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標簽 > slam
SLAM （simultaneous localization and mapping），也稱為CML （Concurrent Mapping and Localization）， 即時定位與地圖構(gòu)建，或并發(fā)建圖與定位。問題可以描述為：將一個機器人放入未知環(huán)境中的未知位置
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淺析多相機SLAM系統(tǒng)及其在自動駕駛中的應(yīng)用
視覺傳感器體積小重量輕、價格相對低廉，同時能夠提供豐富的信息供定位、感知等算法模塊使用，因此在機器人和自動駕駛系統(tǒng)中的得到了廣泛應(yīng)用。
標定就是找到雷達到相機的空間轉(zhuǎn)換關(guān)系，在不同的坐標系之間轉(zhuǎn)換需要旋轉(zhuǎn)矩陣 R 和平移矩陣 T，為后續(xù)的雷達和相機數(shù)據(jù)融合做準備
基于遠程數(shù)據(jù)處理的智慧城市機器人視覺SLAM
第二種方法涉及移動設(shè)備/機器人/無人機上的數(shù)據(jù)預(yù)處理（例如，特征檢測、提取和編碼），隨后將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h程服務(wù)器（云/霧/邊緣計算）進行進一步處理并獲取地...
三維高斯?jié)姙R大規(guī)模視覺SLAM系統(tǒng)解析
近期興起的神經(jīng)輻射場（NeRF）與三維高斯?jié)姙R（3DGS）技術(shù)在視覺SLAM中展現(xiàn)出令人鼓舞的突破性成果。然而，當前主流方法多依賴RGBD傳感器，并且僅...
ORB-SLAM3雖是當前最先進的SLAM之一，但由于使用傳統(tǒng)的ORB（定向FAST和旋轉(zhuǎn)BRIEF）特征，在尺度、旋轉(zhuǎn)和光照發(fā)生顯著變化時可能會表現(xiàn)出局限性。
2025-07-14 標簽：SLAM數(shù)據(jù)集深度學習 919 0
用于機器人定位和建圖的增強型LiDAR-慣性SLAM系統(tǒng)
在這項工作中，我們提出了一種用于無人駕駛地面車輛定位的集成改進型 LiDAR-慣性同步定位和建圖系統(tǒng) [29]。我們提出了一種基于粒子濾波器的里程計的系統(tǒng)設(shè)計。
XRSLAM設(shè)計了靈活易拓展的多傳感器支持，當前發(fā)布的版本以單目相機和IMU作為傳感器輸入，在此基礎(chǔ)上，我們會進一步拓展到多目相機、深度相機以及廣角相機...
在非靜態(tài)環(huán)境中進行地圖繪制和定位是機器人學的基本問題。之前的方法大多關(guān)注靜態(tài)和高度動態(tài)的物體，但在半動態(tài)環(huán)境中，如果不考慮低動態(tài)物體（如停放的汽車和行人...
為了能讓基于事件相機的vSLAM在事件數(shù)據(jù)上實現(xiàn)位姿估計和三維重建，研究者設(shè)計出了多種多樣針對事件相機的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、位姿估計和三維重建的解決方案。我們將主...
一種適用于動態(tài)環(huán)境的實時RGB-D SLAM系統(tǒng)
近期用于視覺SLAM的3D高斯?jié)姙R（3DGS）技術(shù)在跟蹤和高保真建圖方面取得了顯著進展。然而，其順序優(yōu)化框架以及對動態(tài)物體的敏感性限制了其在現(xiàn)實場景中的...
一種適用于動態(tài)環(huán)境的3DGS-SLAM系統(tǒng)
當前基于神經(jīng)輻射場（NeRF）或3D高斯?jié)姙R（3DGS）的SLAM方法在重建靜態(tài)3D場景方面表現(xiàn)出色，但在動態(tài)環(huán)境中的跟蹤和重建方面卻面臨著挑戰(zhàn)。
基于NID-SLAM對神經(jīng)SLAM在動態(tài)環(huán)境下的性能提升
TUM數(shù)據(jù)集上相機跟蹤結(jié)果，評價指標是ATE RMSE [ m ] (↓)，表示相關(guān)文獻未提及這個數(shù)據(jù)。
2024-01-12 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SLAM 780 0
移動機器人應(yīng)用所面臨的場景非常多樣，目前的自然導航技術(shù)不足以應(yīng)對所有的情形，隨著未來AMR應(yīng)用的進一步深入，導航技術(shù)仍是移動機器人需要突破的重點。
相機標定（Camera Calibration）：因為上面做的只是計算了物體在相機坐標系下的坐標，我們還需要確定相機跟機器人的相對位置和姿態(tài)，這樣才可以...
一種基于點、線和消失點特征的單目SLAM系統(tǒng)設(shè)計
本文提出了一種穩(wěn)健的單目視覺SLAM系統(tǒng)，該系統(tǒng)同時利用點、線和消失點特征來進行精確的相機位姿估計和地圖構(gòu)建，有效解決了傳統(tǒng)基于點特征的SLAM的局限性。
boost是一個大類，含有豐富的功能，這里直接給出安裝命令'sudo apt install libboost-all-dev -y&apos...
SLAM技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用
隨著人工智能和自動駕駛技術(shù)的進步，車輛搭載的輔助駕駛系統(tǒng)可以實現(xiàn)越來越強的功能，如自適應(yīng)巡航、高級變道輔助及自動泊車等。為了在復(fù)雜環(huán)境下對這些高階功能實...
2025-09-09 標簽：數(shù)據(jù)采集智能駕駛SLAM 718 0
SLAM首先是一個狀態(tài)估計問題：在前端中，我們需要從k-1時刻的狀態(tài)量 出發(fā)，推斷出k時刻的狀態(tài) ，最簡單的情況下，狀態(tài)僅包含位姿，如果用四元數(shù)表達旋轉(zhuǎn)...
鐳神智能機器人3D SLAM無人叉車應(yīng)用案例：國內(nèi)知名移動電源企業(yè)的智能化升級
在當今快速發(fā)展的消費電子市場中，企業(yè)對于生產(chǎn)效率和成本控制的要求日益嚴格。某知名移動電源企業(yè)是一家專業(yè)生產(chǎn)戶外儲能、移動電源、藍牙耳機、無線充等消費電子...
基于高斯的場景表示在新視角下會出現(xiàn)幾何失真，這大大降低了基于高斯的跟蹤方法的準確性。這些幾何不一致主要源于高斯基元的深度建模以及在深度融合過程中表面之間...
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