1. AVP-SLAM-PLUS原理 AVP-SLAM的pipeline如下图所示,摘自AVP-SLAM论文。 复现版本AVP-SLAM-PLUS的pipeline如图所示 AVP-SLAM-PLUS是一款同时支持RGB相机和RGBD相机的自主泊车环视视觉SLAM系统。 除了提供SLAM功能,该系统还支持基于先验地图的定位(这点AVP-SLAM也有)。 下面以环视RGB相机为例,介绍下AVP-SLAM-PLUS系...
企业对视觉SLAM从业者的要求越来越高,只有深入理解视觉SLAM原理与源码实现,具备工程实践经验,举一反三,才具有核心竞争力。 ORB-SLAM2源码庞大,涉及大量的SLAM理论,内部逻辑复杂,自学入门难度大,通过课程学习,结合详细代码注释和独家示意图,可以快速掌握代码细节和底层技术原理,帮助学员节省大量入门时间,踏实掌握SLAM工程经...
基于地图的视觉定位的通用框架。它包含 支持传统特征或深度学习特征的地图生成。 视觉(点或线)地图中的分层定位视觉。 具有IMU、车轮 odom 和 GPS 传感器的融合框架。 基于已知地图的定位定位系统是一个比较大的问题,最初会涉及到slam,重载,图像检索,特征点提取及匹配,多传感器融合领域。 0.写在前面 作者:钟心亮...
Tixiao Shan最新力作LVI-SAM(LIO-SAM+Vins-Mono),视觉-激光-惯导的紧耦合SLAM框架,手持建图全过程。后面有代码配置教程和代码分析请关注https://blog.csdn.net/weixin_36773706?spm=1010.2135.3001.5421和https://www.zhihu.com/people/qiu-jin-shi-77, 视频播放量 5656、
1 系统框架 本框架主要包含4个模块: 1.Tracking module:基于ORB-SLAM2实现相机轨迹跟踪并生成稀疏点云。 2.Semantic module:采用YOLO物体检测网络,结合点云测量与2D检测结果进行数据关联。利用iForest和线段对齐算法优化点云和线段。基于关联和优化结果参数化物体。
maplab中的所有组件通过一种灵活且可扩展的方式编写,因此能够轻松地集成并测试依赖于视觉-惯性状态估计或者定位的新型算法。出于这个原因,该框架提供建图和定位相关研究中所需要的最重要工具的实现,例如视觉-惯性优化、回环/定位后端、多段地图合并、位姿图松弛以及广泛的内省和可视化工具。所有这些算法从基于控制台的用户...
视觉slam框架,不包括下面的哪一项()。 A.图像分割 B.后端 C.回环 D.建图
本发明涉及室内移动机器人的实时定位与建图领域,具体涉及基于图优化和ekf框架下融合单目视觉和imu的slam方法及系统。 背景技术: 1、随着计算机技术的不断发展,人工智能是未来发展的重要方向,其中涉及到图形图像处理、计算机视觉、模式识别等热门研究领域。slam(simultaneous localization andmapping,同步定位与建图)技术为室...
(54)发明名称基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统(57)摘要本发明提供基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统,方法包括:通过相机和惯性测量单元IMU分别采集图像及惯性数据,并将图像及惯性数据送入预置频率参数的单目REKF‑VIO系统;对单目REKF‑VIO系统执行状态预测、更新以及...
本发明提供基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统,方法包括:通过相机和惯性测量单元IMU分别采集图像及惯性数据,并将图像及惯性数据送入预置频率参数的单目REKFVIO系统;对单目REKFVIO系统执行状态预测,更新以及状态扩充操作,以估计当前帧的状态后验均值和系统协方差;初始化单目REKFVIO系统,以构建初始全...