传统视觉 SLAM 建立的稀疏点云地图无法满足机器人进一步的感知需求,所以研究热点来到了基于深度学习的稠密场景重建。如今,随着神经辐射场(NeRF)的提出,许多工作都集中在将隐式场景表示与 SLAM 系统相结合。虽然提升了重建精度,但实时增量 NeRF-SLAM 依然面临2个关键挑战: 场景表示能力不足:现有方法采用固定容量的全局模...
BA-Track通过传统SLAM方法解决了从日常视频序列中重建动态场景的难题。我们为3D点跟踪器配备了运动解耦机制,以分离相机引起的运动与物体运动。基于分离后的静态运动分量进行光束法平差,显著提高了相机位姿精度和重建质量。此外,全局优化模块利用BA生成的稀疏深度估计,确保深度图在视频帧间的尺度一致性。总体而言,BA-Track...
在传统SLAM算法中,常用的前端特征包括角点、边缘等,通过特征匹配和数据关联得到位置和地图的估计。而基于深度学习的SLAM方法则采用卷积神经网络等深度学习模型,通过端到端的学习,直接从感知数据中学习到对位置和地图的估计。 3. SLAM的应用领域 SLAM技术在自主导航、虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用。 在自主导...
目前,思岚科技的SLAM技术已升级至3.0版本,与传统SLAM技术相比,思岚科技推出的变革式SLAM 3.0技术,采用了图优化的方式进行地图的构建,能实现百万平米级别的实时地图构建能力,同时拥有主动式回环闭合纠正能力,能很好的消除长时间运行导致的里程累计误差。 传统SLAM对比SLAM图优化引擎 思岚科技SLAM 3.0 采用SharpEdge精细化...
🚀 在探索传统SLAM的CUDA加速优势时,我们首先需要理解并行计算的力量。CUDA不仅仅是一个GPU加速平台,它还提供了硬件并行加速的潜力。对于那些需要在机器人或里程计中实现并行计算的场景,FPGA或DSP可能是更合适的选择,甚至可以将算法直接固化到硬件中(ASIC)。然而,这些方法的可移植性和扩展性通常较差,因为它们往往需要...
本文提出PLGSLAM，一种基于渐进式场景表示的系统，旨在优雅地融合NeRF与传统SLAM。PLGSLAM的核心在于动态初始化局部场景表示，当摄像头移动至当前表示边界时，系统自动分配新表示，覆盖整个场景的多个局部区域。这种方法使系统能够处理大型室内场景和长视频，显著增强稳定性。系统流程包括输入连续RGB图像、深度图...
作者基于该“香港世界”模型开发了一套SLAM系统,通过实验证明,使用这一模型作为先验信息后,SLAM系统在复杂陌生环境中的表现显著提升。©️【深蓝AI】编译 研究人员已经深入研究了结构化环境,尤其是在计算机视觉和机器人领域。传统上,此方法使用...
1. 特征提取与匹配:SLAM中常用的特征包括角点、边缘、直线等,通过提取关键特征进行特征匹配,从而实现定位与地图构建。 2. 运动估计与姿态计算:通过传感器获取的运动信息,以及特征点的匹配结果,可以计算出自身的姿态信息。 3. 地图构建与优化:根据传感器获取的数据和定位信息,通过算法实现实时构建场景的地图,并不断进行...
语义SLAM系统和传统SLAM系统对比 由于我们 人类见过大量的图像,形成了一种天生的直觉,对大部分场景都有一个直观的距离感 (空间感),它可以帮助我们判断图像中物体的远近关系。 1.平移之后才能计算深度 2.无法确定真实尺度 原因是通过单张图像无法确定深度。
1. SLAM——Direct, 2D/3D feature, Lidar SLAM FMD Stereo SLAM: Fusing MVG and Direct Formulation towards Accurate and Fast Stereo SLAM(中科院,特征点法和直接法结合) Keywords: SLAM, Localization, Mapping RESLAM: A Real-Time Robust Edge-Based SLAM System (边缘SLAM) ...