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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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隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起,計算機視覺的許多傳統(tǒng)領(lǐng)域都取得了突破性進展,例如目標的檢測、識別和分類等領(lǐng)域。近年來,研究人員開始在視覺SLAM算法中引入深度學(xué)...
myAgv的slam算法學(xué)習(xí)以及動態(tài)避障
隨著科技得越來越發(fā)達,人工智能,自動駕駛導(dǎo)航等字眼頻頻出現(xiàn)在我們得眼前。但是目前來說自動駕駛并沒有得到很全面得普及,還在進行不斷的開發(fā)和測試當中。從小就...
在實驗中,hdl_graph_slam和BLAM在所有數(shù)據(jù)集上的性能均不理想,因而下面不再討論。而SC-LeGo-LOAM的性能較之LeGo-LOAM也...
精準定位是所有自動駕駛系統(tǒng)的基礎(chǔ)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) 1603 0
特征點法的VSLAM系統(tǒng)中,特征點并不是越多越好;相反, 少量 并且 質(zhì)量高 的點會讓這個SLAM系統(tǒng)位姿精度更高,且消耗更少的存儲資源和計算資源。
基于深度學(xué)習(xí)的LiDAR SLAM框架(DeepPointMap)
定位準確性:與六種最新的里程計和SLAM方法進行比較,包括KISS-ICP、LeGO-LOAM、SC-LeGO-LOAM、MULLS、CT-ICP和Ge...
2023-12-29 標簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SLAM 1594 0
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。
NeRF何去何從?GS SLAM到底哪家強?來看看最新的開源方案!
Gaussian-SLAM提出了用于seeding和優(yōu)化Gaussian splats的新策略,以將其從多視圖離線場景擴展到RGBD序列。還擴展了Gau...
SLAM主要通過各種傳感器掃描周圍空間的物體結(jié)構(gòu),以3維數(shù)據(jù)來描述這些信息。BEV同樣通過傳感器掃描獲知周邊狀況,主要以2維數(shù)據(jù)來描述這些信息。
2023-09-21 標簽:CMOS控制系統(tǒng)SLAM 1577 0
基于RGB-D相機的三維重建和傳統(tǒng)SFM和SLAM算法有什么區(qū)別?
輸入數(shù)據(jù)流不同。在基于RGB-D相機的三維重建中,輸入有深度信息和彩色信息,并且深度信息起主導(dǎo)作用,而在SLAM和SFM算法中輸入的是主要是彩色信息,個...
機器人的SLAM和導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)分析
一般來說,采用激光雷達、深度攝像頭、超聲波傳感器等可以直接測量距離數(shù)據(jù)的傳感器進行SLAM時,可以使用該地圖。這種地圖也可以通過距離測量傳感器、超聲波(...
3D激光SLAM中所用的一般是多線激光雷達,每一個數(shù)據(jù)幀中的點云數(shù)量非常的多。像KITTI數(shù)據(jù)集中所用的Velodyne 16線激光雷達,一般點云數(shù)在幾...
基于特征點法的視覺SLAM系統(tǒng)很難應(yīng)用于稠密建圖,且容易丟失動態(tài)對象。而基于直接法的SLAM系統(tǒng)會跟蹤圖像幀之間的所有像素,因此在動態(tài)稠密建圖方面可以取...
通過在每一幀掃描的開始和結(jié)束時刻聯(lián)合優(yōu)化兩個姿勢,并根據(jù)時間戳進行插值,使掃描進行彈性變形以與地圖(白點)對齊,從而創(chuàng)建連續(xù)時間掃描到地圖的里程計。圖片...
2023-08-02 標簽:SLAM激光雷達數(shù)據(jù)集 1506 0
XRSLAM[4]是OpenXRLab空間計算平臺中基于C++語言實現(xiàn)的SLAM算法庫,算法基于單目視覺和IMU實現(xiàn)了輕量級的VIO,同時支持桌面平臺和...
本地軌跡生成器組件是SLAM前端的一部分。它使用體素占用網(wǎng)格掃描匹配器和地圖構(gòu)建器來構(gòu)建一組時間緊湊的子地圖,其中每個掃描都插入到兩個相鄰的子地圖中。
高翔博士分享:單目SLAM在移動端應(yīng)用的實現(xiàn)難點有哪些?
很顯然,沒有距離信息,我們不知道一個東西的遠近——所以也不知道它的大小。它可能是一個近處但很小的東西,也可能是一個遠處但很大的東西。只有一張圖像時,你沒...
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