用于SLAM的神經(jīng)隱含可擴(kuò)展編碼

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)測性和對(duì)各種挑戰(zhàn)性場景的魯棒性。

2023-01-30 標(biāo)簽：解碼器RGBSLAM 1.4k 0

基于點(diǎn)到極線度量的用于道路車輛的雙目視覺里程計(jì)

精準(zhǔn)定位是所有自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的基礎(chǔ)組成模塊。本文，我們專注于雙目相機(jī)，提出一種名叫SOFT2的新方法，這是當(dāng)前KITTI評(píng)分板上排名第一的算法。

2023-01-30 標(biāo)簽：MHPSLAM自動(dòng)駕駛系統(tǒng) 2k 0

ORB-SLAM3與ORB-SLAM2相比有哪些優(yōu)勢呢？

自主導(dǎo)航是機(jī)器人基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性技術(shù)，是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)其他更高級(jí)任務(wù)的前提。視覺 SLAM (Simultaneous Localization And Ma...

2023-01-16 標(biāo)簽：智能機(jī)器人SLAM激光傳感器 4.3k 0

用于機(jī)器人定位和建圖的增強(qiáng)型LiDAR-慣性SLAM系統(tǒng)

在這項(xiàng)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(jìn)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(jì)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

2023-01-13 標(biāo)簽：濾波器機(jī)器人SLAM 997 0

無需實(shí)例或類級(jí)別3D模型的對(duì)新穎物體的6D姿態(tài)追蹤

跟蹤RGBD視頻中物體的6D姿態(tài)對(duì)機(jī)器人操作很重要。然而，大多數(shù)先前的工作通常假設(shè)目標(biāo)對(duì)象的CAD 模型，至少類別級(jí)別，可用于離線訓(xùn)練或在線測試階段模板匹配。

2023-01-12 標(biāo)簽：CADSLAMCUDA 2.5k 0

用于3D激光雷達(dá)SLAM回環(huán)檢測的實(shí)時(shí)詞袋模型BoW3D

Lego-LOAM是基于軌跡位姿方法的回環(huán)檢測，使用KDtree尋找當(dāng)前位姿的歷史最近位姿，之后把歷史位姿作為候選，用ICP算法修正位姿。

2023-01-11 標(biāo)簽：SiftSLAM激光雷達(dá) 3.1k 0

分享一種基于深度圖像梯度的線特征提取算法download

在低紋理區(qū)域，傳統(tǒng)的基于特征點(diǎn)的SfM/SLAM/三維重建算法很容易失敗。因此很多算法會(huì)嘗試去提取線特征來提高點(diǎn)特征的魯棒性，典型操作就是LSD。

2023-01-08 標(biāo)簽：檢測器SLAMAFM 2.3k 0

視覺慣性SLAM問題：SLAM和VO/VIO的區(qū)別是什么？

視覺引導(dǎo)的室內(nèi)搬運(yùn)或者無人配送這種場景，有沒有合適的深度相機(jī)或雙目相機(jī)推薦？雙目相機(jī)的算力要求有多高??？TOF和結(jié)構(gòu)光相機(jī)適合這種場景嗎？

2023-01-04 標(biāo)簽：移動(dòng)機(jī)器人SLAMTOF 2.9k 0

一個(gè)實(shí)時(shí)單目追蹤和稠密建圖的算法框架TANDEM算法研究

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。

2023-01-03 標(biāo)簽：SLAMorb 1.8k 0

Global SfM和ncremental SfM知識(shí)講解

Sfm 可以分為以下幾類：Global SfM、Incremental SfM、Hybrid SfM、Distributed SfM，這里主要講解Glo...

2022-12-30 標(biāo)簽：無人機(jī)SLAM3D視覺 3.1k 0

SLAM的原理 手持SLAM的優(yōu)缺點(diǎn)講解

手持SLAM設(shè)備最大的特點(diǎn)肯定要放到手持這個(gè)動(dòng)作上面，由于SLAM算法的優(yōu)越性，手持可以做到走到哪里測到哪里。

2022-12-27 標(biāo)簽：掃描儀SLAM 6.9k 0

解讀多傳感器融合SLAM技術(shù)的發(fā)展趨勢

相較于激光雷達(dá)SLAM系統(tǒng)，視覺SLAM系統(tǒng)具有不主動(dòng)發(fā)出信號(hào)的優(yōu)點(diǎn)。此外，視覺是對(duì)環(huán)境的稠密感知，可以利用視覺特征構(gòu)建出更符合人類感知的環(huán)境地圖。

2022-12-21 標(biāo)簽：多傳感器移動(dòng)機(jī)器人SLAM 4.5k 0

圍繞深度學(xué)習(xí)的方法來講述激光雷達(dá)分割的問題

激光雷達(dá)作為自動(dòng)駕駛中最常用的傳感器之一，由于其深度感知特性優(yōu)良，這也讓以激光SLAM為主的SLAM方法被廣泛應(yīng)用。

2022-12-05 標(biāo)簽：SLAM激光雷達(dá)NDT 3.3k 0

經(jīng)典視覺SLAM框架開源方案

SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的縮寫，中文譯作“同時(shí)定位與地圖構(gòu)建”。它是指搭載特定傳感器的...

2022-12-05 標(biāo)簽：傳感器SLAM 2.1k 0

關(guān)于視覺SLAM直接法的介紹

而關(guān)于SLAM，它是英文“同時(shí)定位與建圖”的縮寫。而有時(shí)候，我們還會(huì)聽到VO，SfM等概念，而因此容易混淆。

2022-11-30 標(biāo)簽：DSOSLAMorb 1.9k 0

Lidar BA方案在后端部分的差異對(duì)比

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 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

全景/魚眼相機(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，最適合檢測為人類視覺而設(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 1.4k 0

基于圖像拼接的無人機(jī)自主導(dǎo)航實(shí)時(shí)SLAM

大多數(shù)無人機(jī)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(jì)自己的地理空間定位。無人機(jī)通過GNSS接收器進(jìn)行增強(qiáng)，這些接收器受益于從衛(wèi)星...

2022-11-18 標(biāo)簽：無人機(jī)圖像拼接SLAM 1.7k 0

介紹ICRA 2022中關(guān)于事件相機(jī)的幾篇文章

本文針對(duì)火星上直升飛機(jī)執(zhí)行任務(wù)場景，設(shè)計(jì)了一種基于事件相機(jī)的事件-視覺-慣性里程計(jì)(EVIO)，其前端采用改進(jìn)的EKLT特征跟蹤算法，后端采用誤差狀態(tài)擴(kuò)...

2022-11-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多傳感器SLAM 1.8k 0

一種快速的激光視覺慣導(dǎo)融合的slam系統(tǒng)

一個(gè)建立在兩個(gè)基于直接法的緊耦合的完整的激光視覺慣導(dǎo)融合的slam框架；

2022-11-09 標(biāo)簽：處理器SLAM激光視覺 2.5k 0