这主要是从视觉SLAM系统的定位精度方面考虑的,并且已经尽可能详细地研究了可能应用于自动驾驶场景的方法,包括纯视觉SLAM方法、视觉-惯性SLAM方法和视觉-LIDAR-惯性SLAM方法,并且将论文先前工作的定位精度与公共数据集上的已知方法进行了比较。 这篇综述对视觉SLAM技术进行了详细的综述,可以为自动驾驶汽车领域的新研究人员...
这主要是从视觉SLAM系统的定位精度方面考虑的,并且已经尽可能详细地研究了可能应用于自动驾驶场景的方法,包括纯视觉SLAM方法、视觉-惯性SLAM方法和视觉-LIDAR-惯性SLAM方法,并且将论文先前工作的定位精度与公共数据集上的已知方法进行了比较。 这篇综述对视觉SLAM技术进行了详细的综述,可以为自动驾驶汽车领域的新研究人员...
近年来,基于视觉的传感器在SLAM系统中显示出显著的性能、精度和效率提升。在这方面,视觉SLAM(VSLAM)方法是指使用相机进行姿态估计和地图生成的SLAM方法。许多研究工作表明,VSLAM优于传统方法,传统方法仅依赖于特定传感器,例如激光雷达,即使成本较低。VSLAM利用不同的摄像机类型(例如单目、双目和RGB-D),在不同的数据集...
Bavle等人[35]分析了各种SLAM和VSLAM应用中的位姿感知方面,并讨论了它们的缺点。他们可以得出结论,操作缺乏语义场景的特征可以提高当前研究工作的结果。 其他综述研究了针对特定主题或趋势的最新VSLAM方法。例如,Duan等人[15]研究了交通机器人视觉SLAM系统中的深度学习进展。作者在论文中总结了在VO和回环检测任务中使用...
来源| 自动驾驶之心 摘要 自动驾驶车辆在不同的驾驶环境中需要精确的定位和建图解决方案。在这种背景下,SLAM技术是一个很好的解决方案。LIDAR和相机传感器通常用于定位和感知。然而,经过十年或二十年的发展,激…
SLAM 方法的综述包含 vSLAM 和 viSLAM 发展的历史介绍。该分析是通过在两个不同的数据集上运行五种选定的最先进的 SLAM 方法来完成的,这些方法已被选择用来表示现有 SLAM 设计的多样性。这些方法最好地解决了城市环境中行人位姿估计的用例。该实验基准在著名的公共数据集 EuRoC [6] 上进行,并使用新的视觉惯性...
这主要是从视觉SLAM系统的定位精度方面考虑的,并且已经尽可能详细地研究了可能应用于自动驾驶场景的方法,包括纯视觉SLAM方法、视觉-惯性SLAM方法和视觉-LIDAR-惯性SLAM方法,并且将论文先前工作的定位精度与公共数据集上的已知方法进行了比较。这篇综述对视觉SLAM技术进行了详细的综述,可以为自动驾驶汽车领域的新研究人员...
这主要是从视觉SLAM系统的定位精度方面考虑的,并且已经尽可能详细地研究了可能应用于自动驾驶场景的方法,包括纯视觉SLAM方法、视觉-惯性SLAM方法和视觉-LIDAR-惯性SLAM方法,并且将论文先前工作的定位精度与公共数据集上的已知方法进行了比较。这篇综述对视觉SLAM技术进行了详细的综述,可以为自动驾驶汽车领域的新研究人员...
摘要:近年来,基于视觉传感器在同时定位与地图构建(SLAM)系统中展示出了显著的性能、准确性和效率。在这里,视觉同时定位与地图构建(VSLAM)方法是指使用相机进行姿态估计和地图生成的SLAM方法。 我们可以看到许多研究表明,尽管视觉SLAM的成本较低,但是VSLAM是可以优于传统的仅仅依赖特定传感器方法的。VSLAM方法利用不同的相...
随着智能移动平台应用场景的不断拓展,对SLAM系统的精度和鲁棒性等提出了更高要求,将多种具有互补性的传感器进行融合是提升SLAM系统性能的有效途径。据此,聚焦惯性/视觉/激光雷达多传感器融合SLAM技术,从多传感器标定和多源数据融合两个主要方面进行综述,最后对多传感器融合SLAM技术的发展趋势进行了展望。