语义理解在稠密同时定位与地图构建(SLAM)中发挥着至关重要的作用,有助于全面解释场景。将高斯飞溅技术整合到SLAM系统中的最新进展已经证明了它通过使用明确的3D高斯表示生成高质量渲染的有效性。在此进展基础上,我们提出了SGS-SLAM,这是第一个基于3D高斯的语义密集视觉SLAM系统,它在提供精确的3D语义分割的同时,还能产...
相比之下,3DGS使用高斯椭球体作为高效地图,能够实现自适应的空间特征表征和快速渲染。考虑到精确SLAM和逼真场景重建的需求,三维高斯溅射成为了一种强大的方法,有效结合了激光雷达和相机传感器的优势。 户外SLAM和场景重建面临着独特的挑战,如光照变化和无限深度尺度,这使得基于室内RGBD的解决方案变得不足。虽然激光雷达在...
显式地图管理：显式的Gaussian表达允许我们灵活增加地图容量，甚至编辑场景中的特定部分，同时保持真实的渲染效果。相比之下，隐式方法在增加容量或编辑场景方面则显得捉襟见肘。课程概述 接下来，我们将深入探讨基于3D高斯辐射场的SLAM技术的更多细节与优势。课程亮点 本门课程将深入探讨基于3D高斯辐射场的SLAM技术的诸多...
本文介绍了激光雷达(-惯性)SLAM的定量3D地图精度评估硬件和算法。3D点云地图的精度评估对于自动驾驶系统的开发是至关重要的。本项工作提出了一种独立于用户的软件/硬件系统,其可以定量地评估从激光雷达(-惯性)SLAM中获取的3D点云地图的精度。本文引入了一种激光雷达目标,其在户外环境中运行稳定,同时保留了激光雷达的...
SLAM技术,即“即时定位与地图构建”技术,允许机器人在未知环境中同时进行自身定位和地图构建。具体来说,SLAM使用传感器(如深度相机或激光雷达)收集环境数据,通过算法处理这些数据来估算设备的位置,同时构建周围的环境地图。SLAM技术能够解决机器人在不知道自己位置的情况下如何绘制地图,同时又依赖地图来确定自己的位置。这...
本文结合ORB SLAM的3D点云和卷积神经网络模型PSPNet-101的语义分割信息,构建了一个用于大规模环境的语义3D地图创建系统。此外,我们还构建了一个新的KITTI序列数据集,其中包含了序列中相关街道上谷歌地图的GPS信息和地标标签。此外,我们找到了将真实地标与点云图关联的方法,建立了基于语义图的拓扑图。
该工作提出了一种高效的概率自适应体素地图的方法,考虑了激光点的测量误差和状态估计造成的激光点的不确定性,对地图中平面的不确定性进行建模,提出了一种精确的点、面不确定性模型。该方法比基于ICP的方法和基于SURFEL的方法具有更好的性能,不仅在城市结构化环境中的旋
3D激光SLAM:ALOAM---后端lasermapping地图栅格化处理与提取 前言 代码解析 总结 前言 栅格点云地图处理原因 不同于前端的scan-to-scan的过程,ALOAM的后端是scan-to-map的算法,具体来说就是把当前帧和地图进行匹配,得到更准确的位姿同时也可以构建更好的地图.由于是scan-to-map的算法,因此计算量会明显高于scan-...
Interactive_slam 是一个基于 3D LIDAR 的开源制图框架。 与现有的自动 SLAM 包相比,我们的目标是开发一个半自动框架,允许用户以最少的人力交互和直观地纠正映射失败(例如,损坏的里程计、错误的循环检测、扭曲的地图等)。 该框架提供了几个地图校正功能: ...
就是Ceres的常规操作了, 由于涉及局部地图了,属于稠密问题,所以求解方式使用的DENSE_QR求解。最大迭代次数为4次。在终端打印一次ceres求解的时间。 Ceres优化时间测试 这优化过程中,在终端设置了这些的打印信息 分别是: 构建角点和面点约束的时间 一次ceres求解的时间 ...