根据模型输出的场景表达,我们将相关工作分为三类:几何建图(Geometric Mapping),语义建图(Semantic Mapping)和广义建图(General Mapping)。 几何建图主要提取场景的形状和结构描述。用于场景表达的普遍选择包括深度(2.5D)、体素(Voxel)、点(Point)和网络(Mesh),因此我们将基于深度学习的几何建图又进一步归入以上四个类...
本项目以ORB-SLAM3的双目模式为基础,首先构建ORB特征地图并获得运动轨迹。然后基于目前主流的深度学习特征如SuperPoint、D2-Net等离线构建深度学习特征视觉地图。最后,实现在OBR-SLAM3系统中的定位模式修改,在关键帧中添加深度学习特征约束,实现长期视觉定位。效果如下 视频demo见下 https://mp.weixin.qq.com/s/p8aa7...
深度学习可以通过学习大量的数据来提取特征,从而克服传统SLAM方法中特征匹配和鲁棒性等问题。通过利用深度神经网络提取空间结构和语义信息,可以实现对环境的高效建模和视觉里程计的精准定位。因此,基于深度学习的稠密建图与SLAM系统成为了当前研究的热点之一。 二、基于深度学习的稠密建图 (一)数据获取与预处理 基于深度...
(1)针对单目ORB-SLAM2系统中建图稀疏的问题,设计了一个基于光流跟踪网络的实时稠密建图模块.基于特征点法的SLAM系统受限于特征点的稀疏性,无法进行实时的稠密匹配,所以本文采用基于深度学习的光流跟踪网络对关键帧进行稠密光流跟踪,并使用光流跟踪结果进行稠密建图.该模块作为新的线程与原系统的局部建图模块并行,在原...
摘要:深度学习SLAM是一种结合深度学习与实时定位与地图构建技术的先进方法,通过融合传感器数据与深度学习模型,实现对环境的实时感知、建模和导航。本文将介绍深度学习SLAM的原理、发展现状和应用前景,探讨其在智能机器人、自动驾驶和增强现实等领域的重要作用。
基于空洞卷积深度神经网络实现视觉SLAM语义建图功能的方法及系统 本发明涉及一种基于空洞卷积深度神经网络实现视觉SLAM语义建图功能的方法,包括(1)嵌入式开发处理器通过RGBD摄像头获取当前环境的彩色信息与深度信息;(2)通过采集的图像得到特征点匹配对,并进行位姿估计,且获得场景空间点云数据;(3)利用深度学习对图像进行...
基于深度学习和视觉SLAM的语义地图构建系统是由广西大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1101209,属于分类,想要查询更多关于基于深度学习和视觉SLAM的语义地图构建系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
图一:SLAM 处理流程 02 深度学习在 SLAM 后端优化的应用 基于图的一致性: 航迹推算和环境特征匹配估算方法在长期运行过程中,当系统误差在没有有效约束的情况下,会受到累积误差漂移的影响。为了解决这个问题,一致性算法通常会采用基于图的思路。基于图的 SLAM 算法(Graph-SLAM)根据前端估算的输出构建一个图,节点表示...
那么每张图片中的目标物之间要怎么建立联系了,我这里并不想用SLAM中的贝叶斯网络或因子图之类的方法,我想用知识图谱的方法。人为设置一套数据结构,比如一个知识节点包含分割区域、形状、上下左右相邻知识、描述标签、常识备注。然后用填槽的方式将每张图片识别到的目标物的属性值填入该知识图谱。有人会说,知识图谱的规...
本项目以ORB-SLAM3的双目模式为基础,首先构建ORB特征地图并获得运动轨迹。然后基于目前主流的深度学习特征如SuperPoint、D2-Net等离线构建深度学习特征视觉地图。最后,实现在OBR-SLAM3系统中的定位模式修改,在关键帧中添加深度学习特征约束,实现长期视觉定位。效果如下 ...