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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，或并發建圖與定位。問題可以描述為：將一個機器人放入未知環境中的未知位置
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本文提出了一種新方法，通過使用點到平面匹配將VIO/VSLAM系統生成的稀疏3D點云與數字孿生體進行對齊，從而實現精確且全球一致的定位，無需視覺數據關聯...
當前基于神經輻射場（NeRF）或3D高斯潑濺（3DGS）的SLAM方法在重建靜態3D場景方面表現出色，但在動態環境中的跟蹤和重建方面卻面臨著挑戰。
Camera是自動駕駛系統中的主要傳感器，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。
如何讓多相機視覺SLAM系統更易于部署且對環境更具魯棒性？本文提出了一種適用于任意排列多相機的通用視覺里程計系統。在KITTI-360和MultiCam...
本文的優勢不僅包括討論A-SLAM的內部組成部分，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進行全面的統計調查。
SLAM（The Simultaneous Localisation and Mapping）中文的意思是同時定位和地圖繪制，即將一個移動機器人（也可以...
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化來得到比較可靠的SLAM估計？提出了一種自動協方差調整的位姿圖優化，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。
提出一種新型的視覺-LiDAR里程計和建圖系統SDV-LOAM，能夠綜合利用相機和激光雷達的信息，實現高效、高精度的姿態估計和實時建圖，且性能優于現有的...
本文提出了一種適用于動態場景的多層次地圖構建算法，如圖1所示的系統框架。首先，利用YOLOX[8]獲取場景的語義信息，采用多目標跟蹤算法對漏檢進行補償，...
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用ceres庫進行位姿優化等步驟。
基于NeRF的SLAM算法采用全局地圖和圖像重建損失函數，通過可微分渲染捕獲稠密的光度信息，具有高保真度。
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 1.4k 0
TRO新文：用于數據關聯、建圖和高級任務的對象級SLAM框架
總的來說,框架實現穩健的數據關聯、精確的物體參數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。語義對象地圖能為機器人抓取、導航、規...
Multipath 多路徑反射: 對于同一個物體，產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...
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。
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...
從機器視覺的角度，由簡入繁從相機標定，平面物體檢測、有紋理物體、無紋理物體、深度學習、與任務/運動規劃結合等6個方面深度解析文章的標題。
本文針對視覺SLAM的VO廣泛使用的特征點法以及光流法存在的問題，尋求建立一種更加簡便且穩定的圖像配準算法，該算法以圖像一致性為理論基礎，利用VO順序采...
2022-09-15 標簽：SLAM 1.3k 0
近期用于視覺SLAM的3D高斯潑濺（3DGS）技術在跟蹤和高保真建圖方面取得了顯著進展。然而，其順序優化框架以及對動態物體的敏感性限制了其在現實場景中的...
LinK3D的核心思想和基于我們的LinK3D的兩個LiDAR掃描的匹配結果。綠色線是有效匹配。當前關鍵點（黑色，CK）的描述符用其相鄰關鍵點來表示。描...
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