作者在EuRoC和KITTI数据集上测试了PL-SLAM,在性能方面可能优于ORB-SLAM 2.0的立体版本。PL-SLAM的主要缺点之一是特征跟踪模块所需的计算时间以及考虑所有结构线以提取关于环境的信息。其他相关算法[73]可以参考论文。 2)使用额外特征 [74]中提出了Dual Quaternion Visual SLAM(DQV-SLAM),一种用于立体视觉相机的框架,...
摘要:本综述涵盖了深度学习技术应用到SLAM领域的最新研究成果,重点介绍和总结了深度学习在前端跟踪、后端优化、语义建图和不确定性估计中的研究成果,展望了深度学习下视觉SLAM的发展趋势,为后继者了解与应用深度学习技术、研究移动机器人自主定位和建图问题的可行性方案提供助力。 01 引言 随着机器人技术的发展,越来越多...
如果刚刚参与了视觉惯性SLAM读书挑战赛第2部分,之后想要更仔细的学习ORB-SLAM2,欢迎参与深度系统的学习, 第6期《视觉SLAM必学基础:ORB-SLAM2源码解析:从 理论到实战》 ,将于6月9日正式上课,逐行讲解代码,彻底搞懂ORB-SLAM2 3、【挑战赛】激光雷达惯性SLAM-FastLio2 FAST-LIO2是香港大学火星实验室(MARS)开源的...
SLAM，即同步定位与建图，是机器人领域中的核心技术，目标是实时构建环境地图并定位。其中，视觉SLAM（Visual Simultaneous Localization and Mapping, V-SLAM）仅依赖相机，其核心组件包括视觉里程计、后端优化、闭环检测和建图四个关键模块。视觉里程计：主要负责姿态估计，通过实时追踪特征点，如 MonoSLAM ...
论文信息 摘要 关键词 1. 引言 Introduction 2. 语义SLAM系统的组成 The components of a semantic SLAM system 2.1 语义提取器 Semantic Extractor 2.2 现代视觉SLAM系统 Modern VSLAM System 3. 人-机-环境交互:感知 Human-Robot-Environment Interaction:Perception 3.1 语义地图 Semantic Map 3.2 开放性问题 Open...
论文链接:基于深度学习的视觉 SLAM 综述 可以找到深度学习在SLAM的切入点 前、后端的任务区别如下: 尽管SLAM 采用的传感器有激 光和视觉等多种类型,但其处理过程一般包含 2 个 部分 [5] (如图 1 所示):前端帧间估计和后端优化. 前端帧间估计解决的是机器人在获取前后 2 帧传 感器信息的时间间隔内的运动估计...
逆水独流 一种协同视觉SLAM方法-CCM-SLAM 一、整个系统概述传统的视觉SLAM系统一般是一个机器人进行定位和建图任务,但对于大范围环境,通过机器人之间的协同往往可以提高效率。CCM-SLAM就是这样一种多机器人协同SLAM,能够在未知环… Canvas 论文《基于深度学习的视觉 SLAM 综述》 炼金术士打开...