所有现有基于 NeRF 的 SLAM 系统使用单一的全局表示整个环境，3个关键因素限制了它们的场景表示能力：单一...
ORB-SLAM3编译完成后,生成单目、双目、单目+IMU、双目+IMU、深度相机等可执行文件,如截图为单目运行实例: 可执行文件 使用单目鱼眼相机实例: ./mono_realsense_t265 ../../Vocabulary/ORBvoc.txt ./RealSense_T265.yaml mono_realsense_t265 使用双目鱼眼+IMU实例: ./stereo_inertial_realsense_t265 ../../...
ORB-SLAM3广泛应用于无人机导航、自动驾驶、机器人探索等领域。 ORB-SLAM3的官方GitHub仓库提供了详细的文档和代码:ORB-SLAM3 GitHub YOLOv8与ORB-SLAM3的结合点 YOLOv8与ORB-SLAM3的结合,旨在将目标检测与视觉SLAM技术相融合,实现更加智能和高效的机器人导航和环境感知。YOLOv8负责实时检测环境中的目标物体,如行...
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同时比如Mip-NeRF360、DNMP等也将其应用场景扩展到了城市街景 。point-based的方法，在点云上定义学习...