为了将上述问题与静态环境下单次运行的常规工作的评估区分开来,本文引入lifelong SLAM来处理长期变化环境下的SLAM问题。为了加速lifelong SLAM的研究,我们发布了OpenLORIS-Scene数据集。在真实的室内场景中收集数据,为了获得真实生活中的场景变化数据,在每个地方进行多次收集。除此之外,还设计了lifelong SLAM的基准度量,分别评...
我们提出了BioSLAM,这是一个lifelong的SLAM框架,用于增量地学习各种新现象,并对以前访问过的地区的准确位置识别。与人类不同,人工神经网络会遭受遗忘,当与新来者一起训练时,可能会忘记之前访问过的区域。对于人类来说,研究人员发现,大脑中存在一种记忆回放机制,使神经元对之前的事件保持活跃。受到这一发现的启发,BioS...
对于Lifelong SLAM,必须处理定位失败,例如,由机器人绑架。我们通过启动一个新地图并在重新定位成功后将其与之前的地图合并来实现这一点。由于重定位方法是错误的,因此可能会发生这种合并无效的情况,例如,由于感知混叠。为了解决这个问题,我们提出了检测和撤销无效合并的方法。这些方法将传入的扫描与之前合并到当前地图中...
具体来说,BioSLAM提供了一种新颖的双记忆机制来维护:1)动态记忆来有效地学习新的观察结果,2)静态记忆来平衡新的旧知识。当与基于视觉/激光雷达的SLAM系统相结合时,完整的处理流程可以帮助agent增量更新位置识别能力,对长期位置识别日益复杂的情况具有鲁棒性。我们在两个增量SLAM场景中提出了BioSLAM。在第一种场景中,...
在第二种方案中,一个基于激光视觉的智能体以4.5公里的轨迹反复穿过校园规模的区域。Bioslam可以保证不同外观下的位置识别精度优于现有方法的15%。据我们所知,BioSLAM是首个记忆增强的lifelong SLAM系统,可以帮助长期导航任务中的增量位置识别。 以上内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容...
我们表明,Bioslam可以逐步更新代理的位置识别能力。在第二种方案中,一个基于激光视觉的智能体以4.5公里的轨迹反复穿过校园规模的区域。Bioslam可以保证不同外观下的位置识别精度优于现有方法的15%。据我们所知,BioSLAM是首个记忆增强的lifelong SLAM系统,可以帮助长期导航任务中的增量位置识别。
在机器人技术领域,同时定位与建图(SLAM)是实现机器人自主导航的关键技术。然而,现有的SLAM算法在应对复杂多变的室内环境时,往往存在诸多局限性。为了推动这一领域的研究进展,研究者们急需一个真实、丰富且具有挑战性的数据集,以便更好地测试和改进定位算法。正是在这样的背景下,OpenLORIS-Scene Dataset应运而生。
2022年度十大最佳SLAM开源算法盘点(6):韩国科学院lifelong建图LT-Mapper 计算机视觉life”,选择“星标” 快速获得最新干货 论文名:LT-Mapper: A Modular Framework for LiDAR-Based Lifelong Mapping 机构:韩国科学院 代码:https://github.com/gisbi-kim/lt-mapper 来源:IRCA 2022 长期3D地图管理是实现机器人在无...
近日,由International Conference on Intelligent Robots andSystems (IROS) 举办的Lifelong SLAM挑战赛落下帷幕,中国电子科技集团有限公司认知与智能技术重点实验室自主智能团队获得第四名 作为机器人和智能系统领域的国际顶级会议,IROS 2019于11...
To differentiate the forementioned problem from the conventional works which are usually evaluated in a static setting in a single run, the term lifelong SLAM is used here to address SLAM problems in an ever-changing environment over a long period of time. To accelerate lifelong SLAM research, ...