三、标定操作 视觉标定可以使用matlab、opencv等开源工具进行标定,操作也很简单,读者感兴趣可以查阅相关资料。在此,我介绍一种更优秀的标定工具kalibr,其不仅可以标定单目相机,也可以对双目立体相机,vio系统进行标定,并且有bag解压压缩功能,极力推荐!地址:https://github.com/ethz-asl/kalibr.git。
专利摘要显示，本发明涉及一种基于语义的单目视觉动态SLAM方法，属于计算机视觉技术领域。该方法的步骤为：1)采用深度学习模型对单目视觉图像进行语义分割，识别出未知运动状态的区域和纯静态状态的区域；2) 对原始图像进行数据增强；3)使用SuperPoint网络提取SuperPoint特征点；4)对纯静态区域的SuperPoint特征点进行匹配，通...
单目ORB-SLAM 刚刚完成高博《视觉SLAM十四讲》的第一遍学习,读了单目SLAM比较有代表性的ORB-SLAM的文章,结合B站泡泡机器人冯兵老师的分享,对单目ORB-SLAM的流程做了一个简单的梳理。 1.流程 这三部分是并行执行的。 输入:摄像头(图像 + 时间码) 输出:轨迹(每帧图像对应相机位姿) + 地图(关键帧 + Map point...
最新单目SLAM系统HI-SLAM2：四个互补模块实现快速、精确、稠密3D场景重建近年来，深度学习的进步彻底改变...
我们介绍了DPV-SLAM，一个用于单目视觉SLAM的系统。DPV-SLAM能够很好地推广到不同的领域，并且效率高。...
提出了Orbeez-SLAM,这是第一个无需预训练且能够提供密集地图的实时单目视觉SLAM,专为空间AI应用而设计。 通过结合视觉测距和快速NeRF框架,该方法实现了实时推理并生成了密集地图。 在具有挑战性的基准测试上广泛验证了Orbeez-SLAM与最先进的基线方法,展示了优越的定量和定性结果。
专利摘要显示，本发明涉及一种基于单目视觉和LiDAR融合的动态环境语义SLAM方法，属于机器人技术领域。该方法包括：1)对点云进行实例分割，分出未知运动状态、纯静态路标和地面属性点云，通过位姿初步估计和卡尔曼滤波来识别半静态和动态路标点云，继而进行位姿精确估计；2)对图像实例分割和增强，并提取SuperPoint特征点，...
【阅读文献】单目视觉SLAM方法综述【4】~特征点深度获取+地图尺度控制,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
单目视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统是一种基于单个摄像头的实时定位与地图构建算法。它的核心目标是让移动设备在未知环境中通过摄像头逐步建立地图,同时确定自身在地图中的位置。单目视觉SLAM主要应用于机器人导航、无人机控制以及增强现实等领域。本文将从理论基础、数学公式和关键算法实现入手,深入讲...
基于深度学习的单目视觉SLAM:现状、挑战与代码示例 引言 随着机器人和自动驾驶汽车的迅速发展,SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术的重要性与日俱增。SLAM的目标是通过感知信息同时建立环境地图并定位自身位置。传统的SLAM方法多依赖于多目视觉或激光雷达等传感器,而近年来,基于深度学习的单目视觉SLAM逐渐成为研...