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slam

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SLAM (simultaneous localization and mapping),也稱為CML (Concurrent Mapping and Localization), 即時(shí)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(gè)機(jī)器人放入未知環(huán)境中的未知位置

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slam技術(shù)

一種快速的激光視覺慣導(dǎo)融合的slam系統(tǒng)

一個(gè)建立在兩個(gè)基于直接法的緊耦合的完整的激光視覺慣導(dǎo)融合的slam框架;

2022-11-09 標(biāo)簽:處理器SLAM激光視覺 1806 0

點(diǎn)到點(diǎn)ICP做對(duì)了也能實(shí)現(xiàn)簡單準(zhǔn)確且魯棒的激光里程計(jì)

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現(xiàn)有很多LiDAR里程計(jì)都依賴于某種形式的ICP估計(jì)幀間位姿,例如CT-ICP, LOAM等。

2023-05-09 標(biāo)簽:機(jī)器人SLAMICP 1806 0

myAgv的slam算法學(xué)習(xí)以及動(dòng)態(tài)避障

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隨著科技得越來越發(fā)達(dá),人工智能,自動(dòng)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(dòng)駕駛并沒有得到很全面得普及,還在進(jìn)行不斷的開發(fā)和測試當(dāng)中。從小就...

2023-05-26 標(biāo)簽:機(jī)器人人工智能SLAM 1736 0

NeRF何去何從?GS SLAM到底哪家強(qiáng)?來看看最新的開源方案!

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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(kuò)展到RGBD序列。還擴(kuò)展了Gau...

2023-12-26 標(biāo)簽:3D開源SLAM 1700 0

基于圖的SLAM點(diǎn)稀疏化方法

特征點(diǎn)法的VSLAM系統(tǒng)中,特征點(diǎn)并不是越多越好;相反, 少量 并且 質(zhì)量高 的點(diǎn)會(huì)讓這個(gè)SLAM系統(tǒng)位姿精度更高,且消耗更少的存儲(chǔ)資源和計(jì)算資源。

2022-08-23 標(biāo)簽:傳感器3D存儲(chǔ) 1683 0

3D激光SLAM核心:為什么要進(jìn)行點(diǎn)云特征提取

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3D激光SLAM中所用的一般是多線激光雷達(dá),每一個(gè)數(shù)據(jù)幀中的點(diǎn)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(dá),一般點(diǎn)云數(shù)在幾...

2023-08-28 標(biāo)簽:SLAM激光雷達(dá)3D激光 1668 0

深度解析自動(dòng)駕駛中的BEV和SLAM技術(shù)

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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(biāo)簽:CMOS控制系統(tǒng)SLAM 1658 0

測試的SLAM方案

在實(shí)驗(yàn)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...

2022-08-03 標(biāo)簽:諧波SLAMGitHub 1657 0

分享一種基于深度圖像梯度的線特征提取算法download

在低紋理區(qū)域,傳統(tǒng)的基于特征點(diǎn)的SfM/SLAM/三維重建算法很容易失敗。因此很多算法會(huì)嘗試去提取線特征來提高點(diǎn)特征的魯棒性,典型操作就是LSD。

2023-01-08 標(biāo)簽:檢測器SLAMAFM 1646 0

基于RGB-D相機(jī)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(jī)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(gè)...

2023-03-23 標(biāo)簽:ArSLAMvr 1645 0

基于深度學(xué)習(xí)的LiDAR SLAM框架(DeepPointMap)

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定位準(zhǔn)確性:與六種最新的里程計(jì)和SLAM方法進(jìn)行比較,包括KISS-ICP、LeGO-LOAM、SC-LeGO-LOAM、MULLS、CT-ICP和Ge...

2023-12-29 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SLAM 1640 0

基于視覺傳感器的無人機(jī)導(dǎo)航示意圖

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基于光流的方法無法獲得精確的距離,這可能會(huì)限制在某些特定任務(wù)中的使用。相比之下,基于 SLAM 的方法可以通過復(fù)雜的 SLAM 算法提供精確的度量地圖,...

2023-09-13 標(biāo)簽:移動(dòng)機(jī)器人視覺傳感器無人機(jī) 1640 0

基于點(diǎn)到極線度量的用于道路車輛的雙目視覺里程計(jì)

精準(zhǔn)定位是所有自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的基礎(chǔ)組成模塊。本文,我們專注于雙目相機(jī),提出一種名叫SOFT2的新方法,這是當(dāng)前KITTI評(píng)分板上排名第一的算法。

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機(jī)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(dá)、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(jìn)行SLAM時(shí),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(...

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SLAM和三維重建有什么聯(lián)系和區(qū)別?

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SLAM:同步定位與地圖構(gòu)建;定誰的位?相機(jī)的位,相機(jī)在機(jī)器人身上,就是定機(jī)器人的位。建誰的地圖?相機(jī)經(jīng)過地方的地圖。二者結(jié)合,才能確定機(jī)器人在某個(gè)地圖...

2023-07-17 標(biāo)簽:SLAM三維重建 1619 0

一種基于直接法的動(dòng)態(tài)稠密SLAM方案

基于特征點(diǎn)法的視覺SLAM系統(tǒng)很難應(yīng)用于稠密建圖,且容易丟失動(dòng)態(tài)對(duì)象。而基于直接法的SLAM系統(tǒng)會(huì)跟蹤圖像幀之間的所有像素,因此在動(dòng)態(tài)稠密建圖方面可以取...

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CVPR 2023最佳論文候選出爐!

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隨后,利用估計(jì)的頭部姿勢(shì)作為輸入,EgoEgo利用條件擴(kuò)散,以產(chǎn)生多個(gè)可信的全身運(yùn)動(dòng)。這種頭部和身體姿勢(shì)的分離消除了對(duì)配對(duì)自我中心視頻和三維人體運(yùn)動(dòng)的訓(xùn)...

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CT-ICP:實(shí)時(shí)彈性激光雷達(dá)里程計(jì)與回環(huán)檢測

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通過在每一幀掃描的開始和結(jié)束時(shí)刻聯(lián)合優(yōu)化兩個(gè)姿勢(shì),并根據(jù)時(shí)間戳進(jìn)行插值,使掃描進(jìn)行彈性變形以與地圖(白點(diǎn))對(duì)齊,從而創(chuàng)建連續(xù)時(shí)間掃描到地圖的里程計(jì)。圖片...

2023-08-02 標(biāo)簽:SLAM激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 1607 0

高翔博士分享:單目SLAM在移動(dòng)端應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)有哪些?

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很顯然,沒有距離信息,我們不知道一個(gè)東西的遠(yuǎn)近——所以也不知道它的大小。它可能是一個(gè)近處但很小的東西,也可能是一個(gè)遠(yuǎn)處但很大的東西。只有一張圖像時(shí),你沒...

2023-06-07 標(biāo)簽:算法圖像SLAM 1593 0

自動(dòng)駕駛中常提的SLAM到底是個(gè)啥?

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隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的迅速發(fā)展,車輛在不同環(huán)境中的定位與導(dǎo)航需求愈加迫切,自動(dòng)駕駛的核心任務(wù)是讓車輛在未知或動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中安全、智能地行駛,這需要系統(tǒng)能夠...

2024-11-21 標(biāo)簽:SLAM自動(dòng)駕駛 1576 0

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