视觉SLAM算法的发展 相关综述 VSLAM 设置标准 传感器和数据采集 目标环境 视觉特征处理 系统评估 语义等级 基于主要目标的VSLAM方法 目标一:多传感器处理 1)使用多相机 2)使用多传感器 目标二:姿态估计 1)使用线/点数据 2)使用额外特征 3)深度学习 目标三:现实世界可行性 1)动态环境 2)基于深度学习的解决方案 3...
计算机视觉life 中科院博士,《视觉惯性SLAM》作者。聚焦机器人AI自动驾驶关注动态SLAM论文综述讲解(含30+论文下载)!发布于 2023-06-14 11:12・IP 属地上海 · 748 次播放 赞同1添加评论 分享收藏喜欢 举报 同时定位和地图构建(SLAM)论文计算机视觉...
多目标跟踪SLAM 缺失数据的处理(遮挡) 单目系统相对尺度问题 存在噪声的测量的概率数据关联 基于低级特征的动态SLAM研究 概述 低级特征 点特征 可以更好的表现纹理 许多动态SLAM系统都是在基于点特征SLAM系统上开发的 【21】 线特征 更好的表现几何结构,适用于人造环境 完全基于线特征的SLAM系统表现往往不如基于点特征...
由此可见,基于移动机器人(AGV)的SLAM、定位和导航都离不开概率栅格地图(pgm),而在概率栅格地图上最传统和最有效的去除动态障碍物的方法就是利用“ray casting算法”的栅格地图概率的“更新”,而“更新”的最终目的是为了在栅格地图上不留下动态障碍物的hit点(此处的更新之所以打上引号,是因为更新概率栅格的模型有很...
在单次激光SLAM或者定位的过程中,动态障碍物(如:移动的车辆、行人等)会对SLAM或者定位造成两个方面的负面影响:点云配准和地图构建 针对点云配准,动态障碍物能造成最极端的情况是“当一帧激光数据中的大部分(甚至100%)点云都是从动态障碍物上返回的数据,那么该帧点云则没有能力在reference scan(或者reference map...
在单次激光SLAM或者定位的过程中,动态障碍物(如:移动的车辆、行人等)会对SLAM或者定位造成两个方面的负面影响:点云配准和地图构建 针对点云配准,动态障碍物能造成最极端的情况是“当一帧激光数据中的大部分(甚至100%)点云都是从动态障碍物上返回的数据,那么该帧点云则没有能力在reference scan(或者reference map...
在这方面,Zhou等人[70]建议使用建筑结构线段作为有用的特征来确定相机姿态。结构线与主导方向相关联,并编码全局方向信息,从而改善预测轨迹。方法名为StructSLAM,是一种6自由度(DoF)VSLAM技术,可在低特征和无特征条件下运行。 Point and Line SLAM(PL-SLAM)是一种基于ORB-SLAM的VSLAM系统,针对非动态低纹理场景进行...
在这方面,Zhou等人[70]建议使用建筑结构线段作为有用的特征来确定相机姿态。结构线与主导方向相关联,并编码全局方向信息,从而改善预测轨迹。方法名为StructSLAM,是一种6自由度(DoF)VSLAM技术,可在低特征和无特征条件下运行。 Point and Line SLAM(PL-SLAM)是一种基于ORB-SLAM的VSLAM系统,针对非动态低纹理场景进行...
Point and Line SLAM(PL-SLAM)是一种基于ORB-SLAM的VSLAM系统,针对非动态低纹理场景进行了优化,由Pumarola等人提出[71]。该系统同时融合线和点特征以改进姿态估计,并帮助在特征点较少的情况下运行。作者在生成的数据集和TUM RGB-D上测试了PL-SLAM。其方法的缺点是计算成本和必须使用其他几何图元(例如平面),以获...
Semantic Optical Flow SLAM(SOF-SLAM)是基于ORB-SLAM 2.0的RGB-D模式构建的间接VSLAM系统[45]。他们的方法使用语义光流动态特征检测模块,该模块提取并跳过ORB特征提取提供的语义和几何信息中隐藏的变化特征。为了提供准确的相机姿态和环境信息,SOF-SLAM使用了SegNet的像素级语义分割模块。在极端动态的情况下,TUM RGB-...