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SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位。问题可以描述为:将一个机器人放入未知环境中的未知位置
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深度解读!VSLAM与VIO的3D建图,重定位与世界观综述
如上图所示,从非常直观的感受就能感觉到,这种稀疏的点云,即使构建了完整和正确的深度,也是不容易被直观理解的机器语言,相对的商业价值貌似较低。其实这种认知...
基于特征点法的视觉SLAM系统很难应用于稠密建图,且容易丢失动态对象。而基于直接法的SLAM系统会跟踪图像帧之间的所有像素,因此在动态稠密建图方面可以取...
从机器视觉的角度,由简入繁从相机标定,平面物体检测、有纹理物体、无纹理物体、深度学习、与任务/运动规划结合等6个方面深度解析文章的标题。
XRSLAM[4]是OpenXRLab空间计算平台中基于C++语言实现的SLAM算法库,算法基于单目视觉和IMU实现了轻量级的VIO,同时支持桌面平台和...
XRSLAM设计了灵活易拓展的多传感器支持,当前发布的版本以单目相机和IMU作为传感器输入,在此基础上,我们会进一步拓展到多目相机、深度相机以及广角相机...
本地轨迹生成器组件是SLAM前端的一部分。它使用体素占用网格扫描匹配器和地图构建器来构建一组时间紧凑的子地图,其中每个扫描都插入到两个相邻的子地图中。
(TSDF-Fusion, DI-Fusion) 首先介绍一下这个TSDF-Fusion,这个是一种非常经典的显示表达,最早于1996年提出。它是在每一...
我们提出了一种利用深度密集单目 SLAM 和快速不确定性传播从图像重建 3D 场景的新方法。所提出的方法能够密集、准确、实时地 3D 重建场景,同时对来...
我们提出了一个新的几何和光度3D映射管道,用于从单眼图像中准确和实时地重建场景。为了实现这一目标,我们利用了最近在密集单眼SLAM和实时分层容积神经辐射...
我们提出了NICE-SLAM,一个密集的RGB-D SLAM系统,它具有实时性、可扩展性、预测性和对各种挑战性场景的鲁棒性。
精准定位是所有自动驾驶系统的基础组成模块。本文,我们专注于双目相机,提出一种名叫SOFT2的新方法,这是当前KITTI评分板上排名第一的算法。
自主导航是机器人基础性和关键性技术,是机器人实现其他更高级任务的前提。视觉 SLAM (Simultaneous Localization And Ma...
在这项工作中,我们提出了一种用于无人驾驶地面车辆定位的集成改进型 LiDAR-惯性同步定位和建图系统 [29]。我们提出了一种基于粒子滤波器的里程计的系统设计。
跟踪RGBD视频中物体的6D姿态对机器人操作很重要。然而,大多数先前的工作通常假设目标对象的CAD 模型,至少类别级别,可用于离线训练或在线测试阶段模板匹配。
Lego-LOAM是基于轨迹位姿方法的回环检测,使用KDtree寻找当前位姿的历史最近位姿,之后把历史位姿作为候选,用ICP算法修正位姿。
在低纹理区域,传统的基于特征点的SfM/SLAM/三维重建算法很容易失败。因此很多算法会尝试去提取线特征来提高点特征的鲁棒性,典型操作就是LSD。
视觉引导的室内搬运或者无人配送这种场景,有没有合适的深度相机或双目相机推荐?双目相机的算力要求有多高啊?TOF和结构光相机适合这种场景吗?
Sfm 可以分为以下几类:Global SfM、Incremental SfM、Hybrid SfM、Distributed SfM,这里主要讲解Glo...
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