SuperVINS是一种利用深度学习改进VINS-Fusion的SLAM系统。在前端和回环检测中引入了SuperPoint和LightGlue,并成功在工程中实现了SuperVINS。为了训练词袋,对数据集进行了单独训练,并灵活实现了DBoW3词袋的训练。使用EuRoC数据集进行了完整的实验,并从定性和定量角度分析了原始算法和改进算法的结果。SuperVINS在各种极端场景...
CNN_VINS,使用superpoint视觉前端特征提取,取代VINS的光流跟踪。 orbvins_fusion,在VINS基础上加入ORB特征。 VINS-YOLO,将目标检测与VINS Mono相结合,提升了机器人在加速时的检测效果。 线特征 PL-VINS,加入线特征,并且在低功耗的情况下,PL-VINS在相同的运行速度下可以产生比VINS Mon更高的精度。 VINS-Mono-Optimiz...
ORB做硬件加速都要更麻烦一些。我自己方案就是用GFTT+RootSIFT或SuperPoint(HF-Net)。不考虑后端的话,GFTT+KLT其实都非常好了。 所以如果你要问工程上哪个方案最好,我会告诉你RTAB-Map不错,但它只能做后端,你还需要一个好的前端。我们的前端方案今年会推产品,RTAB-Map这一两年也还会有重量级更新。除了VLAD部分还...
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，并将其作...
系统利用SuperPoint和LightGlue对两个连续图像帧的特征进行匹配,同时进行预积分。在匹配过程中,使用RANSAC算法优化LightGlue的特征匹配结果。前端优化完成后,特征同时发送到负责回环检测的节点。SuperVINS构建关键帧,随后用于位置估计和优化。位置计算完成后,系统将关键帧的特征、位置和点云图传送到回环检测节点。回环检测节点...
我目前知道的最好的组合是GFTT(Shi-Tomasi)+SIFT描述子,回环检测能力吊打其它各种组合。CV领域就是这么神奇,最老的反而是最好的。GFTT本身开销就低,还方便做硬件加速。ORB做硬件加速都要更麻烦一些。我自己方案就是用GFTT+RootSIFT或SuperPoint(HF-Net)。不考虑后端的话,GFTT+KLT其实都非常好了。
我目前知道的最好的组合是GFTT(Shi-Tomasi)+SIFT描述子,回环检测能力吊打其它各种组合。CV领域就是这么神奇,最老的反而是最好的。GFTT本身开销就低,还方便做硬件加速。ORB做硬件加速都要更麻烦一些。我自己方案就是用GFTT+RootSIFT或SuperPoint(HF-Net)。不考虑后端的话,GFTT+KLT其实都非常好了。
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!
SuperPoint and SuperGlue excel in wide baseline pose estimation tasks, but for frame-to-frame tracking, their advantages may not be as pronounced. To fully leverage the potential of SuperPoint and SuperGlue in the visual front-end of a modern pose estimation system, it may be more advantageous ...
全局映射线程: 负责闭环检测和全局位姿图优化,使用 NetVLAD 和 SuperPoint 深度网络进行特征匹配,并通过记忆树进行高效优化。 优势 高鲁棒性: AB-VINS 能够在低运动、IMU 饱和和存在坏闭环等挑战性场景下保持稳定运行。 高效率: AB-VINS 的主 VIO 线程效率非常高,能够满足实时性要求。同时,记忆树数据结构能够有效加...