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...
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。
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...
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,...
激光雷达SLAM建图 机器人定位感知与控制 潜航器导航与控制 机械平台稳定控制 机械车辆安全监测和故障诊断 机身,车辆载荷试验 车辆轴承,悬浮电机振动监测 电池组件等温度监控 航空航天 材料试验、结构、力学性能测试 解决方案 建筑质检 道路测试 教学仪器设备
and use them to help improve the SLAM result. Planes can be tracked longer than individual feature points, especially in visual exploration tasks, as shown in Fig.1. Even if there is no co-visible feature point, the structure still provides the constraint to all frames seeing it. By employi...
来自专栏 · SLAM基础概述 35 人赞同了该文章 1. 问题描述 已知一个图像库,里面有很多从不同角度不同具体拍摄同一物体的照片,求 构建该物体的3D模型 找出这些图像的拍照位置 如下图所示: 2. 算法流程 (1)获取多视角图片 使用标定好的相机从多个角度拍摄同一场景图片,并按序号进行保存; (2)特征点的检测与匹配...
Structure-Aware SLAM with Planes in Man-Made Environment Jiyuan Zhang(B), Gang Zeng, and Hongbin Zha Key Laboratory on Machine Perception, Peking University, Room 2207, Science Building No. 2, Beijing 100871, China {zhangjiyuan.eecs,zeng}@pku.edu.cn, zha@cis.pku.edu.cn Abstract. We ...