此外,AB-VINS采用了一种名为“记忆树”的新型数据结构,其中关键帧位姿是相对定义的,而不是在一个全局框架中,这使得 AB-VINS 在进行闭环时只需要影响少量变量。实验结果表明,AB-VINS具有与最先进的 VINS 系统相当甚至更好的鲁棒性,并且效率更高。 原文 革命VINS领域 | AB-VINS:深度学习赋能的视觉惯性SLAM系统、...
答:AB-VINS 在鲁棒性方面做了以下改进,使其能够在低激励运动、像素噪声、IMU 饱和以及错误闭环等情况下保持稳定:1. 低激励运动:2. 像素噪声:3. IMU 饱和:4. 错误闭环:总的来说AB-VINS 通过多种改进措施,使其能够在各种挑战性场景下保持稳定运行,并具有良好的鲁棒性。 总结 总结:AB-VINS通过结合深度学习和...
在回环检测中,SuperVINS采用VINS-Fusion中的词袋回环检测方案,但有所不同。SuperVINS使用SuperPoint深度学习特征描述子和更高效的DBoW3。与VINS-Fusion的DBoW2相比,SuperVINS生成词袋的速度更快,并在回环检测过程中实时生成词袋向量。 要生成词袋,首先收集覆盖广泛场景的多样化图像集合,从这些图像中提取深度学习特征描述子,...
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...
Agan,三维重建资深算法工程师,熟悉OpenMVS,PatchMatchNet等多视图几何及深度学习三维重建方法,工程经验丰富。 直播内容: 1、三维重建原理及进展:从传统到深度学习方法全面梳理,涉及到的内容如下所示 2、技术交流及答疑解惑 3、直播间限时限量秒杀课程 直播观看地址: ...
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...
第一种是基于深度学习的端到端算法,如Droid-slam 、NICE-SLAM 、DVI-SLAM 。然而,这些方法需要大量的数据进行训练,同时需要高计算资源和存储空间,难以实现实时跟踪。此外,它们可能仅在具有类似训练数据集的特定场景中表现出色。面对复杂环境时,其估计的轨迹往往会出现偏差甚至无效。第二种途径称为混合SLAM,它利用深度...
AB-VINS 是一种新型单目视觉惯性SLAM系统,它具有以下特点: 核心技术: 深度学习: AB-VINS 利用深度学习技术来估计深度图的比例和偏差参数,从而实现稠密深度估计。 紧凑特征表示: AB-VINS 采用 AB 特征来表示特征位置,这种表示方法只需要少量参数即可描述大量特征,从而提高计算效率。
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,使用了深度学习特征匹配方法进行特征匹配。 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。
AB-VINS 是一种新型单目视觉惯性SLAM系统,它具有以下特点: 核心技术: 深度学习: AB-VINS 利用深度学习技术来估计深度图的比例和偏差参数,从而实现稠密深度估计。 紧凑特征表示: AB-VINS 采用 AB 特征来表示特征位置,这种表示方法只需要少量参数即可描述大量特征,从而提高计算效率。