动态SLAM综述 读书笔记 作者其他创作 大纲/内容 动态SLAM引入 经典SLAM系统需要处理的问题 在连续图像序列中对特征的提取与匹配 利用特征估计相机位姿并同时构建未知环境的连续三维结构 经典SLAM基于静态假设,传统SLAM不能很好的处理动态特征,高动态环境下会失效 动态SLAM分类 传感器 传统相机 分类 单目相机 优
在所有的SLAM Sessions或者Localization Sessions都保持着相同的“特征”,由此动态障碍物点云就是(1)在不同的SLAM Sessions或者Localization Sessions中对比才会发现的“特征”信息变化,例如停车场中停放的车辆、正在建造的厂房等,(2)在单一SLAM Session或者Localization Session中,在短时间内就会发生明显的“特征”变化,如...
视觉SLAM算法的发展 相关综述 VSLAM 设置标准 传感器和数据采集 目标环境 视觉特征处理 系统评估 语义等级 基于主要目标的VSLAM方法 目标一:多传感器处理 1)使用多相机 2)使用多传感器 目标二:姿态估计 1)使用线/点数据 2)使用额外特征 3)深度学习 目标三:现实世界可行性 1)动态环境 2)基于深度学习的解决方案 3...
引言视觉SLAM是一种利用视觉传感器进行自主定位和地图构建的技 术。在动态物体场景下,视觉SLAM需要处理更为复杂的场景,包括 对动态物体的检测、跟踪和预测等。这种场景下的视觉SLAM应用广 泛,如无人驾驶、智能监控、工业自动化等。然而,动态物体场景下 的视觉SLAM面临着很多挑战,如光线变化、物体遮挡、运动模糊等, ...
Semantic Optical Flow SLAM(SOF-SLAM)是基于ORB-SLAM 2.0的RGB-D模式构建的间接VSLAM系统[45]。他们的方法使用语义光流动态特征检测模块,该模块提取并跳过ORB特征提取提供的语义和几何信息中隐藏的变化特征。为了提供准确的相机姿态和环境信息,SOF-SLAM使用了SegNet的像素级语义分割模块。在极端动态的情况下,TUM RGB-...
在单次激光SLAM或者定位的过程中,动态障碍物(如:移动的车辆、行人等)会对SLAM或者定位造成两个方面的负面影响:点云配准和地图构建 针对点云配准,动态障碍物能造成最极端的情况是“当一帧激光数据中的大部分(甚至100%)点云都是从动态障碍物上返回的数据,那么该帧点云则没有能力在reference scan(或者reference map...
在单次激光SLAM或者定位的过程中,动态障碍物(如:移动的车辆、行人等)会对SLAM或者定位造成两个方面的负面影响:点云配准和地图构建 针对点云配准,动态障碍物能造成最极端的情况是“当一帧激光数据中的大部分(甚至100%)点云都是从动态障碍物上返回的数据,那么该帧点云则没有能力在reference scan(或者reference map...
在单次激光SLAM或者定位的过程中,动态障碍物(如:移动的车辆、行人等)会对SLAM或者定位造成两个方面的负面影响:点云配准和地图构建 针对点云配准,动态障碍物能造成最极端的情况是“当一帧激光数据中的大部分(甚至100%)点云都是从动态障碍物上返回的数据,那么该帧点云则没有能力在reference scan(或者reference map...
点击进入→自动驾驶之心【SLAM】技术交流群 后台回复【SLAM综述】获取视觉SLAM、激光SLAM、RGBD-SLAM等多篇综述! 摘要 近年来,基于视觉的传感器在SLAM系统中显示出显著的性能、精度和效率提升。在这方面,视觉SLAM(VSLAM)方法是指使用相机进行姿态估计和地图生成的SLAM方法。许多研究工作表明,VSLAM优于传统方法,传统方法...
Semantic Optical Flow SLAM(SOF-SLAM)是基于ORB-SLAM 2.0的RGB-D模式构建的间接VSLAM系统[45]。他们的方法使用语义光流动态特征检测模块,该模块提取并跳过ORB特征提取提供的语义和几何信息中隐藏的变化特征。为了提供准确的相机姿态和环境信息,SOF-SLAM使用了SegNet的像素级语义分割模块。在极端动态的情况下,TUM RGB-...