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標(biāo)簽 > slam
SLAM （simultaneous localization and mapping），也稱為CML （Concurrent Mapping and Localization）， 即時(shí)定位與地圖構(gòu)建，或并發(fā)建圖與定位。問(wèn)題可以描述為：將一個(gè)機(jī)器人放入未知環(huán)境中的未知位置
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SLAM技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用
隨著人工智能和自動(dòng)駕駛技術(shù)的進(jìn)步，車輛搭載的輔助駕駛系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)越來(lái)越強(qiáng)的功能，如自適應(yīng)巡航、高級(jí)變道輔助及自動(dòng)泊車等。為了在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)這些高階功能實(shí)...
2025-09-09 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)采集智能駕駛SLAM 1.6k 0
我們提出了NICE-SLAM，一個(gè)密集的RGB-D SLAM系統(tǒng)，它具有實(shí)時(shí)性、可擴(kuò)展性、預(yù)測(cè)性和對(duì)各種挑戰(zhàn)性場(chǎng)景的魯棒性。
如何用3D Occupancy處理遮擋問(wèn)題下的圖像匹配？
圖像匹配是各種視覺(jué)應(yīng)用中基本且關(guān)鍵的任務(wù)，如同時(shí)定位與地圖構(gòu)建( Simultaneous Localization and Mapping，SLAM ...
基于感知質(zhì)量的無(wú)人機(jī)ActiveSLAM解決方案
在對(duì)于基于視覺(jué)的狀態(tài)估計(jì)中，攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)對(duì)估計(jì)精度有重要影響。因此，在規(guī)劃無(wú)人機(jī)的運(yùn)動(dòng)時(shí)，既要考慮以上的任務(wù)，又要考慮感知質(zhì)量。
2023-07-01 標(biāo)簽：飛行器無(wú)人機(jī)SLAM 1.5k 0
近年來(lái)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行特征提取的基于調(diào)制解調(diào)器特征的SLAM越來(lái)越受到關(guān)注，并有望在幾乎所有機(jī)器人工作環(huán)境中超越傳統(tǒng)方法。
2022-10-17 標(biāo)簽：機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 1.5k 0
一種適用于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的多層次地圖構(gòu)建算法
本文提出了一種適用于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的多層次地圖構(gòu)建算法，如圖1所示的系統(tǒng)框架。首先，利用YOLOX[8]獲取場(chǎng)景的語(yǔ)義信息，采用多目標(biāo)跟蹤算法對(duì)漏檢進(jìn)行補(bǔ)償，...
2023-08-28 標(biāo)簽：機(jī)器人移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤 1.5k 0
一種適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境的實(shí)時(shí)RGB-D SLAM系統(tǒng)
近期用于視覺(jué)SLAM的3D高斯?jié)姙R（3DGS）技術(shù)在跟蹤和高保真建圖方面取得了顯著進(jìn)展。然而，其順序優(yōu)化框架以及對(duì)動(dòng)態(tài)物體的敏感性限制了其在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的...
簡(jiǎn)要介紹ActiveSLAM的應(yīng)用場(chǎng)景
SLAM（The Simultaneous Localisation and Mapping）中文的意思是同時(shí)定位和地圖繪制，即將一個(gè)移動(dòng)機(jī)器人（也可以...
基于NeRF的SLAM算法采用全局地圖和圖像重建損失函數(shù)，通過(guò)可微分渲染捕獲稠密的光度信息，具有高保真度。
反光柱導(dǎo)航開(kāi)發(fā)與實(shí)驗(yàn)
VEnus算法對(duì)于反光柱導(dǎo)航的基本思路，其主要分為了高反點(diǎn)提取、高反點(diǎn)聚類查找中心、高反點(diǎn)與已知反光柱位姿匹配以及調(diào)用ceres庫(kù)進(jìn)行位姿優(yōu)化等步驟。
深度解讀A-SLAM和AC-SLAM的實(shí)現(xiàn)和方法應(yīng)用
本文的優(yōu)勢(shì)不僅包括討論A-SLAM的內(nèi)部組成部分，還包括其應(yīng)用領(lǐng)域、局限性和未來(lái)前景，以及對(duì)過(guò)去十年A-SLAM進(jìn)行全面的統(tǒng)計(jì)調(diào)查。
TRO新文：用于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、建圖和高級(jí)任務(wù)的對(duì)象級(jí)SLAM框架
總的來(lái)說(shuō),框架實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、精確的物體參數(shù)化以及基于語(yǔ)義對(duì)象地圖的高層應(yīng)用,解決了對(duì)象SLAM涉及的主要挑戰(zhàn)。語(yǔ)義對(duì)象地圖能為機(jī)器人抓取、導(dǎo)航、規(guī)...
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(chǎng)景的新方法。所提出的方法能夠密集、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地 3D 重建場(chǎng)景，同時(shí)對(duì)來(lái)...
全景/魚(yú)眼相機(jī)低速自動(dòng)駕駛的近距離感知
Camera是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的主要傳感器，它們提供高信息密度，最適合檢測(cè)為人類視覺(jué)而設(shè)置的道路基礎(chǔ)設(shè)施。
2022-11-21 標(biāo)簽：傳感器SLAM自動(dòng)駕駛 1.5k 0
基于相機(jī)和激光雷達(dá)的視覺(jué)里程計(jì)和建圖系統(tǒng)
提出一種新型的視覺(jué)-LiDAR里程計(jì)和建圖系統(tǒng)SDV-LOAM，能夠綜合利用相機(jī)和激光雷達(dá)的信息，實(shí)現(xiàn)高效、高精度的姿態(tài)估計(jì)和實(shí)時(shí)建圖，且性能優(yōu)于現(xiàn)有的...
如何去使用深度學(xué)習(xí)的model SLAM位姿估計(jì)的自訓(xùn)練方法
如何進(jìn)行魯棒的位姿圖優(yōu)化來(lái)得到比較可靠的SLAM估計(jì)？提出了一種自動(dòng)協(xié)方差調(diào)整的位姿圖優(yōu)化，這里如果展開(kāi)講可能需要很長(zhǎng)時(shí)間，在這邊只做一個(gè)比較宏觀的介紹。
2023-03-29 標(biāo)簽：SLAM深度學(xué)習(xí) 1.4k 0
近幾年點(diǎn)云 slam 領(lǐng)域有一類文章不滿足于僅估計(jì) pose graph。嘗試類似視覺(jué) slam 中的 ba 方法，其致力于同時(shí)估計(jì) feature 和...
2022-11-21 標(biāo)簽：SLAM 1.4k 0
LinK3D的核心思想和基于我們的LinK3D的兩個(gè)LiDAR掃描的匹配結(jié)果。綠色線是有效匹配。當(dāng)前關(guān)鍵點(diǎn)（黑色，CK）的描述符用其相鄰關(guān)鍵點(diǎn)來(lái)表示。描...
Multipath 多路徑反射: 對(duì)于同一個(gè)物體，產(chǎn)生了多個(gè)不同的檢測(cè)路徑，信號(hào)在返回過(guò)程中，除了直接返回的信號(hào)，也存在被墻體，地面反射的信號(hào)，這些信號(hào)...
室內(nèi)環(huán)境大規(guī)模雷達(dá)SLAM具體原理是什么？
來(lái)看一下Radarize的具體pipeline，輸入是Radar幀，輸出是機(jī)器人軌跡和全局地圖。Radarize主要利用FMCW雷達(dá)信號(hào)的特性，由三部分組成。
2023-12-06 標(biāo)簽：算法雷達(dá)雷達(dá)信號(hào) 1.4k 0
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