然而,A-SLAM试图通过提出一种导航策略来解决未知环境的最优探索问题,该导航策略生成未来目标/对象位置动作,这些动作减少了在地图和姿态中的不确定性,从而实现完全自主的导航和测绘SLAM系统。论文将在其指定的第2节中进一步了解A-SLAM。在主动协作SLAM(AC-SLAM)中,多个机器人在执行SLAM时主动协作。A-SLAM和AC-SLAM的...
最近流行将深度学习的方法结合进slam来适应高度动态的场景,但是目前这些基于深度学习的方法都需要预定义移动物体类,比如人,汽车,但是相关语义分割方法提供的客体原始Mask并不完善,不能完全覆盖运动的物体,尤其是物体边界,并且边界信息会泄漏到点云图中,形成大量噪声块,污染了原始的地图。所以需要找到一种方法来修正这些污...
1.SLAM框架之LOAM系列简介 2.A-LOAM论文研读与核心算法学习 3.总结 在上一篇文章中,我们详细学习了SLAM里面常用的后端非线性优化方法,以最小二乘思想为基础,将状态量的最大似然估计作为我们的目标,学习了一阶/二阶梯度下降(最速、牛顿)法,高斯牛顿法,列文伯格-马夸尔特方法(LM),对比了这些方法的异同,也引入了...
移动机器人的同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping ,简称SLAM)作为当前移动机器人定位技术的最主流的研究方法之一,它最早是由Randall Smith 和Peter Cheseseman 在1988年发表的论文当中提出来在他们的论文中,利用移动机器人的运动方式和装置的传感器获得的测量数据,分别设计了移动机器人的运动模型和观测...
最近在做和“视觉SLAM"相关的研究,老师推荐给我了这一篇比较权威的论文:Fuentes-Pacheco, J., Ruiz-Ascencio, J. & Rendón-Mancha, J.M. Artif Intell Rev (2015) 43: 55. https://doi.org/10.1007/s10462-012-9365-8。下面写一下自己的阅读收获,更多的是对于文章的解读和内容整理。如果有不对的地方...
【论文笔记】高效、稀疏的三维激光SLAM : A Novel 3D LiDAR SLAM Based on Directed Geometry Point and Sparse Frame,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
其他研究:使用学习策略来确定特征之间的相似性。 这重新将相关性问题作为分类问题,这似乎是非常有前途的。 在实时应用SLAM的具体情况下,由于需要不断进行在线训练,所以这看起来不准确。有论文已经提出了实现在线学习的更快速的方法,这可以在将来用于SLAM应用。
来源:CVPR2015,最佳论文(开源) 地位:第一个能够实时重建非刚性变形场景的密集SLAM系统 主要内容: 通过计算场景流之类的东西,逆变换后对非刚体物体进行重建。 1.建立一个关键帧下的模型,之后场景通过几何变换对应到这个模型上。 2.计算每一帧深度图的体翘曲场...
Dynamic Environments 语义分割&光流 DS-SLAM:A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments 语义分割 & 运动一致性检测& octomap 语义概率数据融合 语义slam 博客解析 VSO: Visual Semantic Odometry 语义概率数据融合 知乎论文解析 数学描述 参考 动态场景下基于实例分割的SLAM(毕业设计动态SLAM论文学习部分) 20...
SLAM系统最重要的需求是能够检测和合并已经访问过的地方的信息,这些信息被称为回环。 通过回环能够减少累积姿势不确定性随时间增加。 现在已经进行了针对2D范围扫描中的回环检测的大量研究,并且可以将其分为栅格地图(gird map)和基于特征的方法。 基于栅格地图方法通常不能随着地图尺寸的增加而很好地扩展,因为它们编码了...