这种方法利用经过训练的网络来学习关键点,从而增强视觉SLAM数据关联的鲁棒性。由于资源有限,无人机上的SLAM通常会对计算造成限制。因此,提取特征点的方法在SLAM中起着关键作用。我们介绍了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于使用称为SuperPoint的新特征点。这些特征点是通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中...
与其他特征提取方法相比,SuperPoint提供了更好的特征点分布,从而提高了快速移动场景中的跟踪性能。由于SuperPoint是一个预训练网络,它还需要较少的计算资源,因此适用于有效载荷和电池容量有限的无人机。 源自:2021 8th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS) 自动驾驶公司重感知轻地图的大背景...
由于资源有限,无人机上的SLAM通常会对计算造成限制。因此,提取特征点的方法在SLAM中起着关键作用。我们介绍了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于使用称为SuperPoint的新特征点。这些特征点是通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中提取的。我们的SLAM前端只需要一个带有IMU作为输入的立体相机。姿态估计由多...
这种方法利用经过训练的网络来学习关键点,从而增强视觉SLAM数据关联的鲁棒性。由于资源有限,无人机上的SLAM通常会对计算造成限制。因此,提取特征点的方法在SLAM中起着关键作用。我们介绍了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于使用称为SuperPoint的新特征点。这些特征点是通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中...
这种方法利用经过训练的网络来学习关键点,从而增强视觉SLAM数据关联的鲁棒性。由于资源有限,无人机上的SLAM通常会对计算造成限制。因此,提取特征点的方法在SLAM中起着关键作用。我们介绍了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于使用称为SuperPoint的新特征点。这些特征点是通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中...
由于资源有限,无人机上的SLAM通常会对计算造成限制。因此,提取特征点的方法在SLAM中起着关键作用。我们介绍了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于使用称为SuperPoint的新特征点。这些特征点是通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中提取的。我们的SLAM前端只需要一个带有IMU作为输入的立体相机。姿态估计由多...
这种方法利用经过训练的网络来学习关键点,从而增强视觉SLAM数据关联的鲁棒性。由于资源有限,无人机上的SLAM通常会对计算造成限制。因此,提取特征点的方法在SLAM中起着关键作用。我们介绍了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于使用称为SuperPoint的新特征点。这些特征点是通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中...