最后,在 TUM 数据集和真实的室内动态场景中进行实验,结果表明,与改进之前的 ORB-SLAM2 算法相比,此算法有效的提高了系统在高动态数据集中的定位精度,并且绝对轨迹误差和相对轨迹误差的RMSE 提升了 96.10%和 92.06%以上。 如果你爱了解SLAM,真是赶上了我的好兄弟,今天介绍一篇关于动态场景下基于加权静态的视觉SLAM...
专利摘要显示，一种基于实例分割与极线约束的动态SLAM算法，将深度图像通过实例分割模型进行图像分割，形成实例图块，通过基于极线约束的几何一致性算法，计算实例图块中所有特征点对的距离差，从而筛选潜在的动态特征点；通过FAST算法提取彩色图像中ORB特征点；统计连续几帧内每一块区域的潜在动态特征点数量，若大于阈值...
较图5的轨迹误差分布,改进后的方法在高动态场景轨迹误差更小为厘米级别,而原始的ORB-SLAM3在高动态环境下为分米级别,有了一个数量级的提升,在相机位姿的定位精度有明显的提升 总之,在高动态场景下本算法较ORB-SLAM3的定位效果更好,在低动态场景稍微下降一点精度但影响较小。 较(表4,5,6)将该算法与其他动态S...
金融界2024年10月29日消息,国家知识产权局信息显示,上海卓益得机器人有限公司申请一项名为“一种基于实例分割与极线约束的动态SLAM算法及系统”的专利,公开号CN 118823116 A,申请日期为2024年6月。 专利摘要显示,一种基于实例分割与极线约束的动态SLAM算法,将深度图像通过实例分割模型进行图像分割,形成实例图块,通过...
2022年度盘点:十大最佳SLAM开源算法 #2022年度 #开源算法 @抖音创作者中心 十大最佳SLAM开源算法:激光雷达里程计视觉惯性里程计视觉直接法激光雷达里程计激光雷达闭环检测动态环境 NeRF & 稠密重建 - 计算机视觉life于20230111发布在抖音,已经收获了4.7万个喜欢,
综上所述,上海卓益得的动态SLAM算法不仅是技术进步的一部分,更是机器人未来发展的趋势。这项发明突破了传统机器视觉的局限,为未来的智能机器人开辟了新的可能性。面对严酷的市场竞争,积极推进创新、注重技术应用与伦理合规,将为企业在这个快速发展的行业中赢得先机。此外,有必要鼓励科研机构与企业之间的合作,以加速技...
整体来看,上海卓益得的这一动态SLAM算法在使用深度学习与实例分割相结合的同时,结合极线约束技术,为机器人技术的未来发展提供了新的方向。对于研发人员与企业来说,及时跟进并整合这些新的算法与技术,将有助于他们在竞争中取得优势。对于普通用户,随着机器人技术的普及和应用,未来生活中将见到更多智能化、自动化的设备...
内容提示: 本文档只有 word 版,所有 PDF 版本都为盗版,侵权必究动态场景下基于 5 YOLOv5 的的 M SLAM 算法目录一、内容概述...21. 背景介绍...22. 研究目的和意义...3二、YOLOv5 算法概述...41. YOLOv5 发展历程...
《基于深度学习的室内动态场景视觉SLAM回环检测算法研究》一、引言随着计算机视觉技术的不断发展,实时定位与地图构建(SLAM)技术已成为机器人、无人驾驶、增强现实等领域的核心技术之一。在室内动态场景中,视觉SLAM系统面临着诸多挑战,如动态物体的干扰、光照变化、场景复杂度等。针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习的...
本文提出的基于深度学习的室内动态场景视觉SLAM回环检测算法,主要包含以下几个步骤: 1.数据预处理:对传感器获取的图像数据进行预处理,包括去噪、校正等操作,以提高后续处理的准确性。 2.特征提取:利用深度学习技术,从预处理后的图像中提取出具有代表性的特征。这些特征将用于后续的回环检测。 3.回环检测:通过比较当前...