单目视觉SLAM算法的实现通常分为前端和后端两部分。前端负责特征提取、特征匹配和相机姿态估计等任务;后端负责地图构建、位姿优化和闭环检测等任务。 前端算法的作用是估计每帧图像的相机位姿,同时提取关键特征点,以用于后续的地图构建和位姿优化。在实现上,往往采用滑动窗口(SLAM-SW)的方式进行相机位姿的估计,并使用基于...
但是该单目视觉SLAM算法利用扩展卡尔曼滤波(Compressed Extend Kalman Filtering,CEKF),对于运行时间较长的任务,路标数会不断增大,最终导致计算资源不足以实时更新地图,该问题的产生是由于每个路标都与其他路标相关联。而CEKF算法可在不影响结果准确度的条件下显著减少计算需求,正好能够改进monoSLAM算法存在的问题,所以本文...
基于滤波的SLAM系统不可避免地存在累积误差。据调查,基于优化的SLAM方法比基于滤波的方法具有更高的精度[2],首先介绍基于关键帧优化方法的PTAM,然后介绍了在PTAM之后的ORB-SLAM,它将图像跟踪、局部地图维护和回环检测放在三个线程中,在整个系统中使用ORB特征来提高系统的健壮性。ORB-SLAM使用了两种初始化的方式:单应...
在单目视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）算法中，可以通过恢复相机运动的方式来实现场景重建和定位。在单目视觉SLAM中，通常使用Bundle Adjustment算法来估计相机的运动和场景的三维结构。恢复相机运动涉及估计相机在连续图像帧之间的位姿变化。在Bundle Adjustment算法中，有多...
为了解决这些问题,SLAM 算法随后与基于CNN(卷积神经网络)的方法集成,利用单图像深度估计(SIDE)算法来估计环境的规模并从一组视频帧中对环境的3D重建进行致密化。最终融合这些信息以生成探索地图并实时定义环境的体积。这种方法的目标是提供快速的3D地图,以支持 FR在搜索和救援行动期间探索未知的室内环境。
具体地说,我们训练了两个卷积神经网络(CNNs)来估计单目深度和并且输出双目视觉中的光流特征。在深度预测的基础上,我们设计了一种简单而稳健的帧到帧VO算法(DF-VO),其性能优于纯深度学习和基于几何的方法。更重要的是,我们的尺度一致的单视角深度CNN系统不受尺度漂移问题的影响。在KITTI数据集上的大量实验表明了...
摘 要 单目视觉ＳＬＡＭ算法容易受场景纹理影响出现初始化失败或者相机轨迹漂移的问题。为此，提出一种基于改进ＯＲＢ特征的单目视觉ＳＬＡＭ算法。对输入视频帧构建高斯金字塔提取ＦＡＳＴ特征，综合考虑特征点的灰度信息与其邻域的梯度信息生成描述子，并采用多网格策略划分特征点邻域，凭借改进的特征点降低运动...
视觉SLAM综述(上) 摘要 视觉SLAM(同时定位与建图)是指仅仅利用图片这一外部信息来确定环境中机器人、车辆或者移动相机的位置,同时能够建立已探索区域的一种表示法(地图)。SLAM是移动机器人实现自主化的一项基本任务。当下,在小范围,静态的场景中,认为使用距离传感器(比如激光、声呐)来建立二维地图,能够...
1、基于NeRF/Gaussian的全新SLAM算法 2、移动机器人规划控制入门与实践:基于Navigation2 3、自动驾驶的未来:BEV与Occupancy网络全景解析与实战 4、面向三维视觉的Python从入门到实战 发布于 2024-02-21 19:27・IP 属地江苏 1 海尔旗下卡泰驰控股以 18 亿美金收购汽车之家,未来可能会如何布局?这次并购对行业有何...
视觉惯性SLAM领域已经发展出众多突破性的工作，但它们在快速移动环境、弱纹理环境和光照不足的环境中仍...