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...
并发处理:Edge-SLAM支持并发执行多个任务,例如,移动设备可以同时进行跟踪和接收来自边缘设备的地图更新(移动设备在进行视觉里程计的同时,也会利用边缘设备得到的全局地图来更新当前的局部地图),而边缘设备可以同时处理多个来自不同移动设备的请求(边缘设备和移动设备是要一对多的关系)。 动态推理:Edge-SLAM可以更好地处理...
保存点云并重新加载成地图方便二次开发,适用于本项目中的将稀疏点云地图转换成最终的可用于导航的语义地图的算法测试,省去了每次都重新构图的麻烦。 实现方案 方案1: ORBSLAM2_with_pointcloud_map 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...
传统的SLAM系统通常提供语义贫乏的地图表示，这些表示虽然在定位和基本导航方面效率较高，但缺乏完成复杂任...
基于匹配的特征点,ORB-SLAM2-SSD-Semantic使用RANSAC算法计算视觉定位的初始估计,即估计相机的位姿(位置和方向)。然后,通过优化算法(如Bundle Adjustment)对初始估计进行优化,进一步提高视觉定位的准确性。视觉定位的结果将用于地图建图和后续的语义分割。 第三步:地图建图 ORB-SLAM2-SSD-Semantic基于视觉定位结果构建三...
针对目前SLAM算法在动态环境下存在的问题,本文提出了动态环境的轻量化语义SLAM框架,在保证算法实时性的基础上提高定位的精度,同时结合语义信息构建动态环境下的语义地图. 首先从相机位姿估计的角度分析了运动物体会对相机位姿估计造成的影响,设计了基于语义分割和LK光流相结合的运动物体的检测算法,利用光流得到的运动信息...
(https://github.com/ivalab/gf_orb_slam2),使用了一种更好的特征选择方法 [ORB_SLAM2_SSD_Semantic](https://github.com/Ewenwan/ORB_SLAM2_SSD_Semantic), 动态语义SLAM 目标检测+VSLAM+光流/多视角几何动态物体检测+octomap地图+目标数据库
高精地图的生产包括语义信息的提取(通常来自视觉,部分也可来自激光),单程LIO(gnss+imu+dmi+lidar/visual odometry),多程对齐。说一下每一部分的难点吧: 图像语义信息的提取。图像的语义信息包括车道线,杆状物体,牌子,地面车信等;在高速场景,物体遮挡较少,物体检测的准确率是可以做到95%以上的;在城市道路,由于树木...
vio2 msckf前段+orb后端 这两个YYDS。 作为slam (三维重建,语义地图),orb3远优越于vins。自己理解。忠告:远离vslam或者Vio,拥抱感知或者激光。 余世杰说 说下自己的理解,ORB强在是一个完整的系统,代码结构逻辑非常清晰,比较模块化,要做修改替换啥的比较方便,同时地图的部分对于需要的项目来说很省事儿,可以直接拿来...
(同时定位与建图)与深度学习结合,实现基于语义ORB-SLAM2的移动机器人视觉定位与环境感知功能.所做工作如下:(1)研究并改进ORB-SLAM2算法.在特征点跟踪匹配前,使用深度卷积神经网络Mask R-CNN对图像中的先验动态物体进行语义分割,并通过多视角几何将与先验动态物体相联系的其他非先验动态区域也一并分割.从而剔除环境...