深度学习一般用在VSLAM系统的一个或多个环节,基于前述分析,本文对基于深度学习的VSLAM方法做了广泛调研。主要针对基于深度学习的视觉里程计[13-14]、闭环检测[15-16]和语义SLAM做出了综述,并讨论了基于深度学习的VSLAM的研究方向和发展趋势。 02VSLAM与深度学习的相关结合 VSLAM可以构建周围环境的3D地图,并计算相机的...
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逐渐成为研究热点,因其硬件要求低和计算效率高,适用于多种应用场景。
在本文中,我们提出了一种基于深度学习的稠密单目SLAM方法。与现有方法相比,该框架通过学习曲面法线的稀疏到稠密映射来构建稠密3D模型。以单目视觉里程法为先验的单目学习深度估计,既获得了准确的定位,又获得了高质量的深度重建。深度和法线由一个紧密耦合训练的单一网络预测。实验结果表明,与目前最先进的深度单目密集SLAM...
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]和语义SLAM做出了综述,并讨论了基于深度学习的VSLAM的研究方向和发展趋势。 02 VSLAM与深度学习的相关结合 VSLAM可以构建周围环境的3D地图,并计算相机的位置和方向。深度学习和SLAM的结合是近几年比较热的一个研究方向,常用深度学习方法替换传统SLAM中的一个或几个模块。
基于深度学习的视觉SLAM综述 摘要:本文主要探讨了基于深度学习的视觉SLAM(Simultaneous LocalizationandMapping)技术,首先介绍了SLAM和深度学习的 背景,然后深入探讨了深度学习在视觉定位中的应用和视觉SLAM的 技术原理,最后总结了视觉SLAM的应用实例及其研究现状和存在的 问题。本文的关键词包括:SLAM,深度学习,视觉定位,应用...
这里重点是摄像头运动估计和定位,不是地图或者路标(landmark)。以前大家都知道SLAM结合深度学习最多的是语义SLAM,比如语义分割和语义目标识别。而这里强调的是里程计和定位。另外,忽略一些特征提取和匹配的方法。 DEMON https://github.com/lmb-freiburg/demongithub.com/lmb-freiburg/demon ...
基于深度学习的视觉SLAM算法主要包括深度学习特征提取、相机运动估计和地图构建三个部分。首先,通过深度学习模型提取图像中的特征信息,然后利用这些特征信息进行相机运动估计,最后通过地图构建算法将多个视角下的地图信息进行融合,形成完整的地图。其中,深度学习模型通常采用卷积神经网络(CNN)等模型进行训练和优化。 四、基于...
视觉里程计稠密地图同步定位与建图技术(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是移动机器人领域的研究热点,其中视觉SLAM技术是未知空间探索的前沿研究方向,传统视觉SLAM会受到动态干扰以及光照变化因素的影响,而深度学习通过提取图像深层次信息与传统视觉SLAM数据融合提升系统的鲁棒性.本文的研究内容如下:(1)研究了深度...
本文的其余部分组织如下:第2节概述并介绍了现有基于深度学习的定位和建图的分类;第3、4、5、6节分别讨论了现有的关于相对运动(里程计)估计的深度学习工作,几何、语义和一般的建图方法、侧重于SLAM后端的全局定位以及同时定位和建图;第7节总结了开放性问题,讨论现有工作的局限性和未来前景;最后第8节结束了论文。