通常,SLAM是一种利用传感器绘制设备周围区域的地图,同时将自身定位在该区域内的技术。声纳和激光成像是这项技术如何发挥作用的两个例子。 但与激光雷达(LiDAR)等使用激光阵列绘制区域地图的技术不同,visual slam使用一台摄像机来收集数据点并创建地图。Makhubela等人对visual SLAM进行了一次回顾,他解释说单视觉传感器可...
算法中的很多思想在后续的Visual SLAM算法中都有沿用,比如2D to 2D用五点法计算初始pose、3D to 2D用P3P计算pose、2D correspondence -> essential matrix -> pose -> triangulation -> 3D to 2D correspondence -> P3P -> optimization的流程及子模块的迭代方式等(并不是说所有这些3D Vision算法都是Nister首创,...
使用monocular camera + IMU的方案来做SLAM/Odometry,一般被称作Visual-Inertial Odometry (VIO)或者Visual-Inertial Navigation System (VINS)。这一类paper大多出自Robotics社区,主要focus在如何更好的在Visual SLAM中融合IMU数据。IMU数据不单可以帮助resolve单目的scale ambiguity,一般情况下还可以提高SLAM的精度和鲁棒性。
这款最新的内向外追踪设备采用了专有的V-SLAM视觉技术(视觉惯性测距即时定位与地图构建;visual inertial odometry simultaneous localization and mapping),可在边缘执行计算任务,并为需要高精度低延迟追踪解决方案的用例提供强大的基础,如增强现实和虚拟现实,以及机器人和无人机。 英特尔实感追踪摄像头T265采用了Movidius ...
瑞士机器人科技公司Sevensense Robotics（以下简称Sevensense）成立于2018年。基于先进的Visual-SLAM技术，Sevensense为任何类型的可移动机器人设备装配“眼睛”和“大脑”，使其在动态、开放环境中进行精确定位、自主导航，将常规机器人就地变为智能自主移动机器人，为物流和服务机器人领域的客户解决复杂的自动化难题。Seven...
Visual Odometry (视觉里程计) VO 的定义是通过环境中的一系列图像来估计机器人的运动(相对于参考坐标系的平移和旋转)的过程。VO是 运动恢复结构(SFM)技术的一种特殊情况,其解决了环境结构和来自有序或者无序图像集的相机姿态的3D重建问题[101]。SFM对相机姿态和结构的最终改进和全局优化步骤在计算上是昂贵的并且...
SLAM中的很多东西不是一个算法，而是一个由算法组成的管线或框架。简单来说，重定位和回环检测核心管线...
Visual SLAMDavison, AndrewCalway, AndrewMayol, Walterio
瑞士机器人科技公司Sevensense Robotics(以下简称Sevensense)成立于2018年。基于先进的Visual-SLAM技术,Sevensense为任何类型的可移动机器人设备装配“眼睛”和“大脑”,使其在动态、开放环境中进行精确定位、自主导航,将常规机器人就地变为智能自主移动机器人,为物流和服务机器人领域的客户解决复杂的自动化难题。
Visual Odometry VO 是通过分析一系列相机图像来估计相机运动的过程,与wheel odometry类似,VO获得的估计值与随时间累积的误差相关[39]。然而与wheel odometry相比,VO在更长时间的工作下,可以产生更精确,可靠的定位估计[54]。VO也不会受到类似于由于地面不平坦而车轮打滑的影响。