本论文基于点、线、面三种几何特征,属于基于特征的方法 ②后端——从状态估计角度,视觉SLAM分为基于滤波和基于优化的框架: 基于滤波器的方法:将相机位姿和特征状态表示为系统的状态向量,该状态向量由滤波器递归估计,例如卡尔曼滤波器和粒子滤波器。如果要估计的特征数量太大,则基于滤波器的方法的实时性较低。 基于优...
RobSLAM利用了ROS提供的硬件和软件抽象功能,ROS是机器人社区中增长最快,最普遍的中间件之一。 论文原文:基于视觉SLAM方法的移动机器人三维定位与映射分析 (http://hindawi.com
视觉SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的关键是建立图像间鲁棒的特征点匹配关系,其决定着摄像机运动参数的求解精度和目标点三维世界坐标重建精度[1],而影响匹配效果的重要因素是特征点提取算法。当前相对成熟的视觉SLAM解决方案有Mono[2]、PTAM[3]...
将激光雷达与基于相机的同步定位和建图(SLAM)相结合是提高整体精度的有效方法,尤其是在大规模室外场景下.低成本激光雷达(如Livox激光雷达)的最新发展使我们能够以更低的预算和更高的性能探索这种SLAM系统.在本文中,我们通过探索Livox激光雷达的独特特征,将Livox激光雷达应用到视觉SLAM(ORBSLAM2)中,提出了CamVox.基于Li...
单目纯视觉SLAM最大的问题是缺乏尺度信息,于是最直观的思路就是引入深度学习来脑补图像的尺度/深度信息 示例1:CNN-SLAM 如TUM发表在CVPR17上的CNN-SLAM,将LSD-SLAM里的深度估计和图像匹配都替换成基于CNN的方法,取得了较为鲁棒的结果。 实际上,相关工作的精度确实不高,CNN-SLAM在室内每个像素的平均误差约50cm,在...
这个平面特征具有丰富的纹理和语义信息.文本特征由三个参数简洁地表示,并采用光照变化的光度误差集成到视觉SLAM中.据我们所知,这是第一个与文本特征紧密结合的可视化SLAM方法.我们在室内和室外环境中测试了我们的方法.结果表明,有了文本特征,视觉SLAM系统变得更加鲁棒.并产生更精确的3D文本地图.这对于机器人或增强现实...
DOT是一种新的SLAM系统前端算法，它通过结合实例分割和多视图几何方程来鲁棒地检测和跟踪运动目标。我们用ORB-SLAM2在三个公共数据集对于自主驾驶的研究表明,点生成的物体运动信息允许我们分割动态内容,显著提高其鲁棒性和准确性.DOT与SLAM的独立性使其成为一个多功能前端,可以通过最小的集成工作适应任何先进的视觉里程...
Grisetti等人进一步深入研究了基于图的SLAM问题，强调了它在未知环境中导航的作用。在视觉SLAM领域，Yousif...
视觉SLAM开源代码论文带读(DSO) DSO: TUM的Jakob Engel大佬在LSD-SLAM基础上的又一力作,取得了比ORB-SLAM等特征点法和LSD-SLAM等直接法更好的效果。基于稀疏像素点的光度误差进行优化,同时对相机光度和几何参数也进行了优化。后端优化采用基于滑动窗口的优化方法,使用FEJ来保证零空间一致性。代码包括了对这些技术...
4、【挑战赛】动态SLAM论文带学 动态SLAM是在动态环境中进行定位和建图的算法,它可以提高定位和建图的准确性,增强SLAM系统的鲁棒性,提供更丰富的环境理解,对于推动机器人技术的发展和实现真正的自主机器人具有重要的意义。 来啦!带你学动态SLAM论文! 5、【专场招聘会】计算机视觉life 联合 XREAL ...