在提出的SemanticSLAM中,构建的语义地图的准确性对姿态估计至关重要,一个准确的全局地图能够确保正确的姿态估计。因此,ConvLSTM模型的训练旨在提高构建地图的质量。为此,设计了一个损失函数,用于衡量构建地图与地面真值地图之间在T个时间步长上的累积差异,以帮助模型学习正确的地图构建 实验 实验使用了名为"IndoorScenes"
SGS - SLAM是第一个在单一框架下实现同时定位、重建和分割的基于高斯的SLAM系统。 稠密SLAM可以在未知环境中重建稠密3D地图,这两年大家都是用NeRF来做。但是MLP 在物体边缘处存在过度平滑的问题,导致地图中缺乏细粒度的细节,而且MLP在大场景容易发生灾难性遗忘。 这篇文章将语义地图集成到三维高斯场中,允许在颜色、...
利用神经隐式表示,可以同时进行准确的语义地图生成、高质量的表面重建和稳健的相机跟踪。在Replica和ScanNet数据集上的地图生成和跟踪准确性方面表现出优越的性能,同时在准确的语义分割和实时语义地图生成方面也…
而题主说的为啥不采用SLAM的方式进行局部语义地图的创建,我的理解是自驾中还是使用了SLAM中帧间位姿估计的方法,只不过没有采用基于先验地图的SLAM定位方法而已,所以这种多传感器组合定位的方法只是没有被叫做SLAM定位而已。 此外,虽然自驾中大多采用轻地图重感知的方案,但是室内机器人像是扫地机器人、人形机器人、仓运...
为了能够更好地理解和与环境交互,研究者们开始关注室内环境语义地图构建的问题。 2. 视觉SLAM技术概述 视觉SLAM是一种通过相机采集的图像数据来同时估计相机的位姿和建立环境地图的技术。它主要分为前端和后端两个部分。前端负责从图像序列中提取特征点,并通过特征的匹配和追踪来实现相机位姿的估计。而后端则使用优化...
语义分割在视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中扮演关键角色，有助于提高定位精度并构建语义地图。本文旨在阐述语义信息在SLAM中的应用，包括如何将其整合至优化算法和用于定位过程。语义信息的获取并不仅限于语义分割，还包括目标识别、物体检测和实例分割。在优化层面，语义信息被整合进束调整（...
所以现在看来，室内比较有希望的是后面几种，自动驾驶主要是高精地图。什么是语义SLAM？语义SLAM的概念比较模糊。你会找到许多带有『Semantic』字眼的论文，但实际上并不在说同一件事情。比如从图像到Pose端到端的VO、从分割结果建标记点云、场景识别、CNN提特征、CNN做回环、带语义标记误差的BA等等，都...
移动机器人在未知复杂环境中自主定位及对环境的语义感知是目前机器人和 计算机视觉领域研究的前沿方向,是自主探索、行为决策、人机交互等高级复杂任 务的基础。因此,本课题的主要研究内容为基于视觉SLAM的语义地图研究,仅 依赖RGB-D相机,实现对自身的定位并感知环境语义信息,进而构建环境的三维 语义地图。 本文设计了一...
1.一种基于视觉SLAM的语义地图的构建方法,包括以下步骤: 通过RGB-D相机采集目标环境图像信息; 根据所述目标环境图像信息选取关键帧并确定关键帧的相机位姿; 对所述关键帧进行语义分割,预测关键帧像素的类别; 利用所述关键帧的相机位姿以及所述预测的关键帧像素的类别,采用八叉树结构构建三维语义地图。 2.根据权利要...
作者简介:何 松(1988-),男,硕士,研究方向为人工智能㊂基于激光SLAM 和深度学习的语义地图构建 何 松1,孙 静2,郭乐江1,陈 梁3 (1.空军预警学院,湖北武汉430019;2.空军通信士官学校,辽宁大连116100;3.武汉大学计算机学院,湖北武汉430072)摘 要:基于语义地图的自主导航移动机器人在空间勘探㊁危险物品搜索...