其他工作如Co-SLAM、GO-SLAM、Point-SLAM、ToF-SLAM、ADFP、MLM-SLAM、Plenoxel-SLAM、Structerf-SLAM、iDF-SLAM、NeuV-SLAM可以参考具体论文。 3DGS-style RGB-D SLAM 在这里,我们概述了使用基于3D高斯飞溅的显式体积表示来开发SLAM解决方案的开创性框架。这些方法通常利用3DGS的优势,例如与其他现有场景表示相比,...
RGBD-SLAM总结 一.引言 首先,我们需要知道什么是SLAM(simultaneous localization and mapping, 详见SlamCN),SLAM,即时定位与制图,包含3个关键词:实时、定位、制图,就是实时完成定位和制图的任务,这就是SLAM要解决的基本任务。按照使用的传感器分为激光SLAM(LOAM......
根据是否使用概率框架,单眼视觉SLAM分为两种类型。基于概率框架的单眼视觉SLAM构造联合后验概率密度函数,以描述给定从初始时刻到当前时刻的控制输入和观测数据的相机姿态和地图特征的空间位置,由于SLAM应用场景的未知复杂性,其目前被广泛使用。[167]提...
4.帧率;5.模块大小;6.功耗 目前的主流摄像头在检测范围、检测精度和检测角度等都相差不大,主要区别在于: 1、结构光方案优势在于技术成熟,深度图像分辨率可以做得比较高,但容易受光照影响,室外环境基本不能使用; 2、TOF方案抗干扰性能好,视角更宽,不足是深度图像分辨率较低,做一些简单避障和视觉导航可以用,不适合...
SLAM的前端.后端系统本身没有特别明确的划分,但是在实际研究中根据处理的先后顺序一般认为特征点提取和跟踪为前端部分,然后利用前端获取的数据进行优化.回环检测等操作,从而将优化.回环检测等作为后端. 而在VINS_MONO中将视觉跟踪模块(feature_trackers) 【Away3D代码解读】(三):渲染核心流程(渲染) ...
在SLAM中,追踪移动机器人或无人车的位置和方向(定位),并将观测到的场景数据,主要是场景几何信息,融合成一个共同的数字表示(地图)。在SLAM中,对轨迹和姿态优化的关注较多,而重建通常局限于稀疏点云。另一方面,在计算机图形学中,密集的RGB-D重建和高几何质量是主要关注的对象。大多数现代方法都基于Curless和Levoy的...
首先rgbdslamv2 是2014年开源出来的一个机遇RGBD相机构建点云地图的框架【1】,作者已经在github上开源出了代码【2】,并且给出了一个一键安装的脚本(install.sh)。但是我们会发现,我们直接运行这个install脚本会在~/Code目录下创建一个rgbdslam_catkin_ws 工作空间,然后我们按照传统的catkin_make命令进行编译会发现代码...
纯视觉SLAM最佳开源方案是 ORB-SLAM2 ,因为它有如下优点:功能全面、研究的人比较多、可扩展性强、方便二次开发、代码规范、难度适中等。此外,还有一个优点就是ORB-SLAM系列仍然在不断更新,比如2020年推出的ORB-SLAM3,就新增了视觉+IMU紧耦合、多地图系统、抽象相机模型、地图保存加载等等新功能,其定位精度和鲁棒性...
视觉SLAM的话首先需要有一个视觉传感器,也就是常说的摄像头,我最近买了个乐视的RGB-D深度相机,因为大家众所周知的原因,这个相机可以说是目前性价比最高的RGB-D相机了,某宝价格100多元,虽然便宜,但是这小东西因为就是奥比中光代工的,实际几乎奥比中光的 Astra Pro 一模一样,可以说是学生党福利了。
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