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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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后面計算的是特征點主方向上的描述子,計算過程中要將特征點周圍像素旋轉(zhuǎn)到主方向上,因此計算一個半徑為16的圓的近似坐標,用于后面計算描述子時進行旋轉(zhuǎn)操作.
雖然在SLAM和SFM中，特征點已經(jīng)被廣泛研究，但在圖像中分布不均勻的特征點可能會導致不穩(wěn)定和不準確的姿態(tài)估計。
如何優(yōu)化內(nèi)部物流以簡化和加速工業(yè) 4.0 供應鏈運行 - 第 2/2 部分
作者：Jeff Shepard 投稿人：DigiKey 北美編輯 本系列關于內(nèi)部物流的文章[ 第 1 部分 ] 討論了如何在系統(tǒng)層面使用自主移動機器人 ...
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...
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。
在對于基于視覺的狀態(tài)估計中，攝像機的運動對估計精度有重要影響。因此，在規(guī)劃無人機的運動時，既要考慮以上的任務，又要考慮感知質(zhì)量。
激光slam中，LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time)系列具有舉足輕重的地位。下面的表格是近年來LO...
本文的主要目標是通過擴展ORB-SLAM2的功能來增強準確性，從多個攝像頭中的姿態(tài)估計和地圖重用開始。所有這些多攝像頭的圖像特征將被合并到跟蹤模塊中進行...
2024-04-20 標簽：攝像頭SLAM數(shù)據(jù)集 1.3k 0
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...
vSLAM能夠通過視覺傳感器來獲取環(huán)境信息，以達到估計機器人位姿和周圍環(huán)境三維重建的目的。但是傳統(tǒng)的視覺傳感器受限于它的硬件而導致的低動態(tài)感光范圍和運動...
我們提出了一個新的幾何和光度3D映射管道，用于從單眼圖像中準確和實時地重建場景。為了實現(xiàn)這一目標，我們利用了最近在密集單眼SLAM和實時分層容積神經(jīng)輻射...
如何去使用深度學習的model SLAM位姿估計的自訓練方法
如何進行魯棒的位姿圖優(yōu)化來得到比較可靠的SLAM估計？提出了一種自動協(xié)方差調(diào)整的位姿圖優(yōu)化，這里如果展開講可能需要很長時間，在這邊只做一個比較宏觀的介紹。
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...
近年來，使用機器學習技術進行特征提取的基于調(diào)制解調(diào)器特征的SLAM越來越受到關注，并有望在幾乎所有機器人工作環(huán)境中超越傳統(tǒng)方法。
2022-10-17 標簽：機器人神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù) 1.2k 0
圖像匹配是各種視覺應用中基本且關鍵的任務，如同時定位與地圖構建( Simultaneous Localization and Mapping，SLAM ...
深度解讀A-SLAM和AC-SLAM的實現(xiàn)和方法應用
本文的優(yōu)勢不僅包括討論A-SLAM的內(nèi)部組成部分，還包括其應用領域、局限性和未來前景，以及對過去十年A-SLAM進行全面的統(tǒng)計調(diào)查。
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。
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。
提出一種新型的視覺-LiDAR里程計和建圖系統(tǒng)SDV-LOAM，能夠綜合利用相機和激光雷達的信息，實現(xiàn)高效、高精度的姿態(tài)估計和實時建圖，且性能優(yōu)于現(xiàn)有的...
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