本文提出了DROID-SLAM, 一个全新的基于深度学习的SLAM系统. DROID-SLAM通过一个深度BA层来循环迭代的更新相机位姿和像素深度值. 实验证明, DROID-SLAM比传统SLAM取得了更高的精度和鲁棒性, 在实验场景中几乎不会失败. 尽管我们只在单目视频上训练了我们的网络, 但是在测试阶段,这个网络仍然可以在双目和RGB-D视频上...
之前最接近的深度架构是DeepV2D和BA-Net,这两种方法都专注于深度估计,并报告了有限的SLAM结果。DeepV2D 交替更新深度和更新相机位姿,而不是BA。BA-Net有一个BA层,但它们的层有本质上的不同:它不是“dense密集的”,因为它优化了一个用于线性组合深度基(一组预先预测的深度图)的少量系数,而我们直接对每个像素深...
视觉SLAM是21世纪SLAM的研究热点之一,一方面是因为视觉非常直观,另一方面,CPU、GPU等硬件的飞速进步为视觉算法的实现带来了新的可能。 首先,按照工作方式的不同,相机可以分为单目(Monocular)相机、双目(Stereo)相机和深度(RGB-D)相机三大类。直观看来,单目相机只有一个摄像头,双目相机有两个,而深度相机通常携带多个摄...
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图,DROID-SLAM可以在单目、立体和RGB-D相机上运行。它构建了一个环境的稠密3D地图,同时在地图中定位相机。 算法流程 1. Notation 算法的输入是一个视频或者图像序列I_t {t=0~N}每一张图像, 算法的目标是求解相机位姿 G_t和 逆深度d_t. 相机位姿序列 G_t {t=0~N}和逆深度序列d_t {t=0~N}是未知...
图,DROID-SLAM可以在单目、立体和RGB-D相机上运行。它构建了一个环境的稠密3D地图,同时在地图中定位相机。 算法流程 1. Notation 算法的输入是一个视频或者图像序列I_t {t=0~N}每一张图像, 算法的目标是求解相机位姿 G_t和 逆深度d_t. 相机位姿序列 G_t {t=0~N}和逆深度序列d_t {t=0~N}是未知...
一个深度BA层来循环迭代的更新相机位姿和像素深度值. 实验证明, DROID-SLAM比传统SLAM取得了更高的精度和鲁棒性, 在实验场景中几乎不会失败. 尽管我们只在单目视频上训练了我们的网络, 但是在测试阶段,这个网络仍然可以在双目和RGB-D视频上取得很好的表现.代码开源在https://github.com/princeton-vl/DROID-SLAM....