视觉惯导SLAM也是当前实现AR的主流方案,相比于单纯依靠相机的纯视觉SLAM方案,视觉惯导SLAM通过从相机输入的图像信息和IMU的速度、加速度信息完成更准确的定位,同时图像信息能提供更丰富的环境信息,更有利于后续算法理解环境,以完成人机交互。
视觉惯导SLAM也是当前实现AR的主流方案,相比于单纯依靠相机的纯视觉SLAM方案,视觉惯导SLAM通过从相机输入的图像信息和IMU的速度、加速度信息完成更准确的定位,同时图像信息能提供更丰富的环境信息,更有利于后续算法理解环境,以完成人机交互。
随着视觉SLAM的发展,越来越多的研究者开始关注基于深度学习的SLAM的研究。其中比较典型的就是语义SLAM,“语义SLAM”是指将语义信息包含到SLAM系统中,通过提供高层次的理解、鲁棒的性能、环境的感知和任务驱动感知来提高SLAM过程的性能和表示。接下来,我们将从以下几个方面介绍具有语义信息的SLAM的方案: 特征与检测: 基...
ORB-SLAM3支持的设备和功能更多,支持单目、双目、RGB-D相机,针孔、鱼眼,视觉惯性里程计,多地图SLAM等,几乎全覆盖了视觉SLAM各个分支。总体来说,ORB-SLAM3 基本框架、代码结构都是ORB-SLAM2的延伸,但是加入了很多新的方法,实现了更好的效果,体现在以下三个方面: 构建了基于特征的高度集成视觉-惯导SLAM系统,更加鲁...
本文提出了一个紧耦合的雷达视觉惯导SLAM系统,可以实时高精度鲁棒的进行状态估计和建图。LVI-SAM构建在因子图之上,并且由两个子系统组成:一个视觉惯导系统和一个激光惯导系统。这两个子系统利用紧耦合的方法,视觉惯导的系统利用激光惯导的估计来做初始化。视觉惯导系统利用激光雷达的测量给视觉特征提供深度来提升精度。
综述|视觉与惯导,视觉与深度学习SLAM,SLAM包含了两个主要的任务:定位与构图,在移动机器人或者自动驾驶中,这是一个十分重要的问题:机器人要精确的移动,就必须要有一个环境的地图,那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。本系列文章主要分成四个部分:在第一部
01什么是SLAM SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),也就是同时定位与地图构建,它是指搭载特定传感器的车辆、无人机等移动机器人,在没有环境先验信息(什么是先验信息?可以自己查一下)的情况下,在运动过程中,估计自己的运动状态,同时建立环境模型的一系列任务。
再回到SLAM概念的定义:SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是以定位和建图两大技术为目标的一个研究领域。目前主流的slam技术为激光slam(基于激光雷达)和视觉slam(基于单/双目摄像头),实现上主要分为基于滤波 (Filter-Based) 的SLAM和基于图优化(Graph-Based)的SLAM。归结其本质,其实就是——State Estimation...
激光视觉惯导融合的slam系统 FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry 本文提出了一种快速的激光视觉惯导融合的slam系统,可以分为LIO和VIO两个紧耦合的子系统。LIO直接把当前的扫描点和增量构建的地图对齐,地图点也会辅助基于直接法的VIO系统进行图像对齐。为了进一步提高vio...
当然,目前的视觉惯导SLAM算法只能说基本满足了AR设备的需求,但为了让消费者获得更好的体验,AR设备必然会往更小,更轻的方向上发展,实际上,硬件的小型化和轻量化确实也是更为迫切的需求。当然,并不是说算法就不重要了,相比于自动驾驶汽车和移动机器人,AR设备对SLAM算法的要求要更高。