(d)雷达里程计和新分辨率(Lidar Odometry and New Resolution):LOAM中计算最小化边缘点、平面点的距离,进行变换矩阵计算,虽然已经去除部分动态点,仍有可能漂移,新加入边缘点的欧氏距离判断是否收敛,不收敛时,使用雷达里程计的位姿误差作为新的分辨率,再次删除动态点,重新计算雷达里程计。 《实验结果》 采用UrbanLoco数...
摘要: 同步定位和映射(SLAM)被认为是智能车辆和移动机器人的一种基本能力。然而,目前大多数的激光雷达SLAM方法都是基于一个静态环境的假设。因此,在具有多个移动对象的动态环境中的定位实际上是不可靠的。本文提出了一种基于LIO-SAM的动态SLAM框架RF-LIO,该框架添加自适应多分辨率范围图像,使用紧密耦合的激光雷达惯性...
一个来自美国伊利诺伊大学,动态环境下的视觉SLAM系统。 一个来自香港大学,利用点线特征实现的单目事件相机VIO。 独家重磅课程官网:cvlife.net 全国最大的机器人SLAM开发者社区 技术交流群 — 版权声明 — 本公众号原创内容版权属计算机视觉life所有;从公开渠道收集、整理及授权转载的非原创文字、图片和音视频资料,版...
在动态SLAM领域,近年来有许多研究论文提出了不同的解决方案,以应对动态环境下的定位和建图挑战。以下是一些具有代表性的研究论文: 1. “Semantic Lidar-Inertial SLAM for Dynamic Scenes”(2022):这篇论文提出了一种结合点云语义分割网络和激光雷达惯性SLAM LIO映射的动态场景语义SLAM激光雷达惯性SLAM方法。该方法通过...
为了验证动态检测方法的有效性,将该方法嵌入到视觉SLAM系统中,以提高其在动态环境中的性能。实验结果表明,基于YOLACT的SLAM在决策支持系统中具有良好的性能。 在未来的研究中,准确快速的分割网络是动态目标检测的基础,简化软件或提高硬件计算能力有利于检测方法的操作。
DOT是一种新的SLAM系统前端算法,它通过结合实例分割和多视图几何方程来鲁棒地检测和跟踪运动目标。 我们用ORB-SLAM2在三个公共数据集对于自主驾驶的研究表明,点生成的物体运动信息允许我们分割动态内容,显著提高其鲁棒性和准确性. DOT与SLAM的独立性使其成为一个多功能前端,可以通过最小的集成工作适应任何先进的视觉里...
近日,高仙机器人SLAM团队的研究成果在机器人领域顶级学术会议IROS (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 智能机器人与系统国际会议)2021上发表。该论文提出了一种应对动态环境变化的长期定位与建图方法,引入了一种高效的动态地图更新机制,用于解决在变化环境下(如超市、商场、车库等)的定...
DOT是一种新的SLAM系统前端算法，它通过结合实例分割和多视图几何方程来鲁棒地检测和跟踪运动目标。我们用ORB-SLAM2在三个公共数据集对于自主驾驶的研究表明,点生成的物体运动信息允许我们分割动态内容,显著提高其鲁棒性和准确性.DOT与SLAM的独立性使其成为一个多功能前端,可以通过最小的集成工作适应任何先进的视觉里程...
动态场景下基于实例分割的SLAM(总结与反思) 简单的聊聊之前做的动态场景下的语义SLAM问题吧。 先介绍下我毕设的总体思路:双目,室外,框架选用ORB-SLAM2,并加入MaskRCNN语义分割,整体结构设计仿照DS-SLAM,但是没有使用光流金字塔追踪,而采用LightTracking思路,利用两帧之间计算F矩阵,并用RANSAC算法计算已采集的特征点序列...
论文简述 | FlowFusion:基于光流的动态稠密RGB-D SLAM,动态环境对视觉SLAM具有挑战性,因为移动对象遮挡了静态环境特征并导致错误的摄像机运动估计.在这篇文章中,我们提出了一个新的密集的三维立体模型解决方案,同时完成了动态/静态分割和相机自我运动估计以及静态背景重建