SLAM是一种同时实现机器人自身定位和环境地图构建的技术。通过使用传感器获取环境信息,并将其与机器人自身运动信息相结合,实现对机器人位置和周围环境的估计。传统SLAM方法主要基于几何特征(如点云、视觉特征等)进行地图构建和定位。 2.2 语义理解 语义理解是指机器对自然语言或其他形式表达的内容进行理解和处理。通过识别...
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是一种通过传感器数据实时定位自身并同时构建环境地图的技术。传统的SLAM算法主要基于几何特征,如点云、边缘等来进行定位和地图构建。常见的算法包括扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)以及基于图优化的方法等。 2.2 语义理解概述 语义理解是指从原始数据中提取并理解语义信息的...
语义vSLAM提取语义信息的常用方法有三种,分别是对象检测、语义分割和实例分割。此外,语义对象关联的处理也很关键。 图1 语义SLAM框架 语义信息提取 (1)目标检测 语义vSLAM中的对象检测模块可以构建对象级语义图并提高环境理解。目前语义vSLAM中使用的目标检测方法主要分为两类:一阶段法和二阶段法。语义vSLAM通常采用SDD...
我们的SNI-SLAM方法在Replica和ScanNet数据集上的地图构建和跟踪准确性方面表现出优于所有最近的基于NeRF的SLAM方法的性能,同时在准确的语义分割和实时语义地图构建方面也表现出优异的能力。 3. 效果展示 SNI - SLAM利用环境中多模态特征的相关性来进行基于语义的SLAM神经辐射场。该建模策略不仅与现有的基于NeRF的SLAM相...
正是在这一背景下,语义SLAM(Semantic Simultaneous Localization and Mapping)技术正逐渐成为机器人、自动驾驶、增强现实(AR)和虚拟现实(VR)等领域的关键技术。借助百度智能云一念智能创作平台的高效算法与数据分析能力(https://yinian.cloud.baidu.com/home),我们可以更加深入地理解和探索语义SLAM的奥秘。 引言 在机器...
Khronos是一种统一的方法,用于在动态环境中执行度量语义SLAM时推理短期动态和长期变化。下图显示了Khronos的时空地图中的几个实例,代表了所有时间的场景状态。短期动态(左侧)以洋红色显示,并与相应时间间隔内观察到的人类动作进行比较。检测到了人类和无生命的物体(车)。长期变化(右侧)显示了相同场景的三个时间实例。最...
在本文中,我们提出了一种实时主动度量语义SLAM方法,以实现高效准确的机器人探索。我们的方法不仅评估了三维空间中语义信息增益最大的路径,还集成了机器人状态不确定性的影响。通过将大型密集型FIM(Fisher Information Matrix)的计算转化为对底层姿态图拓扑结构的分析,实现了在线规划。Shannon-Rényi形式的熵避免了不同量...
一、语义SLAM系统组成 语义SLAM系统由两大部分组成：语义提取模块和视觉SLAM模块。1.1 语义提取：语义提取工作分为两步：目标检测、语义分割。目标检测 目标检测工作的发展可以归纳为下图：YOLO系列工作在广大学者的推动下，目前已经更新到了YOLO v5. 总的来说，目标检测工作是为了更快、更准的检测图像中的目标，在...
一、语义SLAM系统组成 语义SLAM系统由两大部分组成:语义提取模块和视觉SLAM模块。 1.1 语义提取: 语义提取工作分为两步:目标检测、语义分割。 目标检测 目标检测工作的发展可以归纳为下图: YOLO系列工作在广大学者的推动下,目前已经更新到了YOLO v5. 总的来说,目标检测工作是为了更快、更准的检测图像中的目标,在...