名为Multicam-SLAM，它使用多个RGB-D相机来提高SLAM系统的鲁棒性和准确性。该方法可以捕捉更全面的场景信...
这篇文章介绍了RTG-SLAM,这是一个实时三维重建系统,使用RGBD相机针对大型环境使用高斯喷溅,具有紧凑的高斯表示和高效的即时高斯优化方案。 原文链接:浙大开源 | 18FPS!精度直追ORB-SLAM!最新的GS SLAM质量太高啦! 在紧凑高斯表示中,作者强制每个高斯要么是不透明的,要么几乎是透明的,不透明的高斯适合表面(即深度图...
特别地，我们增强了Kimera-VIO，为Kimera提供动力的视觉惯性里程计管道，以支持更好的特征跟踪，更有效的...
// 传入参数意义:// argv[1]:ORB词典// argv[2]:相机内参数文件// ORB_SLAM2::System::RGBD : 指定相机类型为RGBD相机// true:使用显示窗口ORB_SLAM2::SystemSLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::RGBD,true); 将读取的图像传给SLAM对象 //传入参数意义:(SLAM为以上建立的ORB_SLAM2::System...
3版本的rgbd稠密地图可回环来了 https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments/tree/dense_map 后面会持续更新,会增加双目稠密地图与多地图系统,只能工作之余写代码,可能还有点糙,但是比2的代码写的会好一些 以下为2的版本 ——— 高博曾经在他的github上提供过,但因为大佬时间少,并没有将回环...
1、RGBD_SLAM V2是一个非常全面优秀的系统,将SLAM领域的图像特征、优化、闭环检测、点云、octomap等技术融为一体, 2、RTAB-Map是当前最优秀的RGBD SLAM 开发:RGBD_SLAM2适合RGBD SLAM初学者,也可以在其基础上继续开发。 RTAB-MAP二次开发难度较高(著名的Google Tango(见如何评价Google 的 Project Tango和Google...
2、VIO灭霸:VIO天花板ORB-SLAM3第2期上线!(单/双目/RGBD+鱼眼+IMU+多地图+闭环) 3、机器人导航运动规划: 机器人核心技术运动规划:让机器人想去哪就去哪! 4、详解Cartographer: 谷歌开源的激光SLAM算法Cartographer为什么这么牛X? 5、深度学习三维重建 总共60讲全部上线!详解深度学习三维重建网络 ...
使用奥比中光RGBD摄像头运行ORB_SLAM2 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git 启动指令 第一个终端启动AstraPro Camera: roslaunch astra_camera astrapro.launch 第二个终端启动ROS_SLAM: rosrun ORB_SLAM2 RGBD xr_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt xr_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_...
Multicam-SLAM的主要贡献包括采用多关键帧（MKF）系统和多相机实体（MCE），并分为三个并行线程处理。为了适应多相机设置，它引入了多相机模型，适用于非重叠视野和任意配置的相机，同时设计了一种基于位姿图优化的标定方法。该方法首先通过简化SLAM运行获取相机之间的初始位姿图，然后利用ORB特征匹配和ICP算法...
RTG-SLAM使用最先进的 NeRF-based RGBD SLAM 技术对一个酒店房间(约 56.3 𝑚^2 × 1.7 𝑚)进行了重建,而且没有进行任何后处理。与最先进的 NeRF-based RGBD SLAM 相比,RTG-SLAM在速度上大约是两倍,内存成本是一半,同时在新视角合成方面表现更高的真实感。