SLAM,即同时定位与地图构建技术,SLAM可以让机器人、无人机和其他自动化系统能够在未知环境中同时进行自我定位和环境映射。 原文链接:基于NeRF/Gaussian三维重建的全新SLAM算法 为什么是NeRF-Based SLAM? 传统CG将输入图像重新投影再融合到新的视图摄像机中,利用几何结构来进行重投影。在很多情况下,传统CG方法重建地图都...
计算机视觉之三维重建(深入浅出SfM与SLAM核心算法)——5. 双目立体视觉 01:30:50 计算机视觉之三维重建(深入浅出SfM与SLAM核心算法)—— 6.多视图几何(运动恢复结构) 01:32:52 计算机视觉之三维重建(深入浅出SfM与SLAM核心算法)—— 7.多视图几何(下) 01:29:46 ...
本文提出了一种三维激光雷达SLAM,命名为Ground-SLAM,该算法利用了多层环境下的地面的约束去减少由激光雷达测量偏差引起位姿漂移。该算法是基于位姿图优化框架开发。在前端,提出了一种基于传感器为中心的滑动地图(sensor-centric sliding map)的新型的激光点云里程计(LO)来进行运动估计。Sensor-centric sliding map可以有效...
基于Kalman filter的MSCKF跟EKF-based SLAM一样也是出自Robotics社区,从MSCKF 1.0 [14]到MSCKF 2.0 [15],精度得到了不错的提高,据说Google Project Tango中的SLAM算法就是用的MSCKF算法。 传统的EKF-based SLAM做IMU融合时,跟前面介绍的MonoSLAM类似,一般是每个时刻的state vector保存当前的pose、velocity、以及3D map...
算法上一般分为 相机定位跟踪 和 场景地图构建 两个高度相关的部分。场景地图构建是指 构建相机所在场景的三维地图;相机定位跟踪是指 利用相机自身姿态的估计值和通过传感器得到的观测值来确定相机在环境中的位置。 参考:SLAM:使用G2O-ORB-SLAM 2、 请描述常见的SLAM算法及原理?
SLAM算法首先将传感器数据进行融合,以得到更准确的环境模型。常用的传感器包括激光雷达、摄像头和惯性测量单元(IMU)。激光雷达可以精确测量环境的三维点云,摄像头则可以获取场景的视觉信息,而IMU则记录了机器人的姿态变化。 2.地图构建 基于传感器数据的融合,SLAM算法可以构建出精确的环境地图。地图可以表示为二维栅格地图...
如果是想要训练自己的数据,需要经历如下几个步骤: (1)数据准备 假设我拍摄的是一段人脸的视频(face.mp4),首先我们需要构建一些文件目录:data → face → face.mp4, data → face → input; 我们进入到face目录下: ffmpeg -i face.mp4 -qscale:v 1 -qmin 1 -vf fps=10 %04d.jpg...
下面数据来自公众号后台,不全是SLAM/三维视觉领域,但也是有一定代表性。 我们来康康,首先是性别分布,男女比例基本是4:1,毕竟理工科专业嘛,貌似很多机械/自动化/电信等专业大学班级里可能比这个比例还失衡吧? 性别 再下来是年龄分布。看了数据后我是万万没想到的,占比最大的竟然是26-35岁之间,正常来说,硕士是25...
【SLAM】【VIO】室内狭窄空间.三维重建【空间计算】 机器人看到的世界是什么样子的呢?我们把VIOBOT2搭载在机器车上,感知狭窄室内三维空间的环境,包括物体的形状、大小以及它们之间的位置关系。VIOBOT2搭载自研纯视觉三维重建算法,无需配合高性能PC,重建速度对比同类(Colmap)快 9 倍,可以让机器人在环境交互中表现更...
Transformer分支包含多个尺度，并使用空间交叉注意力进行2D到3D的转换。新设计的NeRF分支通过volume渲染隐式...