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...
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...
该开源代码整体流程和函数的设计都比较清晰,较为晦涩的地方可能也就是LT-REMOVERT模块了,本节也将根据系统框图的顺序从LT-SLAM, LT-removert, and LT-map各个模块进行关键部分代码的展示。 6.1 LT-SLAM 该部分和其他SLAM的回环检测和因子图优化的过程实现并没有本质上的区别,仅仅是该模块是直接加载Single session...
具体地来说,在该LiLoc的框架下不同时期完成的SLAM Trajectories被称之为Session(会话),其中第一次建图完成的会话(Session)被称之为中央会话(central session)而其他后续完成的定位建图会话被称之为附属会话(subsidiary session)。基于在GitHub中开源的算法和算法理论框架,系统当前活跃子图的内部数据主要分为两部分:1)...
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。
Lifelong learning终生学习,又名continuous learning,increment learning,never ending learning。通常机器学习中,单个模型只解决单个或少数几个任务。对于新的任务,我们一般重新训练新的模型。而LifeLong learning,则先在task1上使用一个模型,然后在task2上仍然使用这个模型,一直到task n。Lifelong learning探讨的问题是,一...
为了促进正确实现基于图的定位算法,我们提供了一种开源方法,可以从任何OGM(占据网格地图)创建准确的姿态图。此外,我们还提供了一种从复杂的多层BIM模型创建OGM的方法,这可以进一步用于路径规划和自主导航。最先进的SLAM技术已经从使用粒子滤波器转向使用基于图的优化方法;根据我们的实验,我们可以得出结论,对于大多数定位...
1Star0Fork0 小米/slam_toolbox 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) ...
2020年伊始, 开始正式进军机器学习–深度学习(但依然保持原有的SLAM基础)。 第一部分 1.介绍深度学习的背景和深度学习的预备知识。 2.介绍深度学习最基础的概念和计数。 第二部分 1.描述深度学习计算的各个重要组成部分; 2.解析深度学习在计算机视觉领域成功应用的卷积神经网络; 3.近年来常用于处理序列数据的循环神...
基于锚点将变化检测融入到多会话SLAM系统中,LT-SLAM子模块可以仅使用LiDAR数据将多个sessions数据拼接到一个共享的框架中; 子模块LT-removert中使用沿时空轴的剔除和恢复算法 解决不同sessions点云数据之间的对齐差异; 子模块LT-map将地图变化部分存储为delta地图,可以高效地得到最新的地图和长期的地图,大大降低了内...