本文介绍了AVM-SLAM:用于自动代客泊车的多传感器融合语义视觉SLAM。自动代客泊车(AVP)需要在具有挑战性的车库场景下实现精确定位,包括较差光照、稀疏纹理、重复结构、动态场景以及缺少全球定位系统(GPS)信号,这通常会给传统定位方法带来问题。为了解决这些问题,本文提出了AVM-SLAM,这是一种在鸟瞰图(BEV)中实现多传感器...
稳健性:我们使用前置鱼眼摄像头的图像作为输入,尝试运行基于特征的ORB-SLAM3、基于光流的SVO和DSO,以及基于视觉惯性融合的VINS-Mono。令人意外的是,以上最先进的(SOTA)传统视觉SLAM都因照明不足、纹理稀疏和场景变化等地下车库的困境而遭受初始化失败、频繁跟踪丢失和运行时失败。另一方面,本文中的方法非常稳定,因为它...
未来的工作包括完善AVM-SLAM,优化多传感器融合,改进光晕去除和语义分割模型。
稳健性:我们使用前置鱼眼摄像头的图像作为输入,尝试运行基于特征的ORB-SLAM3、基于光流的SVO和DSO,以及基于视觉惯性融合的VINS-Mono。令人意外的是,以上最先进的(SOTA)传统视觉SLAM都因照明不足、纹理稀疏和场景变化等地下车库的困境而遭受初始化失败、频繁跟踪丢失和运行时失败。另一方面,本文中的方法非常稳定,因为它...
AVM-SLAM: Semantic Visual SLAM with Multi-Sensor Fusion in a Bird's Eye View for Automated Valet Parking https://arxiv.org/abs/2309.08180 中科院、Jiayu Intelligent Technology Co.,Ltd. 自动代客泊车 (AVP) 需要在具有挑战性的车库条件下进行精确定位,包括照明不佳、纹理稀疏、重复结构、动态场景以及缺...
这两组点在真实世界中应该是一一对应的关系。K为相机内参,Rt为相机之间的外参。这个模型其实就是SLAM14讲中的单目相机物理模型,世界坐标系->相机坐标系->图像坐标系的过程。求解方法有“直接线性法”、“最小化重投影误差”等,我们就不展开来说了。 针对于我们的AVM算法:...
这两组点在真实世界中应该是一一对应的关系。K为相机内参,Rt为相机之间的外参。这个模型其实就是SLAM14讲中的单目相机物理模型,世界坐标系->相机坐标系->图像坐标系的过程。求解方法有“直接线性法”、“最小化重投影误差”等,我们就不展开来说了。 针对于我们的AVM算法:...
在SLAM 14讲中[1],计算H就是求解Ax=0这样一个问题。其原理就是构造一个最小二乘的形式,用奇异值分解的方式来计算一个误差最小的解。而为了逼近这个最小误差,可能造成除了棋盘格角点以外的其他像素值的投影误差很大。换句话说,由于棋盘格角点集中于鸟瞰图的中心很小的一部分区域,如果选择棋盘格角点进行H的计算...
The study of around view monitor (AVM)-based visual Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has gained attention due to its affordability, commercial availability, and suitability for parking scenarios characterized by rapid rotations and back-and-forth movements of the vehicle. In real-world ...
6.彻底搞懂视觉-惯性SLAM:基于VINS-Fusion正式开课啦 7.彻底搞懂基于LOAM框架的3D激光SLAM: 源码剖析到算法优化 8.彻底剖析室内、室外激光SLAM关键算法原理、代码和实战(cartographer+LOAM +LIO-SAM) 9.从零搭建一套结构光3D重建系统[理论+源码+实践]