目前工坊已经建立了3D视觉方向多个社群,包括SLAM、工业3D视觉、自动驾驶、三维重建、无人机等方向,细分群包括: 工业3D视觉:相机标定、立体匹配、三维点云、结构光、机械臂抓取、缺陷检测、6D位姿估计、相位偏折术、Halcon、摄影测量、阵列相机、光度立体视觉等。 SLAM:视觉SLAM、激光SLAM、语义SLAM、滤波算法、多传感器...
NeRF中需要的相机姿态信息(包括几何法线信息)均来自于前端LiDAR-Camera的联合SLAM数据(在2.1中,深度和法线通过LiDAR数据进行了处理和获取;在2.2中,NeRF需要的图像输入以及相机姿态通过视觉SLAM进行了获取)。由于这部分的数据都是通过一个十分精确的环节得到的(多传感融合SLAM在还原相机姿态精度上当属目前在线方法的第一,...
NGEL-SLAM是一个适用于室内场景、基于神经隐式表示的全局一致低延迟SLAM系统。结合传统的跟踪和神经隐式场景表示,该方法在跟踪准确相机姿态的同时生成高精度的网格。与其他基于神经隐式的SLAM系统相比,确保了全局一致性和低延迟,更适合于实际应用。 参考 [1] NGEL-SLAM: Neural Implicit Representation-based Global Co...
具体来说,SiLVR主要通过将Camera数据中应用于视觉SLAM,首先获得这部分的视觉SLAM结果,随后通过全局优化,将这部分的姿态与LiDAR数据中维护的姿态一起进行优化,而不是只使用Camera的数据在局部进行优化,这种全局优化的方式能够大大的提升姿态的进度,同时能够融...
(1)纯视觉SLAM:从立体视觉SLAM中获取初始关键帧姿态。 (2)基于特征值的陀螺仪偏置估计器:通过使用视觉和陀螺仪测量制定特征值最小化问题,推导出初始陀螺仪偏置。 (3)陀螺仪偏置优化、加速度偏置、速度和重力估计器:通过解决仅惯性的MAP估计问题,优化陀螺仪偏置并估计关键帧的速度、重力方向和加速度偏置。
一方面,SLAM、SFM等传统显式3D重建方法需要全局优化,这意味着时间和空间资源随着训练数据的增长而急剧增加。另一方面,如果增量训练,像神经辐射场(NeRF)这样的隐式方法会遭受灾难性遗忘。在本文中,我们以混合表征的方式增量重建3D模型,我们使用体素网格表示辐射场...
Forked from YanhaoZhang/SLAM-G2S-Fusion The implementation on our paper published on ICRA2024. MATLAB 1 alloydas_DA-TextSpotter Public Forked from alloydas/DA-TextSpotter Python Yavinr_LPS-Net Public Forked from Yavinr/LPS-Net Python PhilippAuss_ZS6D Public Forked from PhilippAus...
ORB-SLAM-ROS3 modified by me can be downloaded here:google dirveorbaidu netdisk(Passward: di2k) Install the environment conda create -n ngel python=3.8 conda activate ngel pip install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/...
从激光雷达、IMU和UWB无线电收集原始数据,每个机器人执行LIO算法来估计其状态。在我们的实现中,我们采用了Fast-GICP方法的定制改编,用于扫描到地图匹配过程,借助其强度找到点的对应关系。里程计利用固定滞后平滑器,这是视觉SLAM中的一种流行方法,以在滑动窗口中高效解决状态估计问题。