在第一部分中,将介绍Lidar SLAM,包括Lidar传感器,开源Lidar SLAM系统,Lidar中的深度学习以及挑战和未来。 第二部分重点介绍了Visual SLAM,包括相机传感器,不同稠密SLAM的开源视觉SLAM系统。 第三部分介绍视觉惯性里程法SLAM,视觉SLAM中的深度学习以及未来。 第四部分中,将介绍激光雷达与视觉的融合。 视觉SLAM的稳定性是...
基于滤波的SLAM系统不可避免地存在累积误差。据调查,基于优化的SLAM方法比基于滤波的方法具有更高的精度[2],首先介绍基于关键帧优化方法的PTAM,然后介绍了在PTAM之后的ORB-SLAM,它将图像跟踪、局部地图维护和回环检测放在三个线程中,在整个系统中使用ORB特征来提高系统的健壮性。ORB-SLAM使用了两种初始化的方式:单应...
在第一部分中,将介绍Lidar SLAM,包括Lidar传感器,开源Lidar SLAM系统,Lidar中的深度学习以及挑战和未来。 第二部分重点介绍了Visual SLAM,包括相机传感器,不同稠密SLAM的开源视觉SLAM系统。 第三部分介绍视觉惯性里程法SLAM,视觉SLAM中的深度学习以及未来。 第四部分中,将介绍激光雷达与视觉的融合。 视觉SLAM的稳定性是...
在第一部分中,将介绍Lidar SLAM,包括Lidar传感器,开源Lidar SLAM系统,Lidar中的深度学习以及挑战和未来。 第二部分重点介绍了Visual SLAM,包括相机传感器,不同稠密SLAM的开源视觉SLAM系统。 第三部分介绍视觉惯性里程法SLAM,视觉SLAM中的深度学习以及未来。 第四部分中,将介绍激光雷达与视觉的融合。 视觉SLAM的稳定性是...
·OKVIS:(紧耦合,基于优化的方法)是一个经典的基于关键帧的视觉惯性SLAM[15]开源方案。支持单目和立体相机的滑动窗口估计器。 ·VINS:VINS Mono(紧密耦合,基于优化的方法),论文[16]是单目视觉惯导的实时SLAM框架。开源代码运行在Linux上,并集成了ROS。 VINS Mobile[17][18]是一款运行在兼容iOS设备上的实时单目视...
·OKVIS:(紧耦合,基于优化的方法)是一个经典的基于关键帧的视觉惯性SLAM[15]开源方案。支持单目和立体相机的滑动窗口估计器。 ·VINS:VINS Mono(紧密耦合,基于优化的方法),论文[16]是单目视觉惯导的实时SLAM框架。开源代码运行在Linux上,并集成了ROS。