本文提出了一种针对室内场景的低漂移单目SLAM方法,其中单目SLAM经常由于缺乏纹理而失败.我们的方法将跟踪过程的旋转和平移估计解耦,以减少室内环境中的长期漂移.为了充分利用场景中可用的几何信息,利用卷积神经网络从每个输入的RGB图像中实时估计表面法向量.首先,利用曼哈顿世界假设,使用球形均值漂移聚类,基于线和表面法向量...
在本文中,我们提出了EAO-SLAM,一个单目物体SLAM系统,以解决数据关联和姿态估计问题.首先我们将参数和非参数统计检验与传统的IoU-based方法相结合,进行数据关联的模型集成.与传统方法相比,我们的方法充分利用了不同统计量的性质,例如高斯和非高斯测量,因此在关联鲁棒性方面表现出显著的优势.在目标姿态估计方面,提出了一...
这些方法取得了令人印象深刻的结果,对特征的必要性提出了质疑,并似乎建议从基于特征的方法进化到直接SLAM。 C. 基于特征SLAM的半稠密建图 在过去几年开发的基于特征的优秀算法的基础上[8, 18, 19, 16, 9, 5],本文作者设计了ORB-SLAM,一个新的基于特征的单目SLAM系统[12],其源代码可以在线获得。ORB-SLAM ...
在 ORB-SLAM 之前的单目 SLAM 系统的初始化,往往需要依赖真实场景中某样确定的物体(eg. MonoSLAM)或者需要人工介入(eg. PTAM),而 ORB-SLAM 的单目初始化是完全自动的。 对SLAM 基础知识有过了解的同学会知道,恢复两帧之间的相对运动,有两种模型:基础矩阵(Fundamental)(等同于本质矩阵)模型和单应矩阵(Homography)...
Mask-SLAM本节描述了Mask-SLAM方法.我们的模型包括使用语义分割从图像中构建一个掩码,并将该信息合并到现有的vSLAM系统中.如图2所示. 1视觉SLAM 基于特征的vSLAM通常包括“定位,即跟踪相机姿态估计”和“建图以重建周围的3D环境”,这两个过程同时执行.图3给出了详细的算法.vSLAM从图像中提取特征点,通过比较每个点...
第一个结合稠密单目SLAM和层次化体素神经辐射场(hierarchical volumetric neural radiance fields)的3D场景重建算法,能实时地用图像序列实现准确的辐射场构建,并且不需要位姿或深度输入。 核心思想是,使用一个稠密单目SLAM pipeline来估计相机位姿和稠密深度图以及它们的不确定度,用上述信息作为监督信号来训练NeRF场景表征 ...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2210.13641 我们提出了一种新的几何和光度三维建图算法,用于从单目图像精确和实时重建场景。为了达到这一目的,我们利用最近的进展在稠密单目SLAM和实时分级体积神经辐射场。稠密单目SLAM通过提供精确的姿态估计和相关不确定性的深度建图,提供了正确的信息来实时拟合场景的神经辐射场。利...
物体SLAM的挑战主要在于两个方面: 现有的数据关联方法在处理包含多个对象实例的复杂环境时不够鲁棒或准确.没有切实可行的办法来系统地解决这个问题. 物体姿态估计不准确,尤其是单目物体SLAM.虽然最近的研究取得了一些改进,但它们通常依赖于严格的假设,而这些假设在现实世界的应用中很难实现. ...
【ORB-SLAM论文笔记】ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System(ORB-SLAM:精确多功能单目SLAM系统),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
帝国理工学院最新发布!高斯抛雪球SLAM 本文首次将3D Gaussian抛雪球应用于单目或RGB - D相机的增量式三维重建。我们的同时定位与地图构建( SLAM )方法以3fps实时运行,使用高斯作为唯一的三维表示,统一了精确、高效跟踪 - 计算机视觉life于20231228发布在抖音,已经收获了