为了进行比较,我们实现并训练了几种现有模型,包括DeepVO、ORB-SLAM2和MapNet,它们分别基于深度学习、关键点和图像特征。 结果与分析 性能比较:表格 I 比较了在场内和跨场景设置下这些 SLAM 模型的平均位置误差和方向误差。可以看到,具有视觉和 IMU 输入的 SemanticSLAM 表现最佳,其次是仅具有视觉传感器的 SemanticSLAM...
早期的视觉SLAM方法是基于滤波方法实现的。随后，利用BA优化的SLAM系统出现了。DSO在估计稠密或半稠密几何...
语义SLAM的代码实现需要获取传感器数据,以便对环境进行建模和定位。常见的传感器包括激光雷达、相机等,它们可以用来获取环境的地图信息和语义信息。在代码中,需要编写传感器数据获取的模块,将传感器采集的数据进行处理和解析,得到环境的特征信息和语义信息。 2. 地图构建 在语义SLAM中,地图的构建不仅仅包括传统的几何地图,...
Semantic SLAM 是研究者试图利用物体信息的方案,其在Deep Learning的推动下有了较大的发展,成为了相对独立的分支,其在整个SLAM领域所处位置如下图: 目前而言,所谓Semantic是将基于神经网络的语义分割、目标检测、实例分割等技术用于 SLAM 中,多用于特征点选取、相机位姿估计,更广泛地说,端到端的图像到位姿、从分割结...
视觉的识别与分割会更加容易。这就可以根据语义信息提高对环境的理解。文章《Multi-modal Semantic SLAM for Complex Dynamic Environments》提出了一个鲁棒的多模态语义框架去解决slam在复杂和动态环境下的问题。同时该论文也在Github中开源了数据集和代码。
MID-Fusion: Octree-based Object-Level Multi-Instance Dynamic SLAM. IEEE International Conference on Robotics and Automation, 5231-5237, 2019. 摘要 我们提出了一个新的多实例动态RGB-D SLAM系统使用一个物体级别基于octree的体素表示。它能够在动态环境中提供鲁棒的相机跟踪,并同时连续估计场景中任意物体的几何...
Semantic SLAM can generate a 3D voxel based semantic map using only a hand held RGB-D camera (e.g. Asus xtion) in real time. We use ORB_SLAM2 as SLAM backend, a CNN (PSPNet) to produce semantic prediction and fuse semantic information into a octomap. Note that our system can also ...
在本节公开课中,主要分享内容如下:首先分析了Semantic SLAM与传统SLAM的区别;然后讲解了Semantic SLAM发展现状;最后讨论了Semantic SLAM面临的问题和未来发展。本次课程让大家对Semantic SLAM有了更深刻的认识,再次感谢马佳瑶同学的精彩分享。 在微信平台后面回复数字“71”即可获得“Semantic SLAM 初探by马佳瑶”的全部...
我们提出了一个新的多实例动态RGB-D SLAM系统使用一个物体级别基于octree的体素表示。它能够在动态环境中提供鲁棒的相机跟踪,并同时连续估计场景中任意物体的几何,语义和运动性质。对于每个即将到达的帧,我们执行实例分割来检测物体并使用几何和运动信息精修掩膜边界。与此同时,我们使用一个面向物体的跟踪方法估计每个现存...
12月6日组会:NEDS-SLAM: A Neural Explicit Dense Semantic SLAM Framework using 3DGS 393 -- 2:41 App 【手持】【激光SLAM】国产手持激光采集国外大学拥有数百年历史的教学楼! 509 1 2:01 App TC-LIOM with Unitree L2 490 -- 1:15 App 【SLAM】【VIO】GNSS 的使用引导【空间计算】【实测】 1185...