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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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BundleFusion是一種稠密的實時室內(nèi)場景三維重建算法框架。輸入為RGB-D相機采集的并且是對齊好的RGB圖像和深度圖的數(shù)據(jù)流。輸出為重建好的稠密...
ORB-SLAM是一種基于特征的單目視覺SLAM系統(tǒng)，廣泛用于實時三維地圖構建和機器人定位。該系統(tǒng)使用ORB特征進行高效的視覺識別和地圖重建，支持關鍵幀...
SLAM技術可以應用在無人駕駛汽車、無人機、機器人、虛擬現(xiàn)實等領域中，為這些領域的發(fā)展提供了支持。SLAM技術的發(fā)展已經(jīng)逐漸從單純的定位和地圖構建轉向了...
視覺傳感器在大多數(shù)紋理豐富的場景中效果很好，但是遇到玻璃或白墻這樣特征少的場景就很難有效工作了。盡管如此相機數(shù)據(jù)的優(yōu)點在于數(shù)據(jù)基本不會有漂移。
激光 SLAM 任務是搭載激光雷達的主體于運動中估計自身的位姿，同時建立周圍的環(huán)境地圖。而準確的定位需要精確的地圖，精確的地圖則來自于準確的定位，定位側...
LSD-SLAM 即 Large-Scale Direct SLAM，兼容單目相機和雙目相機。LSD-SLAM是一種基于光流跟蹤的直接法SLAM，但是實...
SLAM中，先驗值通常從一系列傳感器獲得，比如慣性測量單元（IMU）和編碼器，而觀測值則是通過GPS、相機和激光雷達等其他傳感器獲取的，后驗值是融合了先...
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。
一方面獲取傳感器采集的各幀數(shù)據(jù)對應的局部坐標系的位置和姿態(tài)是構建地圖的關鍵， 即建圖包含了定位問題; 另一方面構建準確的地圖又是精確定位的前提， 因此，...
基于NID-SLAM對神經(jīng)SLAM在動態(tài)環(huán)境下的性能提升
TUM數(shù)據(jù)集上相機跟蹤結果，評價指標是ATE RMSE [ m ] (↓)，表示相關文獻未提及這個數(shù)據(jù)。
2024-01-12 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡SLAM 592 0
Faster-LIO是基于FastLIO2開發(fā)的。FastLIO2是開源LIO中比較優(yōu)秀的一個，前端用了增量的kdtree（ikd-tree），后端用了...
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 ...
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...
大多同時定位于建圖（SLAM）系統(tǒng)在傳統(tǒng)上假定的都是靜態(tài)世界，這與現(xiàn)實世界的場景不符。
三維重建目前是最為炙手可熱的領域。攝影測量或結構光投影技術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)。
與人眼的立體感知類似，雙目立體視覺用兩個相機從不同的角度對被測物體成像。依據(jù)兩幅圖像中對應點的立體視差( stereo disparity) ，根據(jù)三角...
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 ...
基于深度學習的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SLAM 1636 0
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