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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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激光slam中，LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time)系列具有舉足輕重的地位。
我們提出了NICE-SLAM，一個密集的RGB-D SLAM系統(tǒng)，它具有實時性、可擴展性、預測性和對各種挑戰(zhàn)性場景的魯棒性。
VEnus算法對于反光柱導航的基本思路，其主要分為了高反點提取、高反點聚類查找中心、高反點與已知反光柱位姿匹配以及調(diào)用ceres庫進行位姿優(yōu)化等步驟。
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...
TRO新文：用于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、建圖和高級任務(wù)的對象級SLAM框架
總的來說,框架實現(xiàn)穩(wěn)健的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、精確的物體參數(shù)化以及基于語義對象地圖的高層應用,解決了對象SLAM涉及的主要挑戰(zhàn)。語義對象地圖能為機器人抓取、導航、規(guī)...
在SLAM中評估大規(guī)模的點云地圖仍頗具挑戰(zhàn)，主要原因在于缺乏統(tǒng)一、穩(wěn)健且高效的評估框架。本文提出了MapEval，這是一個用于點云地圖綜合評估的開源框架...
基于NeRF的SLAM算法采用全局地圖和圖像重建損失函數(shù)，通過可微分渲染捕獲稠密的光度信息，具有高保真度。
(TSDF-Fusion, DI-Fusion) 首先介紹一下這個TSDF-Fusion，這個是一種非常經(jīng)典的顯示表達，最早于1996年提出。它是在每一...
2023-01-31 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SLAM 962 0
傳統(tǒng)的同步定位與制圖（SLAM）系統(tǒng)使用環(huán)境的靜態(tài)點作為實時定位和制圖的特征。當可用的點特征很少時，系統(tǒng)很難實現(xiàn)。一個可行的解決方案是引入線特征。在包含...
Multipath 多路徑反射: 對于同一個物體，產(chǎn)生了多個不同的檢測路徑，信號在返回過程中，除了直接返回的信號，也存在被墻體，地面反射的信號，這些信號...
室內(nèi)環(huán)境大規(guī)模雷達SLAM具體原理是什么？
來看一下Radarize的具體pipeline，輸入是Radar幀，輸出是機器人軌跡和全局地圖。Radarize主要利用FMCW雷達信號的特性，由三部分組成。
LinK3D的核心思想和基于我們的LinK3D的兩個LiDAR掃描的匹配結(jié)果。綠色線是有效匹配。當前關(guān)鍵點（黑色，CK）的描述符用其相鄰關(guān)鍵點來表示。描...
一種基于RGB-D圖像序列的協(xié)同隱式神經(jīng)同步定位與建圖(SLAM)系統(tǒng)
提出了一種基于RGB-D圖像序列的協(xié)同隱式神經(jīng)同步定位與建圖(SLAM)系統(tǒng)，該系統(tǒng)由完整的前端和后端模塊組成，包括里程計、回環(huán)檢測、子圖融合和全局優(yōu)化。
我們提出了一種利用深度密集單目 SLAM 和快速不確定性傳播從圖像重建 3D 場景的新方法。所提出的方法能夠密集、準確、實時地 3D 重建場景，同時對來...
投影過程首先是算出歸一化平面上點，然后再對歸一化平面上點加rantan、equidistant畸變，最后再作用于內(nèi)參焦距、主點，得到成像像素點坐標。
2023-08-08 標簽：定位系統(tǒng)SLAMCamera 922 0
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)中的得到了廣泛應用。
三維重建目前是最為炙手可熱的領(lǐng)域。攝影測量或結(jié)構(gòu)光投影技術(shù)可以解決漫反射重建問題，但卻無法有效應對鏡面反射物體（如玻璃、積水、反光物體和汽車車身）等的重建挑戰(zhàn)。
實時語義建圖與潛在先驗網(wǎng)絡(luò)和準平面分割
論文在III-B部分描述了論文方法背后的SLAM管道。論文的2D潛在先驗網(wǎng)絡(luò)(LPN)在III-C中描述。LPN輸出融合到論文在III-D中描述的論文新...
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
作者： Aswin S Babu 正如我們在[第 1 部分]中所討論的，SLAM 是指在無地圖區(qū)域中估計機器人車輛的位置，同時逐步繪制該區(qū)域地圖的過程。...
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