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標(biāo)簽 > slam
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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激光 SLAM 任務(wù)是搭載激光雷達(dá)的主體于運動中估計自身的位姿，同時建立周圍的環(huán)境地圖。而準(zhǔn)確的定位需要精確的地圖，精確的地圖則來自于準(zhǔn)確的定位，定位側(cè)...
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。
目前視覺SLAM系統(tǒng)可以在微型個人計算機（PC）和嵌入式設(shè)備中運行，甚至可以在智能手機等移動設(shè)備中運行（Klein和Murray，2009）。與室內(nèi)或室...
在本文中，我們提出了OASIS方法，用于優(yōu)化地在一個用于執(zhí)行SLAM的移動機器人上布置傳感器。我們的方法將設(shè)計任務(wù)形式化為在一個可計算的E-最優(yōu)性性能度...
服務(wù)機器人、巡檢機器人、自動駕駛車輛等SLAM應(yīng)用，需要進行長時間的定位和導(dǎo)航，但是可能會遇到很多光照變化（甚至天氣季節(jié)變化）、不同視角提取的不同特征、...
本文針對火星上直升飛機執(zhí)行任務(wù)場景，設(shè)計了一種基于事件相機的事件-視覺-慣性里程計(EVIO)，其前端采用改進的EKLT特征跟蹤算法，后端采用誤差狀態(tài)擴...
2022-11-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多傳感器SLAM 1.8k 0
簡單總結(jié)，TANDEM使用了稠密追蹤前端和稀疏后端優(yōu)化相結(jié)合的方式來提高追蹤性能。
基于深度學(xué)習(xí)的增強版ORB-SLAM3詳解
ORB-SLAM3雖是當(dāng)前最先進的SLAM之一，但由于使用傳統(tǒng)的ORB（定向FAST和旋轉(zhuǎn)BRIEF）特征，在尺度、旋轉(zhuǎn)和光照發(fā)生顯著變化時可能會表現(xiàn)出局限性。
2025-07-14 標(biāo)簽：SLAM數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.8k 0
如何優(yōu)化內(nèi)部物流以簡化和加速工業(yè) 4.0 供應(yīng)鏈運行 - 第 2/2 部分
作者：Jeff Shepard 投稿人：DigiKey 北美編輯 本系列關(guān)于內(nèi)部物流的文章[ 第 1 部分 ] 討論了如何在系統(tǒng)層面使用自主移動機器人 ...
正如圖中所示，機器人自主定位導(dǎo)航技術(shù)中包括：定位和地圖創(chuàng)建（SLAM）與路徑規(guī)劃和運動控制兩個部分，而SLAM本身只是完成機器人的定位和地圖創(chuàng)建，二者有所區(qū)別。
可以看一下單目深度估計效果，這個深度圖的分辨率是真的高，物體邊界分割的非常干凈！這里也推薦工坊推出的新課程《單目深度估計方法：算法梳理與代碼實現(xiàn)》。
vMAP 是一種基于神經(jīng)場的對象級密集 SLAM 系統(tǒng)，可根據(jù) RGB-D 輸入流實時自動構(gòu)建對象級場景模型。
大多數(shù)無人機利用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）技術(shù)和慣性傳感器（INS）來估計自己的地理空間定位。無人機通過GNSS接收器進行增強，這些接收器受益于從衛(wèi)星...
我們習(xí)慣從圖像中選取比較有代表性的點，然后，在此基礎(chǔ)上，討論相機位姿估計問題，以及這些點的定位問題。 在經(jīng)典 SLAM 模型中，把它們稱為路標(biāo)，而...
激光雷達(dá)SLAM中高效的點云數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
k-d樹是一種常用的多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以用于范圍搜索、最近鄰搜索等問題。但是，在實際應(yīng)用中，我們經(jīng)常需要對動態(tài)數(shù)據(jù)進行查詢和修改操作。
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(yīng)用于各種領(lǐng)域，如服務(wù)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)...
在SLAM中評估大規(guī)模的點云地圖仍頗具挑戰(zhàn)，主要原因在于缺乏統(tǒng)一、穩(wěn)健且高效的評估框架。本文提出了MapEval，這是一個用于點云地圖綜合評估的開源框架...
傳統(tǒng)的同步定位與制圖（SLAM）系統(tǒng)使用環(huán)境的靜態(tài)點作為實時定位和制圖的特征。當(dāng)可用的點特征很少時，系統(tǒng)很難實現(xiàn)。一個可行的解決方案是引入線特征。在包含...
激光slam中，LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time)系列具有舉足輕重的地位。
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