AB-VINS 是一种新型的视觉惯性 SLAM 系统,它结合了深度学习与传统方法的优势。该系统只估计单目深度图的尺度和平移参数(a和b),以及其他一些用于利用多视图信息校正深度的项,从而得到一个压缩的特征状态。尽管AB-VINS是一个基于优化的系统,但其主要VIO线程的效率超过了最先进的滤波器方法,同时还提供了稠密的深度图。此外,AB
AB-VINS 是一种新型的视觉惯性 SLAM 系统,它结合了深度学习与传统方法的优势。该系统只估计单目深度图的尺度和平移参数(a和b),以及其他一些用于利用多视图信息校正深度的项,从而得到一个压缩的特征状态。尽管AB-VINS是一个基于优化的系统,但其主要VIO线程的效率超过了最先进的滤波器方法,同时还提供了稠密的深度图。
改进了VINS-Fusion框架。前端部分用深度学习特征点和描述子取代了原来的几何特征和LK光流跟踪算法，使用了...
在视觉惯性SLAM(VINS)和其他开源算法如ORB-SLAM中,环境变化和光照问题仍然是一个挑战。尤其是在低光或快速移动的场景中,双目视觉系统需要更多的计算来处理深度信息,而这些计算可能并不总是能够有效地提升精度。2️⃣ 传统几何特征与深度学习特征的应用差异 🔍 传统的几何特征依赖于图像中的低级信息,如边缘和角点...
为应对极端场景,将深度学习特征应用于整个SLAM系统。通过话题发布将深度学习特征有效结合到SLAM的前端和回环检测中。 单独训练了SuperPoint的词袋,并针对EuRoC、TUM和KITTI数据集训练了适用于这些数据集的深度学习词袋,为后续研究人员提供了实现回环检测方案的可行思路。
闭环检测:采用词袋模型(如DBoW2)或深度学习特征进行场景识别,消除长期运行的累积误差。 例如,VINS-Mono采用滑动窗口优化,限制计算复杂度,而VINS-Fusion扩展至多目相机与GPS融合,提升大尺度环境下的稳定性。 三、实际应用与局限性 无人机导航:在室内仓储物流场景中,VINS实现厘米级定位,配合激光雷达避...
SGANVO:堆叠GAN无监督深度视觉里程计和深度估计 本文提出一种GAN堆叠网络,进行深度和Ego-motion预测 ,个人认为,增加了网络层数,多次预测,增加了深度估计效果,其他的操作都是常规操作,但是产生了可以说是惊人的效果,说明大网络才是硬道理。八十层,和八百层网络的区别。 摘要 最近,端到端的无监督深度学习方法在视觉深...
对于动态物体干扰,可以采用光流法或深度学习等方法进行识别和剔除。 六、总结与展望 VINS视觉前端作为视觉SLAM的重要组成部分,为机器人提供了强大的定位和建图能力。随着计算机视觉和惯性传感器技术的不断发展,VINS将在更多领域得到应用。未来,我们可以期待更加高效、稳定的VINS视觉前端系统的出现,为机器人导航、增强现实等...
自动驾驶中的GNSS、RTK到底多重要? 太强了!世界第一款开源的自动驾驶一体化框架Autoware!(附交流群) 如何从零开始搭一套自己的SLAM系统? 17讲全部上线!全网首个详解深度学习特征开源算法SuperPoint和SuperGlue(附交流群) 最炸裂的机器人AI技术教程都在这了!
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentat 我的语雀原文地址 [作者CVPR演讲][作者演讲ppt][arXiv论文][GitHub上的代码] 一、简介 此系列论文首先提出了一种新型的处理点云数据的深度学习模型-PointNet,并验证了它能够用于点云数据的多种认知任务,如分类、语义分割和目标识...猜...