慕尼黑工业大学博后,清华大学博士,长期从事SLAM的研究,主要包括机器人的中的视觉SLAM技术、机器学习与SLAM的结合。主要著译作包括《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》、《机器人学中的状态估计》、《自动驾驶与机器人中的SLAM技术:从理论到实践》,在ICRA、IROS、RA-Letters、Transactions on Mechatronics、Robotics and Auto...
SpringMVC入门1——框架的基本流程 参考文章:https://www.cnblogs.com/wmyskxz/p/8848461.html 本文按照对于SpringMVC所编写的helloworld的描述,分析框架的基本流程 1、代码获取 http://how2j.cn/k/springmvc/springmvc-springmvc/615.html?r=0.686... ...
更重要的是,单目方法存在尺度漂移问题,即误差会随着时间累积。最近的研究表明,深度神经网络可以在不获取地面真值标签的情况下,以自监督的方式学习场景深度和相对摄像机。更令人惊讶的是,训练有素的网络能够在长视频中实现尺度一致的预测,但由于忽略了几何信息,其准确性仍低于传统方法。基于计算机视觉的最新进展,我们设计...
它融合了一个完全直接的概率模型(最小化光度误差),通过联合优化所有模型参数的一致性,其中包括在参考帧中表示为逆深度的几何参数和摄像机运动参数。本文算法是通过忽略之前在其他直接方法中使用的平滑性来实时实现的,而不是在整个图像中均匀地对像素采样。由于我们的方法不依赖于关键点检测器或描述符,它可以自然地从...
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法,即同时定位与地图构建算法,是一种集成了传感器测量和计算机视觉技术的自主导航技术。它允许机器人或无人机等智能设备在未知环境中实时构建地图,并估计自己的位置和方向。 一、SLAM算法的基本原理 SLAM算法的核心原理是使用相机、激光雷达、惯性测量单元(IMU)等传感器来收集...
近日,建筑与土木工程学院许旺土教授团队在复杂城市环境中应用的LiDAR SLAM技术研究中取得了重要进展。团队以厦门大学为第一单位,在《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》在线发表(Early Access)了题为“FAST-LiDAR-SLAM:...
两阶段描述子训练 数据集实验 消融实验 结论 参考 写在最后 推荐阅读 写在前面 众所周知，摄像机会...
目前研二，SLAM，选激光视觉融合还是NeRF好发文章？双非学硕，实验室这两个方向都没有积累，目标就是...
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 object-detectionoctomapsemantic-slamdynamic-slam UpdatedAug 14, 2020 C++ PRBonn/LiDAR-MOS Star615 Code Issues Pull requests (LMNet) Moving Object Segmentation in 3D LiDAR Data: A Learning-based Approach Exploiting Sequent...
-30.55% 3 615 4 381 358 90 % 7,1 % 14 07/04/2023 31 241 -49.78% 6 23 4 447 542 91 % 3,8 % 15 14/04/2023 32 145 +2.89% 5 296 4 496 241 92 % 3,2 % 16 21/04/2023 22 924 -28.69% 6 324 4 534 733 93 % 3,2 % 17 28/04/2023 32 714 +42.71% 6 269 4 ...