梳理了3D激光雷达 SLAM 算法性能的评估标准, 并据此选取目前较为成熟的具有代表性的6种开源 3D 激光雷达SLAM 算法在机器人操作系统(ROS) 中进行了测试评估, 基于 KITTI基准数据集, 从 KITTI 官方精度标准、SLAM算法精度指标、算法耗时和处理帧率3方面进行了横向比较, 结果表明, 所选6种算法...
SLAM技术的发展:SLAM技术在过去二十年中经历了显著的发展,从手工制作的算法到深度学习算法,再到最近基于神经辐射场(NeRF)和3D高斯溅射(3DGS)表示的SLAM系统。这些新技术提供了连续表面建模、减少内存需求、改善噪声/异常值处理、增强遮挡或稀疏观察的填充能力等优点。 SLAM方法面临的挑战:理想的SLAM系统需要具备全局一致...
GS-SLAM通过利用3D高斯作为表示,结合飞溅渲染技术,引入了一种范式转变。与依赖神经隐式表示的方法相比,GS-SLAM通过采用一种新方法,利用3D高斯以及不透明度和球面谐波来封装场景几何结构和外观,从而大大加速了地图优化和重新渲染,如图6所示。 Photo-SLAM。这项工作将显式几何特征和隐式纹理表示集成在超基元地图中。该方...
表9报告了Newer College数据集上的跟踪准确性,以ATE RMSE [cm]衡量,观察到PIN-SLAM在全序列集上的平均RMSE为0.19 cm,比PIN-LO低5倍,这进一步确认了PIN-SLAM在全局轨迹跟踪方面的优越性。 表10汇总了New College数据集上3D重建质量的结果—特别是在Quad和Math Institute序列上,使用Accuracy和Completeness得分来评估N...
24年4月来自意大利博洛尼亚大学、Rock Universe AI 中国分公司、ETH和阿姆斯特丹大学的论文“HowNeRFs and3D Gaussian Splattingare ReshapingSLAM: a Survey”。 在过去的二十年中,SLAM领域的研究经历了重大变革,突显了其在实现自主探索未知环境方面的关键作用。这一变革涵盖了从手工方法到深度学习时代,再到最近专注于 ...
3D LiDAR SLAM技术全面综述 摘要：同步定位与地图构建（SLAM）是机器人技术与摄影测量领域中的核心难题，同时也是无人系统智能感知的基础。近年来，3D LiDAR SLAM技术取得了长足进展。尽管如此，目前大多数综述仍聚焦于视觉SLAM方法。为了填补这一知识空白，本文全面综述了3D LiDAR SLAM的科学内涵、核心挑战、研究现状及...
简介:现有的SLAM系统中比较流行的回环检测方法是特征点结合词袋的方法(如ORB-SLAM,VINS-Mono)等。基于词袋的方法是预先加载一个词袋字典树,通知这个预加载的字典树将图像中的每一局部特征点的描述子转换为一个单词,字典里包含着所有的单词,通过对整张图像的单词统计一个词袋向量,词袋向量间的距离即代表了两张图像之...
当tracking实时估计摄像机运动时,mapping预测特征点的3D位置。PTAM也是第一个利用光束法平差(BA)联合优化相机姿态和3D地图创建的方法。其使用Features from Accelerated Segment Test(FAST)[19]的角点检测器算法进行关键点匹配和跟踪。尽管该算法的性能优于Mono SLAM,但其设计复杂,在第一阶段需要用户输入。Newcombe等人...
解释SLAM 1 3D激光雷达方案 激光SLAM分为两种 基于滤波器 基于图优化 分别阐述了两种方法的优缺点,还提到一篇文章讲“图优化方法为什么较滤波器方法能取得更优的效果” (周等, 2021, p. 2),还讲到了图优化的历程和图优化在2D上的实现,分析2D的局限性,最后回到3D ...
学术速览｜3D激光雷达SLAM算法综述 无人平台在大范围环境中实现自主定位与导航的能力需求日益严苛，其中基于激光雷达的同步定位和绘图技术(SLAM)是主流的研究方案。北京理工大学信息与电子学院周治国等系统概述了3D激光雷达SLAM算法框架和关键模块，分析阐述了近年来的研究热点问题和未来发展趋势，梳理了3D激光雷达SLAM算法...