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...
电子设备获取由相机设备拍摄的当前图像和参考图像。当前图像的至少一个子集中的每个当前像素在当前图像中有一个当前像素位置,并对应于参考图像中一个相应的参考像素。对于当前图像至少所述子集中的每个当前像素,电子设备获取所述当前像素的像素转换参数,确定所述当前图像的所述当前像素和当前极点之间的当前距离以及所述参...
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...
包括:根据ORB-SLAM2对相机进行状态估计,得到单目深度相机的位置以及相关姿态信息,同时读取单目深度相机的单目深度图像,并对二者进行话题发布;将深度相机的位置姿态、单目深度图像以及单目彩色图像作为输入,采用基于后验概率的方法利用深度图像转化形成的点云信息,构建三维稠密地图;以三维稠密地图的栅格作为根节点进行递归扩展...
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https://github.com/princeton-vl/DROID-SLAM 摘要Abstract 我们介绍一种新的基于深度学习的SLAM系统,DROID-SLAM,其包括通过一个Dense BA层反复迭代更新相机位姿和像素深度。这个系统是精确的,比之前的工作取得了大的提升,并且是鲁棒的,遭受灾难性失败要少得多。尽管在单目视频上进行训练,但它可以利用双目立体或RGB-...
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...