总结:AB-VINS通过结合深度学习和新颖的数据结构,实现了高效、鲁棒且能够提供稠密深度信息的视觉惯性SLAM系统,为VINS领域带来了新的思路和方法。 2、移动机器人规划控制入门与实践:基于Navigation2 3、自动驾驶的未来:BEV与Occupancy网络全景解析与实战 4、面向三维视觉的Python从入门到实战 5、工业深度学习异常缺陷检测实...
这种方法利用经过训练的网络来学习关键点,从而增强视觉SLAM数据关联的鲁棒性。由于资源有限,无人机上的SLAM通常会对计算造成限制。因此,提取特征点的方法在SLAM中起着关键作用。我们介绍了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于使用称为SuperPoint的新特征点。这些特征点是通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中...
1. 提出了一个新型单目视觉惯性SLAM系统AB-VINS2. 提出了一个紧凑的特征表示方法 AB 特征3. 引入了一种新颖的数据结构:记忆树 方法 AB-VINS 是一种新型单目视觉惯性SLAM系统,它具有以下特点: 核心技术: 深度学习: AB-VINS 利用深度学习技术来估计深度图的比例和偏差参数,从而实现稠密深度估计。 紧凑特征表示: ...
另一方面,由于资源有限,无人机上的SLAM经常对计算构成限制。在这种情况下,基于特征的SLAM更相关,因为提取的兴趣点可以稍后用于与分割和对象检测相关的任务。 因此,提取特征点的方法在SLAM中起着关键作用。我们引入了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于一种称为超级点的新特征点的使用。这些特征点通过深度...
我们引入了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于一种称为超级点的新特征点的使用。这些特征点通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中提取的。我们的SLAM前端只需要一个带有IMU作为输入的立体摄像头。姿态估计由多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)进行,而轨迹可靠性则由后端运行的图形优化过程维护。
近日，来自斯蒂文斯理工学院、Meta公司以及杭州电子科技大学的研究人员们发布了一篇引人入胜的论文：EDI：基于ESKF的视觉惯性SLAM系统的不相交初始化。这篇论文不仅仅是一堆专业术语和数据的堆砌，更是一次突破，一次关于机器人未来的探索。视觉惯性初始化，听起来就像是科幻小说中的情节，然而，这并不是虚构，而是真实...
随着机器人技术的不断发展,同时定位与地图构建(SLAM)技术已成为移动机器人领域的研究热点。视觉惯性里程计(VIO)作为SLAM的一种重要技术,结合了视觉和惯性传感器的信息,提高了系统的鲁棒性和定位精度。Gazebo是一款开源的机器人仿真软件,它为研究和开发人员提供了一个理想的测试环境。本文将介绍在Gazebo环境下实现VIO SLA...
我们引入了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于一种称为超级点的新特征点的使用。这些特征点通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中提取的。我们的SLAM前端只需要一个带有IMU作为输入的立体摄像头。姿态估计由多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)进行,而轨迹可靠性则由后端运行的图形优化过程维护。
第一个主要创新是基于特征的紧密集成的视觉惯性SLAM系统.它完全依赖于最大后验概率估计.甚至在IMU初始化阶段也是如此.其结果是一个系统在小型和大型、室内和室外环境中都能稳定地运行,并且比以前的方法精确2到5倍.第二个主要的创新是一个多地图系统,它依赖于一种新的位置识别方法和改进的召回.多亏了它,ORB-SLAM...
我们引入了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于一种称为超级点的新特征点的使用。这些特征点通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中提取的。我们的SLAM前端只需要一个带有IMU作为输入的立体摄像头。姿态估计由多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)进行,而轨迹可靠性则由后端运行的图形优化过程维护。