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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(gòu)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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本文針對視覺SLAM的VO廣泛使用的特征點法以及光流法存在的問題，尋求建立一種更加簡便且穩(wěn)定的圖像配準算法，該算法以圖像一致性為理論基礎，利用VO順序采...
2022-09-15 標簽：SLAM 1.4k 0
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(jié)合等6個方面深度解析文章的標題。
論文在III-B部分描述了論文方法背后的SLAM管道。論文的2D潛在先驗網(wǎng)絡(LPN)在III-C中描述。LPN輸出融合到論文在III-D中描述的論文新...
三維重建目前是最為炙手可熱的領域。攝影測量或結(jié)構(gòu)光投影技術可以解決漫反射重建問題，但卻無法有效應對鏡面反射物體（如玻璃、積水、反光物體和汽車車身）等的重建挑戰(zhàn)。
在非靜態(tài)環(huán)境中進行地圖繪制和定位是機器人學的基本問題。之前的方法大多關注靜態(tài)和高度動態(tài)的物體，但在半動態(tài)環(huán)境中，如果不考慮低動態(tài)物體（如停放的汽車和行人...
基于高斯的場景表示在新視角下會出現(xiàn)幾何失真，這大大降低了基于高斯的跟蹤方法的準確性。這些幾何不一致主要源于高斯基元的深度建模以及在深度融合過程中表面之間...
(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 1.3k 0
無需相機內(nèi)參、極致輕量的前端（前端模型大小僅為同類35%），實時單目視覺SLAM，ViSTA-SLAM。與現(xiàn)有方法相比，ViSTA-SLAM不僅更輕、更...
智能服務機器人正成為行業(yè)的風口浪尖，從清掃機器人開始，家庭陪伴機器人、送餐機器人等陸續(xù)進入公眾視線。
視覺傳感器體積小重量輕、價格相對低廉，同時能夠提供豐富的信息供定位、感知等算法模塊使用，因此在機器人和自動駕駛系統(tǒng)中的得到了廣泛應用。
一種基于點、線和消失點特征的單目SLAM系統(tǒng)設計
本文提出了一種穩(wěn)健的單目視覺SLAM系統(tǒng)，該系統(tǒng)同時利用點、線和消失點特征來進行精確的相機位姿估計和地圖構(gòu)建，有效解決了傳統(tǒng)基于點特征的SLAM的局限性。
標定就是找到雷達到相機的空間轉(zhuǎn)換關系，在不同的坐標系之間轉(zhuǎn)換需要旋轉(zhuǎn)矩陣 R 和平移矩陣 T，為后續(xù)的雷達和相機數(shù)據(jù)融合做準備
基于遠程數(shù)據(jù)處理的智慧城市機器人視覺SLAM
第二種方法涉及移動設備/機器人/無人機上的數(shù)據(jù)預處理（例如，特征檢測、提取和編碼），隨后將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h程服務器（云/霧/邊緣計算）進行進一步處理并獲取地...
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。
一種適用于動態(tài)環(huán)境的自適應先驗場景-對象SLAM框架
由于傳統(tǒng)視覺SLAM在動態(tài)場景中容易會出現(xiàn)嚴重的定位漂移，本文提出了一種新穎的基于場景-對象的可靠性評估框架，該框架通過當前幀質(zhì)量指標以及相對于可靠參考...
鐳神智能機器人3D SLAM無人叉車應用案例：國內(nèi)知名移動電源企業(yè)的智能化升級
在當今快速發(fā)展的消費電子市場中，企業(yè)對于生產(chǎn)效率和成本控制的要求日益嚴格。某知名移動電源企業(yè)是一家專業(yè)生產(chǎn)戶外儲能、移動電源、藍牙耳機、無線充等消費電子...
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...
為了能讓基于事件相機的vSLAM在事件數(shù)據(jù)上實現(xiàn)位姿估計和三維重建，研究者設計出了多種多樣針對事件相機的數(shù)據(jù)關聯(lián)、位姿估計和三維重建的解決方案。我們將主...
目標邊界點的選擇是有效探索的關鍵。以邊界為基礎的戰(zhàn)略是由Yamauchi首先提出的。所使用的探索策略是識別當前地圖中的所有邊界區(qū)域，然后驅(qū)動機器人前往最...
基于NID-SLAM對神經(jīng)SLAM在動態(tài)環(huán)境下的性能提升
TUM數(shù)據(jù)集上相機跟蹤結(jié)果，評價指標是ATE RMSE [ m ] (↓)，表示相關文獻未提及這個數(shù)據(jù)。
2024-01-12 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡SLAM 967 0
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