Sattler 对未来实时 SLAM 的演讲是这样的:我们应该关注紧凑型的地图表征,我们应该对相机姿态估计置信度有更好的理解(如树上权重下降的特征),我们应该在更有挑战性的场景中研发(如带有平面结构的世界和在白天的地图上的夜间定位)。 移动定位:Sattler 的关键问题是使用单张智能手机图片在大城市里定位你自己 演讲四:Mur...
IG-SLAM:结合GS且仅依赖RGB的稠密SLAM系统 早期的稠密SLAM研究将NeRF作为唯一的场景表示,在实时中实现了无相机姿态的3D重建。NeRF因其渲染速度缓慢而受到限制,而实时操作对于SLAM系统至关重要,缓慢的渲染速度使得NeRF在作为场景表示时处于不利地位。随后的一些研究将高斯喷溅作为场景表示:早期的工作采用高斯喷溅作为唯一的...
SLAM100可选用SLAM GO手机APP软件,查看和管理工程,自动与云端工程信息同步显示,进行实时SLAM拼图和实时预览,进行固件升级和设备维护等操作。基于飞马SLAM GO POST软件模块,可实现数据后处理、彩色点云生产、数据拼接、数据优化、浏览和量测等功能。SLAM100以其便携性、无需GPS、可挂载多种平台等特性,可广泛应用于传统...
GS-LIVO是一种结合传统激光雷达-惯性-视觉里程计与3D高斯点新型地图表示的实时SLAM系统。 本文经3D视觉之心公众号授权转载,转载请联系出处。 实时地图更新 近年来,随着同步定位与建图(SLAM)技术的发展,出现了多种显式地图表示方法,包括稠密彩色点云、稀疏基于块的结构,以及基于网格或基于曲面元素(surfel)的重建。这...
嵌入式平台也能实时的稠密SLAM!coVoxSLAM:定位精度SOTA,运行时间百倍加速!已开源! 1. 导读 密集SLAM系统对于移动机器人是必不可少的,因为它提供定位,并允许在非结构化环境中导航、路径规划、避障和决策。由于不断增长的计算需求,GPU在密集SLAM中的使用正在扩展。在这项工作中,我们提出了coVoxSLAM,一种新颖的GPU加速...
为输入点设计一个联合坐标和稀疏网格编码,将两者的优点结合到实时SLAM框架中。一方面,坐标编码提供的平滑性和一致性先验(本文使用one-blob编码),另一方面,稀疏特征编码(本文使用哈希网格)的优化速度和局部细节,能得到更鲁棒的相机跟踪和高保真建图,更好的补全和孔洞填充。
在本文中,我们提出了一种实时单目视觉SLAM系统,该系统利用人造环境的结构来进一步优化姿态。更具体地说,它特别适用于具有更多几何结构的环境,因为它可以从单个图像中检测VP和线特征。我们提出了两种方法,其中一种是利用VP的信息和线的并行约束来构建旋转优化策略,而第二种方法则使用前一种优化的信息来构建不同的变换...
我们提出了一种新的GPU加速全局一致密集SLAM系统,称为coVoxSLAM,该系统在执行时间方面优于现有技术,同时不牺牲准确性。新系统甚至可以在嵌入式设备(如可安装在小型移动机器人上的设备)上实现实时运行。 5. 方法 coVoxSLAM的架构如图2所示。该系统由前端和后端组成。前端负责将传入的传感器数据整合到TSDF体积中,以包含...
提出了一种基于LiDAR强度SLAM方法,直接从强度图像中提取特征点并执行扫描点云配准来估计机器人的自我运动,主要贡献包括: 一种新颖的基于LiDAR强度图像的实时SLAM系统,旨在解决几何退化问题; 将视觉SLAM系统的优点与LiDAR SLAM系统相结合,避免模糊或光照变化的影响; ...
为输入点设计一个联合坐标和稀疏网格编码,将两者的优点结合到实时SLAM框架中。一方面,坐标编码提供的平滑性和一致性先验(本文使用one-blob编码),另一方面,稀疏特征编码(本文使用哈希网格)的优化速度和局部细节,能得到更鲁棒的相机跟踪和高保真建图,更好的补全和孔洞填充。