鲁棒性: AB 特征利用深度学习技术进行稠密深度估计,并使用校正项来消除单目深度估计的误差,从而提高系统的鲁棒性。 稠密深度信息: AB 特征能够提供稠密深度信息,这对于增强现实、虚拟现实和机器人导航等应用非常有用。 劣势: 精度: AB 特征的精度略低于传统的稀疏特征点表示法,尤其是在高精度应用中。 复杂性: 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。
先进的深度学习方案可以通过学习和利用场景数据中的隐含特征信息来弥补这一限制。与固定算法模型不同,深度学习模型不需要显式表达这些信息。在SLAM领域,已经有几项结合深度学习算法的工作,这些工作可以分为三类: 将深度学习特征应用于视觉里程计:这种解决方案侧重于创建没有传感器融合或回环检测优化的视觉里程计。 采用端...
先进的深度学习方案可以通过学习和利用场景数据中的隐含特征信息来弥补这一限制。与固定算法模型不同,深度学习模型不需要显式表达这些信息。在SLAM领域,已经有几项结合深度学习算法的工作,这些工作可以分为三类: 将深度学习特征应用于视觉里程计:这种解决方案侧重于创建没有传感器融合或回环检测优化的视觉里程计。 采用端...
现有的混合SLAM方法存在一些局限性，如简单替换ORB特征点或仅在闭环模块引入深度学习特征点，而其他部分仍保留传统特征点提取方法。这导致深度学习技术未能全面整合到系统中，影响在复杂场景中的跟踪和建图效果。为了克服这些局限性，提出了基于深度学习的多功能SLAM系统，采用Superpoint特征点提取模块，并将其...
VINS-Mobile可以运行在iOS系统,值得一提的是,沈劭劼老师开源了ROS 和iOS版本,前端写的很简洁,代码非常清晰,值得大家学习,链接:https...,闭环检测,以及全局位姿图优化功能。VINS-Mono是基于单目视觉惯性系统的实时SLAM框架,是目前非常先进的单目VIO算法,更是视觉与 IMU的融合中的经典之作,其定位精度可以媲美...
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!
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...
语义定位和建图:虽然点,线和平面 [151,165] 等几何特征主要用于当前的 VINS 进行定位,但这些手动提取的特征可能不适用于导航,并且能够通过深度学习最新优势,了解 VINS 的最佳功能 [166]。此外,最近的一些研究努力试图赋予 VINS 对环境的语义理解 [167-170],这只是零星地探索但具有很大的潜力。