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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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本文的优势不仅包括讨论A-SLAM的内部组成部分,还包括其应用领域、局限性和未来前景,以及对过去十年A-SLAM进行全面的统计调查。
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。
近几年点云 slam 领域有一类文章不满足于仅估计 pose graph。尝试类似视觉 slam 中的 ba 方法,其致力于同时估计 feature 和...
2022-11-21 标签:SLAM 793 0
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...
(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。
TRO新文:用于数据关联、建图和高级任务的对象级SLAM框架
总的来说,框架实现稳健的数据关联、精确的物体参数化以及基于语义对象地图的高层应用,解决了对象SLAM涉及的主要挑战。语义对象地图能为机器人抓取、导航、规...
我们习惯从图像中选取比较有代表性的点,然后,在此基础上,讨论相机位姿估计问题,以及这些点的定位问题。 在经典 SLAM 模型中,把它们称为路标,而...
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...
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