这些方法往往在点云地图中应用连续的重新定位来进行绝对姿势估计,以便将绝对约束添加到VO系统中,缓解长期探索中的漂移问题。 基于学习的跨模态定位:跨模态视觉地点识别(I2P-VPR):最近,学者们开始探索基于深度学习的方法,通过仅使用一个单目图像实现I2P定位。首先,许多研究将GF-VPR方法引入到这个跨模态I2P定位任务中,并...
这项工作的主要贡献是使用二维-三维几何直线对应关系估计位姿用于单目定位的方法，有效地将每个关键帧与先前的LiDAR地图相关联。几何线对应对外观变化具有很强的鲁棒性，适用于城市环境中的相机定位。下图显示了在LiDAR地图中具有2D-3D直线对应和估计的相机位姿的图像。本文提出的在现有的道路LiDAR地图中的单目定位系统的...
VIRAL-Fusion: A Visual-Inertial-Ranging-Lidar Sensor Fusion Approach 使用单目相机和超宽带（UWB）传感器的同时定位和建图（SLAM）系统，被称为VR-SLAM，是一个多阶段的框架，充分发挥了每个传感器的优势并弥补了其缺点。在文中（VR-SLAM: A Visual-Range Simultaneous Localization and Mapping System using Monocu...
激光测距点在相机坐标系下坐标P_{0c}=[L,0,0],则在大地坐标系下坐标为P_{0e}=R_C^EP_{0e},则相机光轴于垂直方向的夹角为: sin(\theta_1)=\frac{P_{0e}\times P_{rg}}{|P_{0e}|\cdot|P_{rg}|} 则吊舱对地高度为: H=L*cos(\theta_1) 定位公式推导 输入输出 吊舱参数K矩阵: 像素...
人类运动通常由惯性传感器捕获,而环境则主要使用相机进行重建。我们在EgoLocate中将这两种技术集成在一起,该系统可以从稀疏的身体装载传感器(包括6个IMU和单目手机相机)实时执行人类运动捕捉(mocap)、定位和建图。一方面,由于缺乏全局定位信号,惯性mocap会受到较大的平移漂移影响。EgoLocate利用基于图像的SLAM技术来在重建场...
单目相机是最常见和易获得的成像设备之一,其能够通过图像采集和处理获得场景的二维投影信息。 为了实现三维目标定位,需要进行相机标定。相机标定是确定相机内外参数的过程,确保图像准确地映射到真实世界坐标。标定过程会采用特殊的标定板进行,通过不同视角下的标定板图像可以计算出相机的内外参数,如焦距、畸变参数、旋转和...
基于单目相机与UWB测距、定位技术(LinkTrack UWB高精度定位系统),新加坡南洋理工大学NTU的Thien Hoang Nguyen博士、Shenghai Yuan博士等人所提出的VR-SLAM算法以及多个实测数据,将为行业带来新的思路...
将人体运动重新定位为人形机器人的运动是一项艰巨的任务，它涉及使用复杂的人形模型和密集的几何计算，同时还需要很高的关节识别精度。近日，韩国东亚大学的研究团队在国际知名期刊《International Journal of Control, Automation, and Systems》上发表了一项研究，提出了一种创新的框架，该研究通过单目相机和人体姿态预估...
对于那些应用程序进行大规模生产而言,这也是一个禁止因素,因为最先进的厘米级姿态估计通常需要长映射程序和昂贵的定位传感器,例如, LiDAR和高精度GPS / IMU等为了克服成本障碍,我们提出了一种基于神经网络的解决方案,用于在具有可比厘米级精度的先前稀疏LiDAR图中定位消费者级RGB相机。 我们通过引入一种新颖的网络模块(...
在这项工作中,我们提出了一种使用单目相机和UWB传感器的SLAM系统。我们的系统称为VRSLAM,是一个多阶段框架,利用每个传感器的优势并弥补其弱点。首先,我们引入了一个UWB辅助的7自由度(比例因子、3D位置和3D方向)全局定位模块,用于在UWB锚点定义的世界坐标系中初始化视觉里程计(VO)系统。该模块使用二次约束二次规划(...