下图是StructureSLAM框架,在前端,编码器-解码器网络预测密集的表面法线,同时从RGB图像中提取点和线特征.在后端,首先使用法线和直线形式的场景结构来估计摄像机的全局旋转.然后,使用点和线特征获得用于平移的剩余3个自由度.使用局部地图校正初始姿态估计,关键帧是根据点特征和线特征来选择的. 4曼哈顿世界 在传统的基于...
结果显示对于大多数对象,3D约束的引入提高了3D 对象 IoU 性能,并且检测到的3D IoU比CubeSLAM方法更高 2.点-面-对象SLAM系统 作者认为改进来自两个方面:(1)具有主导方向的平面检测有助于更好的姿态估计,因为点SLAM到点面SLAM有明显改进(2) 严格的异常值剔除方法确保了稳健的数据关联,不同地标之间的约束得到了可...
图1:以室内低纹理场景为目标,利用稠密法线预测和曼哈顿世界假设进行低漂移单目SLAM。 背景与贡献 视觉SLAM技术在自动机器人和增强现实中扮演了很重要的角色,而在大量的SLAM应用中都使用单目相机在室内场景中运行。但室内场景中经常缺失纹理表面,并且分布着不规则的特征,尤其是低纹理的墙面、地板以及天花板,在最先进的特征...
point-plane-object SLAMMONOCULAR OBJECTSimultaneous localization and mapping (SLAM) is a fundamental problem for indoor mobile robots operating in unknown environments. While visual SLAM systems often use geometry features, the reconstructed maps lack semantic information. On the other hand, current ...
Structure-SLAM(PL)是根据发行的。对于出于商业目的的Structure-SLAM(PL)的闭源版本,请通过tum.de与我联系yanyan.li 2.先决条件 我们已经在Ubuntu 16.04中测试了该库,但是应该可以轻松在其他平台上进行编译。功能强大的计算机(例如i7)将确保实时性能并提供更稳定和准确的结果。
1. 第一个实时SLAM系统,结合了更高层次的平面原语和以前未见过的物体作为地标。 2. 提出了一种基于二次曲面的新颖的对象表示。 3. 将二次曲面对象表示连同点-平面、平面-平面(曼哈顿)、平面-对象(支撑)约束,极大地减少了相机估计轨迹误差。 Background and Related Works: ...
We propose a novel 6-degree-of-freedom (DoF) visual simultaneous localization and mapping (SLAM) method based on the structural regularity of man-made building environments. The idea is that we use the building structure lines as features for localization and mapping. Unlike other line features,...
而此前适用于iOS平台的模组则需要依靠iOS设备内部传感器完成工作。 借助Structure Core,可让AR/VR头显更轻松的具备SLAM功能,并且无需投入大量研发工作。据悉,美国一家光波导公司Kura正在测试Occipital的产品。Kura公司CEO前几天刚刚公布了自家大视场角、高亮度的AR光波导模组。
SLAM: Structure From Motion-移动中三维场景重建 wiki链接:https://en.wikipedia.org/wiki/Structure_from_motion 三维重建: 三维物体建模总结 1. 视野内三维物体重建 : Kinect fusion: 手持扫描仪-3D scanner: 异同之处: 视野内小型物体的重建,不需要标定世界坐标系,可以使用纯粹特征匹配的方法,重建整个表面。只...
BA优化:由于图像注册与三角化是分开进行的,但二者是强相关的两个过程:错误的位姿会导致错误的三角化点点产生,反之亦然。所以此时,我们做SLAM的都知道是时候让BA上马了!BA能够同时优化相机位姿以及地图点,使模型的redundancy更强。这里顺便提一下BA,优化目标是通过调整相机位姿与地图点位置使重投影误差最小: ...