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。
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...
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。
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!
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...
【开源】普林斯顿大学发布|端到端深度神经视觉DROID-SLAM,大大超越传统方法!支持单目、双目和RGB-D! 2115 0 18:30 App 2022年度盘点:优秀SLAM开源方案 5013 0 01:17:00 App 公开课 | 无人机实时及快速地图重建 2957 1 02:50 App 【六哥答疑】VSLAM与深度学习结合,是不是更容易出成果? 2473 1 05:33 ...
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...
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