里程计估计和SLAM是经典的话题在机器人领域,具有大量研究工作,被几个综述文章所概括[6][7][28]。这里,我们主要关注基于学习和动态场景的语义SLAM的相关工作。 受深度学习和卷积神经网络对于场景理解方面进步的启发,已经有大量利用相机[5][31],相机+IMU[4],双目相机[10][15][18][33][38]或者RGB-D传感器[3]...
semantic segmentationsemantic constraintsscreening of environmental elementssemantic mapFacing the realistic demands of the application environment of robots, the application of simultaneous localisation and mapping (SLAM) has gradually moved from static environments to complex dynamic environments, while ...
SLAM大牛Cyrill 开源SuMa ++:基于语义激光雷达过滤动态物体提高定位精度 分割。Wang和Kim使用来自KITTI数据集的图像和3D点云来联合估计道路布局,并通过事先应用相对位置来语义上分割城市场景。Jeong等。还提出了一种基于多模态传感器的语义3D映射系统,以在大规模...提高投影匹配ICP的姿态估计精度。我们使用KITTI数据集中...
【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。
3D LIDAR-based Graph SLAM. Contribute to koide3/hdl_graph_slam development by creating an account on GitHub.
KITTI odometrydata, where we also provide the covariance information generated from the SLAM, pre-processeddata. If you follow the recommendeddata structurebelow, you extract the downloaded data into the folderdata. Otherwise, you need to specify the paths of data in bothconfig/network.ymlandconfig...
Greedy-Based Feature Selection for Efficient LiDAR SLAM 为了降低大规模场景下特征关联和非线性优化问题的复杂度,本文提出了一种方法,自适应的提出部分鲁棒特征,同时提升了效率和精度,还基于这种特征选取策略提出了多机器人激光SLAM算法。 特征选择算法 arg max S k ⊂ F k l o g [ d e...
导读:NeRF的崛起为视觉SLAM后端建图引入了新技术,使基于NeRF的稠密视觉SLAM成为2023年SLAM研究领域的热点。引入NeRF的稠密SLAM在建图质量上一度无人匹敌,直到最新的3DGS技术出现。然而,多传感融合SLAM在此前也曾是研究的热门,主要因其显著提升了SLAM前端的精度。这两种技术各自针对SLAM的前端和后端,理论上可以互不干涉...
基于语义的3D LiDAR SLAM。利用每帧点云中逐点的语义标号,建立全局语义地图。特别地,主要创新点在于利用语义信息滤除动态物体并改变ICP的残差权重,从而提高定位和建图的精度及地图的整洁性(去除了动态残影)。 主要贡献 单帧点云逐点的精修语义标号 通过检查当前帧观测点的语义标号和地图中关联面元的语义标号的一致...
由LT-Mapper系统的主要流程框图,我们可以发现其系统主要由LT-SLAM, LT-removert, and LT-map三个模块组成,各个模块各司其职又互相独立共同保证整个life long框架的正常运行。 LT-SLAM, 在LT-SLAM模块中,Kim团队利用multi-session SLAM,基于激光雷达的global localizer实现回环检测,以此内部联合优化多个session SLAM的...