直接法的SLAM系統會跟蹤圖像幀之間的所有像素,因此在動態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++語言實現的SLAM算法庫,算法基于單目視覺和IMU實現了輕量級的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,這個是一種非常經典的顯示表達,最早于1996年提出。它是在每一...
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輻射...
我們提出了NICE-SLAM,一個密集的RGB-D SLAM系統,它具有實時性、可擴展性、預測性和對各種挑戰性場景的魯棒性。
精準定位是所有自動駕駛系統的基礎組成模塊。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。
自主導航是機器人基礎性和關鍵性技術,是機器人實現其他更高級任務的前提。視覺 SLAM (Simultaneous Localization And Ma...
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 [29]。我們提出了一種基于粒子濾波器的里程計的系統設計。
跟蹤RGBD視頻中物體的6D姿態對機器人操作很重要。然而,大多數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。
Lego-LOAM是基于軌跡位姿方法的回環檢測,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。
在低紋理區域,傳統的基于特征點的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。
視覺引導的室內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啊?TOF和結構光相機適合這種場景嗎?
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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