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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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SLAM優(yōu)化算法：圖優(yōu)化和凸優(yōu)化算法的區(qū)別
比如一個機器人在房屋里移動，它在某個時刻 t 的位姿（pose）就是一個頂點，這個也是待優(yōu)化的變量。而位姿之間的關(guān)系就構(gòu)成了一個邊，比如時刻 t 和時刻...
一種使用transformer架構(gòu)的新型線段描述符
雖然在SLAM和SFM中，特征點已經(jīng)被廣泛研究，但在圖像中分布不均勻的特征點可能會導致不穩(wěn)定和不準確的姿態(tài)估計。
LIO-SAM 提出了一個利用GT-SAM的緊耦合激光雷達慣導里程計的框架。實現(xiàn)了高精度、實時的移動機器人的軌跡估計和建圖。
基于自動駕駛汽車記錄的3D激光掃描的SLAM閉環(huán)問題討論
同時定位和映射（SLAM）是大多數(shù)自主系統(tǒng)所需的基本能力。在本文中，我們討論了基于自動駕駛汽車記錄的3D激光掃描的SLAM閉環(huán)問題。
我們的網(wǎng)絡(luò)是在線訓練和評估的。一個接一個地添加新的幀，并在關(guān)鍵幀的局部窗口中進行優(yōu)化。
2022-10-20 標簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 1.7k 0
標定就是找到雷達到相機的空間轉(zhuǎn)換關(guān)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
如何直接建立2D圖像中的像素和3D點云中的點之間的對應關(guān)系
準確描述和檢測 2D 和 3D 關(guān)鍵點對于建立跨圖像和點云的對應關(guān)系至關(guān)重要。盡管已經(jīng)提出了大量基于學習的 2D 或 3D 局部特征描述符和檢測器，但目...
近年來，使用機器學習技術(shù)進行特征提取的基于調(diào)制解調(diào)器特征的SLAM越來越受到關(guān)注，并有望在幾乎所有機器人工作環(huán)境中超越傳統(tǒng)方法。
2022-10-17 標簽：機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 1.5k 0
R3LIVE++ 由實時運行的 LiDAR 慣性里程計 (LIO) 和視覺慣性里程計 (VIO) 組成。LIO 子系統(tǒng)利用來自 LiDAR 的測量來重建...
后面計算的是特征點主方向上的描述子,計算過程中要將特征點周圍像素旋轉(zhuǎn)到主方向上,因此計算一個半徑為16的圓的近似坐標,用于后面計算描述子時進行旋轉(zhuǎn)操作.
其一是實際環(huán)境中的動態(tài)物體不一定被預訓練，另一是算法無法區(qū)分"動態(tài)物體"和"靜止但可能移動的物體"。
System對象所在的主線程就是跟蹤線程,針對不同的傳感器類型有3個用于跟蹤的函數(shù),其內(nèi)部實現(xiàn)就是調(diào)用成員變量mpTracker的GrabImageMo...
一般來說，采用激光雷達、深度攝像頭、超聲波傳感器等可以直接測量距離數(shù)據(jù)的傳感器進行SLAM時，可以使用該地圖。這種地圖也可以通過距離測量傳感器、超聲波（...
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(chǔ)，利用VO順序采...
2022-09-15 標簽：SLAM 1.4k 0
基于動態(tài)環(huán)境中的魯棒BA和選擇性全局優(yōu)化的魯棒VI-SLAM框架
視覺慣性里程計和SLAM算法廣泛應用于各種領(lǐng)域，如服務機器人、無人機和自主車輛。大多數(shù)SLAM算法都是基于靜態(tài)環(huán)境假設(shè)。然而，在現(xiàn)實世界中，存在各種動態(tài)...
特征點法的VSLAM系統(tǒng)中，特征點并不是越多越好；相反， 少量 并且 質(zhì)量高 的點會讓這個SLAM系統(tǒng)位姿精度更高，且消耗更少的存儲資源和計算資源。
大神分享 ?X3派+大疆無人機-SLAM單目建圖.ROS包制作
目前你要知道的一點是，ROS說到底就是一個接收和發(fā)送的過程，這里就先對發(fā)送的信息來一個打包了。 這里需要看一下無人機的SDK來構(gòu)建這個東西。 ? ? h...
在實驗中，hdl_graph_slam和BLAM在所有數(shù)據(jù)集上的性能均不理想，因而下面不再討論。而SC-LeGo-LOAM的性能較之LeGo-LOAM也...
MonoDOS通過兩種方式對常規(guī)SLAM進行擴展。其一，具有對象感知功能，不僅可以檢測跟蹤關(guān)鍵點，還可以檢測跟蹤具有語義含義的對象。其次，它可以處理帶有...
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