动态障碍物对点云地图的构建的影响 本文提及的论文主要工作是为了解决抑或着缓解上述提到的第二个方面问题,目的是在承受了动态障碍物的干扰下,SLAM过程结束后生成的点云地图是一个近乎全由静态点云构成的地图(也就是Static Point Cloud Map Construction)。而其提出的方法论不同于基于栅格地图的概率更新消除策略和通过...
本文总结了2018年以后的几篇关于动态环境下的SLAM系统的文章,以及他们使用的数据集的情况,希望给研究动态环境下slam系统的朋友一些帮助。 Detect-SLAM 论文:《Detect-SLAM:Making Object Detection and SLAM Mutually Beneficial》 发表:2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). 来自:北京...
该论文提出了一种应对动态环境变化的长期定位与建图方法，引入了一种高效的动态地图更新机制，用于解决在变化环境下（如超市、商场、车库等）的定位跳动和丢失问题，从而大大提高了机器人在动态变化场景的适用性。（高仙机器人SLAM团队持续招聘中）文章简介 近些年刊登了不少有关于SLAM研究的最新成果，ICRA(IEEE Internat...
摘要: 同步定位和映射(SLAM)被认为是智能车辆和移动机器人的一种基本能力。然而,目前大多数的激光雷达SLAM方法都是基于一个静态环境的假设。因此,在具有多个移动对象的动态环境中的定位实际上是不可靠的。本文提出了一种基于LIO-SAM的动态SLAM框架RF-LIO,该框架添加自适应多分辨率范围图像,使用紧密耦合的激光雷达惯性...
在动态SLAM领域,近年来有许多研究论文提出了不同的解决方案,以应对动态环境下的定位和建图挑战。以下是一些具有代表性的研究论文: 1. “Semantic Lidar-Inertial SLAM for Dynamic Scenes”(2022):这篇论文提出了一种结合点云语义分割网络和激光雷达惯性SLAM LIO映射的动态场景语义SLAM激光雷达惯性SLAM方法。该方法...
论文简述 | FlowFusion:基于光流的动态稠密RGB-D SLAM,动态环境对视觉SLAM具有挑战性,因为移动对象遮挡了静态环境特征并导致错误的摄像机运动估计.在这篇文章中,我们提出了一个新的密集的三维立体模型解决方案,同时完成了动态/静态分割和相机自我运动估计以及静态背景重建
针对人类的生活场景,将人体区域作为动态区域进行剔除。 1.OpenPose网络识别人体的关节。 2.以人体的关节为先验知识,在点云数据中进行最小割,得到人体区域并剔除。 3.以ElasticFusion为基础,搭建动态稠密slam系统。 其他待读论文 StaticFusion Background Reconstruct...
一个来自美国伊利诺伊大学,动态环境下的视觉SLAM系统。 一个来自香港大学,利用点线特征实现的单目事件相机VIO。 独家重磅课程官网:cvlife.net 全国最大的机器人SLAM开发者社区 技术交流群 — 版权声明 — 本公众号原创内容版权属计算机视觉life所有;从公开渠道收集、整理及授权转载的非原创文字、图片和音视频资料,版...
DOT是一种新的SLAM系统前端算法，它通过结合实例分割和多视图几何方程来鲁棒地检测和跟踪运动目标。我们用ORB-SLAM2在三个公共数据集对于自主驾驶的研究表明,点生成的物体运动信息允许我们分割动态内容,显著提高其鲁棒性和准确性.DOT与SLAM的独立性使其成为一个多功能前端,可以通过最小的集成工作适应任何先进的视觉里程...
Dynamic Environments 语义分割&光流 DS-SLAM:A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments 语义分割 & 运动一致性检测& octomap 语义概率数据融合 语义slam 博客解析 VSO: Visual Semantic Odometry 语义概率数据融合 知乎论文解析 数学描述 参考 动态场景下基于实例分割的SLAM(毕业设计动态SLAM论文学习部分) 20...