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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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精準定位是所有自動駕駛系統(tǒng)的基礎組成模塊。本文,我們專注于雙目相機,提出一種名叫SOFT2的新方法,這是當前KITTI評分板上排名第一的算法。
2023-01-30 標簽:MHPSLAM自動駕駛系統(tǒng) 1.9k 0
ORB-SLAM3與ORB-SLAM2相比有哪些優(yōu)勢呢?
自主導航是機器人基礎性和關鍵性技術,是機器人實現(xiàn)其他更高級任務的前提。視覺 SLAM (Simultaneous Localization And Ma...
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)設計。
無需實例或類級別3D模型的對新穎物體的6D姿態(tài)追蹤
跟蹤RGBD視頻中物體的6D姿態(tài)對機器人操作很重要。然而,大多數(shù)先前的工作通常假設目標對象的CAD 模型,至少類別級別,可用于離線訓練或在線測試階段模板匹配。
用于3D激光雷達SLAM回環(huán)檢測的實時詞袋模型BoW3D
Lego-LOAM是基于軌跡位姿方法的回環(huán)檢測,使用KDtree尋找當前位姿的歷史最近位姿,之后把歷史位姿作為候選,用ICP算法修正位姿。
在低紋理區(qū)域,傳統(tǒng)的基于特征點的SfM/SLAM/三維重建算法很容易失敗。因此很多算法會嘗試去提取線特征來提高點特征的魯棒性,典型操作就是LSD。
視覺慣性SLAM問題:SLAM和VO/VIO的區(qū)別是什么?
視覺引導的室內搬運或者無人配送這種場景,有沒有合適的深度相機或雙目相機推薦?雙目相機的算力要求有多高???TOF和結構光相機適合這種場景嗎?
簡單總結,TANDEM使用了稠密追蹤前端和稀疏后端優(yōu)化相結合的方式來提高追蹤性能。
Sfm 可以分為以下幾類:Global SfM、Incremental SfM、Hybrid SfM、Distributed SfM,這里主要講解Glo...
手持SLAM設備最大的特點肯定要放到手持這個動作上面,由于SLAM算法的優(yōu)越性,手持可以做到走到哪里測到哪里。
相較于激光雷達SLAM系統(tǒng),視覺SLAM系統(tǒng)具有不主動發(fā)出信號的優(yōu)點。此外,視覺是對環(huán)境的稠密感知,可以利用視覺特征構建出更符合人類感知的環(huán)境地圖。
激光雷達作為自動駕駛中最常用的傳感器之一,由于其深度感知特性優(yōu)良,這也讓以激光SLAM為主的SLAM方法被廣泛應用。
SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的縮寫,中文譯作“同時定位與地圖構建”。它是指搭載特定傳感器的...
而關于SLAM,它是英文“同時定位與建圖”的縮寫。而有時候,我們還會聽到VO,SfM等概念,而因此容易混淆。
近幾年點云 slam 領域有一類文章不滿足于僅估計 pose graph。嘗試類似視覺 slam 中的 ba 方法,其致力于同時估計 feature 和...
2022-11-21 標簽:SLAM 1.2k 0
Camera是自動駕駛系統(tǒng)中的主要傳感器,它們提供高信息密度,最適合檢測為人類視覺而設置的道路基礎設施。
大多數(shù)無人機利用全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)技術和慣性傳感器(INS)來估計自己的地理空間定位。無人機通過GNSS接收器進行增強,這些接收器受益于從衛(wèi)星...
本文針對火星上直升飛機執(zhí)行任務場景,設計了一種基于事件相機的事件-視覺-慣性里程計(EVIO),其前端采用改進的EKLT特征跟蹤算法,后端采用誤差狀態(tài)擴...
SLAM優(yōu)化算法:圖優(yōu)化和凸優(yōu)化算法的區(qū)別
比如一個機器人在房屋里移動,它在某個時刻 t 的位姿(pose)就是一個頂點,這個也是待優(yōu)化的變量。而位姿之間的關系就構成了一個邊,比如時刻 t 和時刻...
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