2.0 对关键点使用 动点检测算法进行过滤 在原地图构建类中 加入 octomap地图构建部分 其次对关键帧使用新的 目标检测线程进行 检测 在构建octomap地图的同时构建语义目标数据库 保存和载入 orb-slam2地图和octomap地图 3.0 想法: 使用语义分割/实例分割 构建更精细的 语义目标数据库 使用 目标检测结果和 动点检测算...
简介: ORBSLAM2_with_pointcloud_map这个算法是高翔博士在orbslam_2算法的基础上修改增加了点云模块,可以保存并且加载点云地图. 测试效果: 从该图中可以看出在orbslam建图的过程中可以保存点云为pcd格式,如左上角所示。将此pcd文件用pcl_viewer打开,效果如下。 最后发现,这种方法只能用于深度摄像机拍摄的画面,构...
动态环境下的语义地图构建 文中提出了一种可在动态环境下构建语义地图的算法.该算法在ORB-SLAM2上进行改进,在跟踪线程中加入动静点检测算法来剔除检测为动点的特征点,提高了动态环境下的定位... 齐少华、徐和根、万友文、付豪 - 《计算机科学》 被引量: 0发表: 2020年 基于SLAM的移动机器人环境感知研究 应用于...
ORB-SLAM算法的一大特点是在所有步骤统一使用图像的ORB特征。ORB特征是一种非常快速的特征提取方法,具有旋转不变性,并可以利用金字塔构建出尺度不变性。使用统一的ORB特征有助于SLAM算法在特征提取与追踪、关键帧选取、三维重建、闭环检测等步骤具有内生的一致性。 架构图 ORB-SLAM利用三个线程分别进行追踪、地图构建和...
ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来优化地图的准确性。ORB-SLAM能够在多种环境下稳定工作,适用于动态场景和长时间操作,因其出色的性能和灵活性,被广泛应用于自动驾驶、增强现实等领域。
对生成的3D地图点进行语义分割,实现3D物体几何信息与语义信息的融合,从而构建出3D点云语义地图.(4)研究三维环境的概率占据地图OctoMap原理,在ORB-SLAM2建图线程中,实现动态生成概率占据地图OctoMap,使移动机器人能够根据占据概率地图判断某个位置能否安全通过.(5)对本文所设计算法进行实验研究,使用TUM RGBD数据集从...
ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来优化地图的准确性。ORB-SLAM能够在多种环境下稳定工作,适用于动态场景和长时间操作,因其出色的性能和灵活性,被广泛应用于自动驾驶、增强现实等领域。
ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来优化地图的准确性。ORB-SLAM能够在多种环境下稳定工作,适用于动态场景和长时间操作,因其出色的性能和灵活性,被广泛应用于自动驾驶、增强现实等领域。
一种基于语义orb ‑ slam技术的视觉定位方法及系统 技术领域 1.本发明涉及移动机器人领域,尤其涉及一种结合深度学习的移动机器人视觉定位方法及系统。 背景技术: 2.目前各种移动机器人已经应用在智能自动化行业,并发挥者非常重要的作用。又随着计算机视觉的高速发展,采用相机代替传统激光作为agv的数据输入传感器不仅大...
基于改进DeepLab V3+的语义地图构建 采用改进的ICP算法进行点云拼接时,在TUM数据集的fr/360序列上其相对轨迹误差较ORB-SLAM算法减小了约16.4%;最后,与ORB+YOLOv3,ORB+MASK-RCNN,ORB+DeepLab V3+... 李琳,吴怀宇,张天宇 - 《激光与光电子学进展》 被引量: 0发表: 2022年 一种基于光度信息和ORB特征的建图...