VIO属于视觉slam的进阶版,因此VIO在应用上弥补了视觉SLAM中的缺陷,在很多最新的无人机、自动驾驶、机器人领域都在使用VIO技术。接下来老师为同学们详细介绍一下SLAM和VIO不知道该如何区分以及请问他们是什么关系。 SLAM和VIO应该该如何区分 1、定义区别 SLAM SLAM的英文全名叫做Simultaneous Localization and Mapping,中文...
为什么要使用紧耦合?• 单纯凭(单目)视觉或 IMU 都不具备估计 Pose 的能力:视觉存 在尺度不确定性、IMU 存在零偏导致漂移;• 松耦合中,视觉内部 BA 没有 IMU 的信息,在整体层面来看不是 最优的。• 紧耦合可以一次性建模所有的运动和测量信息,更容易达到最优。 1.2 预备知识回顾 1.2.1 数学符号约定 ...
今天,笔者就抛砖引玉,谈谈SLAM领域中的VIO(视觉惯性里程计)。 初始SLAM SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),是指搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动。SLAM可以解决自主运动的两大基本问题: 我在什么地方?——定位 周围环境是什么样子?——建图...
XRSLAM[4]是OpenXRLab空间计算平台中基于C++语言实现的SLAM算法库,算法基于单目视觉和IMU实现了轻量级的VIO,同时支持桌面平台和移动平台,算法在EuRoC[3]等公开数据集上达到SOTA级别的精度,支持普通手机终端30fps的实时处理帧率。 1 模块化的设计 XRSLAM的整个框架如下图所示,算法支持多种不同传感器数据作为输入,经过XR...
在自动驾驶领域,SLAM、LIO和VIO都扮演着重要的角色,但应用场景和方式有所不同。 SLAM在自动驾驶中主要用于建立和维护车辆周围环境的地图,以及进行自主定位。通过利用激光雷达、摄像头、雷达等多种传感器数据,SLAM能够实时感知道路环境、障碍物等,并生成高精度的地图,为驾驶决策和路径规划提供重要的参考信息。
订阅 专栏介绍 已更内容 研究当下主流的VIO、VSLAM算法 专栏作者 紫薯萝卜 机器人,视觉 关注 知乎影响力 获得3136 次赞同 · 459 次喜欢 · 4403 次收藏 已更内容 · 22 VIVO招SLAM算法实习生 工作职责: 协助算法团队,负责开源及三方SLAM算法的对比评估; 负责研发XR设备SLAM算法,并结合实际设备进行算法调试。
LIO、VIO和SLAM有以下区别:1.算法原理不同;2.处理数据不同;3.应用场景不同;4.定位精度不同。算法原理不同是指,LIO主要基于激光雷达数据进行里程计计算,VIO是基于视觉和惯性测量单元(IMU)的里程计算法,SLAM则是同时进行定位和地图构建的技术。 1.算法原理不同 LIO主
SLAM是一种用于同时获取环境地图和机器人当前位置的技术。它主要通过传感器(如相机、激光雷达等)收集环境信息,然后利用这些信息进行定位和建图。Vioslam则是利用视觉传感器进行SLAM的一种实现。 Vioslam的原理主要包括以下几个步骤: 1.数据采集:通过视觉传感器(如相机)获取环境图像数据。 2.特征提取:从图像中提取特征...
首先是NERF/Mobile NERF:主要问题是重,但必然是未来主体方向,在更长一段时间里会广泛地被科学家们关注,在大规模三维重建中会成为占主导作用的部分,但真正落到机器人/XR类SLAM中还有较长的一段路。 炫酷图源:好友 沉默的坤哥 然后是superpoint/unsuperpoint, superglue/lightglue。单纯从提点/描述子(分值)来说前者...
本文重点描述VSLAM与VIO的3D建图,重定位,回环与世界观,从小伙伴们最关心的工程和商用搞钱的角度进行详细分析,并从技术和实现部分详细描述各种类型SLAM在这块的差异。 知乎作者 | 紫川Purple River 首先来4个基础逻辑: SLAM本质是数学问题,是一个科学家与工程师可以控制的数学问题,本质不是玄学,实现需要大量的数学知...