视觉惯性SLAM(VINS)和其他类似的开源算法,如ORB-SLAM,已经取得了诸多突破,但它们在一些特定场景下仍然面临挑战,尤其是在快速移动、低纹理和弱光照环境下。这些因素会影响算法的稳定性和精度,尤其是在复杂环境中的表现。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 自称无忧非无虑 2025-01-18 如何在京东找到充电宝超值日?🔋...
SLAM:视觉SLAM、激光SLAM、语义SLAM、滤波算法、多传感器融合、多传感器标定、动态SLAM、MOT SLAM、NeRF SLAM、机器人导航等。 自动驾驶:深度估计、Transformer、毫米波|激光雷达|视觉摄像头传感器、多传感器标定、多传感器融合、自动驾驶综合群等、3D目标检测、路径规划、轨迹预测、3D点云分割、模型部署、车道线检测、BEV...
由于SLAM起源于机器人领域的状态估计问题,早先研究的SLAM系统多是使用激光雷达传感器且基于滤波算法的,当使用视觉传感器求解SLAM问题时,基于非线性优化算法被提出并使用,而其理论思想与计算机视觉领域的SFM(StructurefromMotion)问题非常相近,且随着计算机硬件和计算机视觉技术的快速发展,基于非线性优化算法的视觉SLAM成为了机器...
orbslam跑computestereo双目三维点计算的时候没有对视差角度进行限制，可想而知的是双目的baseline一般也就...
对VINS 源码和相关理论进行系统学习。 发布者 关注 阿木实验室 北京理工大学博士,熟悉 SLAM 主流的开源代码,包括VINS、SVO、DSO。 课程概述 评论(5) 通过本课程,讲师将会带着学员对 VINS 源码和相关理论进行系统学习,学员可以学到 VINS 开源算法中:光流前端、IMU 预积分、单目视觉-惯导联合初始化、外参校准、后端...
VINS(Visual-Inertial Navigation System)是一种结合视觉信息和惯性测量单元(IMU)数据的SLAM框架,能够提供高精度的实时定位和地图构建功能。VINS通过融合相机和IMU的数据,即使在视觉信息不足的情况下也能保持较高的定位精度,使其适用于快速运动或低光照条件下的场景。VINS框架因其鲁棒性和准确性,在无人机导航、移动机器...
因为VINS-Mono在真实场景中的稳定性远远好于ORB-SLAM3,虽然ORB-SLAM3在论文中的精度指标大幅度好于VINS-Mono,但是,你总不能一直在那几个数据集刷指标吧,在工程中的应用就要求一个系统必须能够鲁棒稳定,本人实测ORB-SLAM3对外参,特别是rotation,非常敏感,标定差一些直接就跑飞了,而VINS就不会有这个问题,可能虽然...
单目视觉惯性系统(VINS),是由一个相机和一个低成本惯性测量单元(IMU)组成的,这构成了用于测量六自由度状态估计的最小传感器套件。然而,由于缺乏直接距离测量数据,在IMU处理、估计器初始化、外部标定和非线性优化等方面仍然存在重大挑战。本文提出了一种命名为VINS-Mono的算法:该方法是一种具有鲁棒性和通用性的单目视...
VINS(Visual-Inertial Navigation System)是一种结合视觉信息和惯性测量单元(IMU)数据的SLAM框架,能够提供高精度的实时定位和地图构建功能。VINS通过融合相机和IMU的数据,即使在视觉信息不足的情况下也能保持较高的定位精度,使其适用于快速运动或低光照条件下的场景。VINS框架因其鲁棒性和准确性,在无人机导航、移动机器...
本文介绍了PL-VINS,一种基于实时优化的具有点和线特征的单目VINS方法,它是在最先进的基于point的VINS的基础上发展起来的,我们观察到当前的工作使用LSD算法来提取线特征;然而,最小二乘支持向量机是为场景形状表示而不是姿态估计问题而设计的,由于其计算成本高,成为实时性的瓶颈。通过研究隐参数调整和长度抑制策略,提出...