随着机器人和自动驾驶汽车的迅速发展,SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术的重要性与日俱增。SLAM的目标是通过感知信息同时建立环境地图并定位自身位置。传统的SLAM方法多依赖于多目视觉或激光雷达等传感器,而近年来,基于深度学习的单目视觉SLAM逐渐成为研究热点,因其硬件要求低和计算效率高,适用于多种应用场景。
该损失来源于在轨迹内随机插值的相机上渲染的图像，从而提升3D高斯分布的视觉质量。
该损失来源于在轨迹内随机插值的相机上渲染的图像，从而提升3D高斯分布的视觉质量。
本文致力于开发一种无需预训练且能够实时推理的单目视觉SLAM,以满足实际应用需求。为此提出了Orbeez-SLAM,结合了基于特征的SLAM(例如ORB-SLAM2)和基于instant-ngp框架的NeRF。与之前的方法不同,这里强调了VO(在ORB-SLAM2中)甚至在训练的早期阶段也能提供更好的相机姿态估计,这使得Orbeez-SLAM可以使用单目相机,即无需...
https://github.com/princeton-vl/DROID-SLAM 摘要Abstract 我们介绍一种新的基于深度学习的SLAM系统,DROID-SLAM,其包括通过一个Dense BA层反复迭代更新相机位姿和像素深度。这个系统是精确的,比之前的工作取得了大的提升,并且是鲁棒的,遭受灾难性失败要少得多。尽管在单目视频上进行训练,但它可以利用双目立体或RGB-...
针对目前SLAM算法实时性和鲁棒性的问题,提出了一种改进的实时单目视觉SLAM算法。该算法采用一个摄像头作为外部传感器来提取机器人行进过程中周围环境的特征信息,用实时性良好的FAST提取环境特征点,结合逆深度参数化进行特征点非延时初始化,用压缩扩展卡尔曼滤波更新地图
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slam标定(一) 单目视觉 一、相机模型 常见的单目相机主要有两种模型:即pinhole(针孔相机)与fisheye(鱼眼相机)模型,之前我已经介绍过视觉坐标系转换原理,不管单目相机模型是什么,其内参模型是一样的,将之前的结果拿过来,如下图所示: 坐标系 1.1 pinhole模型...
【阅读文献】单目视觉SLAM方法综述【4】~特征点深度获取+地图尺度控制,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
紧急未知环境下基于单目视觉SLAM的无人机自主着陆 由于无人机应用环境复杂(尤其是在战争背景下),无人机落地研究需要考虑多方面因素和通用性,实用性有所提高。具体来说,主要挑战包括以下几点: 1 没有GPS信号的自主控制。GPS的抗干扰能力极弱。如果无人机机载GPS信号接收器因电子干扰而发生故障,无人机将失去导航...