HI-SLAM2[1]旨在推动稠密单目SLAM在3D场景重建领域的最新进展。,这是一种基于几何感知的高斯分布SLAM系统,仅依靠RGB输入即可实现精确且快速的单目场景重建。我们方法的关键在于结合单目几何先验与基于学习的稠密SLAM以增强几何估计能力,同时利用3D高斯分布(3DGS)作为紧凑的地图表示,进行高效且精确的场景建模。如图2所示,...
单目SLAM梳理 Neob0dy time to get some curiosity8 人赞同了该文章 这是最廉价的SLAM方案,仅需要一颗摄像头就能实现。前端的tracking部分为了找到两张图片的关联,一般通过特征点法或光流法追踪相邻图片的对应点,然后根据点对构成的约束,执行2D-2D的姿态估计。这些姿态估计方法统称为对极几何,包括: 单应矩阵homograph...
金融界 2024 年 12 月 18 日消息，国家知识产权局信息显示，北京卓翼智能科技有限公司申请一项名为“单目 SLAM 静止初始化方法、装置、无人机和存储介质”的专利，公开号 CN 119129627 A，申请日期为 2024 年 11 月。专利摘要显示，本发明公开了一种单目 SLAM 静止初始化方法、装置、无人机和存储介质，所述方法...
DPV-SLAM非常精确。在EuRoC和TartanAir数据集上，我们的表现与DROID-SLAM相近。与DPVO相比，我们在EuRoC数...
单目SLAM难点 视觉SLAM难点 可能的解决思路 图片中非原创部分均已加引用,请勿盗图,转载请私信告知。 单目slam的障碍来自于理论和实践两个方面。理论障碍可以看做是固有的,无法通过硬件选型或软件算法来解决的,例如单目初始化和尺度问题。实践问题包括计算量,视野等,可以依靠选型、算法、软件设计等方法来优化。不过在同等...
单目SLAM是一项复杂的任务,因为它需要处理实时数据流、解决视觉特征点匹配问题和求解高维状态估计等挑战。 单目SLAM的实现过程通常分为三个主要步骤:特征提取和追踪、定位估计和地图建立。特征提取和追踪是单目SLAM的第一步,它通过分析连续图像帧之间的视觉特征点,如角点、边缘等来追踪相机的运动轨迹。特征提取通常使用...
单目SLAM难点 视觉SLAM难点 可能的解决思路 图片中非原创部分均已加引用,请勿盗图,转载请私信告知。 单目slam的障碍来自于理论和实践两个方面。理论障碍可以看做是固有的,无法通过硬件选型或软件算法来解决的,例如单目初始化和尺度问题。实践问题包括计算量,视野等,可以依靠选型、算法、软件设计等方法来优化。不过在同等...
在无人机与智能视觉技术迅速发展的今天,北京卓翼智能科技有限公司于2024年11月申请了一项名为“单目SLAM静止初始化方法、装置、无人机和存储介质”的专利。这项创新技术有望在无人机自主导航、环境感知和定位精度方面实现重大的突破。根据专利资料的摘要,卓翼智能的解决方案利用单目摄像头通过获取二维码靶标的图像,实现...
在单目设置中，MotionGS优于MonoGS，后者也适用于单目设置，但与DROID-SLAM和ORB-SLAM2相比仍然表现出...
卓翼智能的单目SLAM技术突破不仅是一项技术成就,更是揭秘了无人机行业未来的可能性。通过将先进技术与实际应用相结合,卓翼智正在用行动引领行业走向更加智能化的未来。我们期待这一技术能为更多领域带来创新与突破,从运输、物流到城市管理,卓翼智能的专利技术都能为每一个行业提供可行的解决方案。