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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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基于自動駕駛汽車記錄的3D激光掃描的SLAM閉環(huán)問題討論
同時定位和映射（SLAM）是大多數自主系統(tǒng)所需的基本能力。在本文中，我們討論了基于自動駕駛汽車記錄的3D激光掃描的SLAM閉環(huán)問題。
k-d樹是一種常用的多維數據結構，它可以用于范圍搜索、最近鄰搜索等問題。但是，在實際應用中，我們經常需要對動態(tài)數據進行查詢和修改操作。
服務機器人、巡檢機器人、自動駕駛車輛等SLAM應用，需要進行長時間的定位和導航，但是可能會遇到很多光照變化（甚至天氣季節(jié)變化）、不同視角提取的不同特征、...
基于動態(tài)環(huán)境中的魯棒BA和選擇性全局優(yōu)化的魯棒VI-SLAM框架
視覺慣性里程計和SLAM算法廣泛應用于各種領域，如服務機器人、無人機和自主車輛。大多數SLAM算法都是基于靜態(tài)環(huán)境假設。然而，在現(xiàn)實世界中，存在各種動態(tài)...
語義SLAM系統(tǒng)和傳統(tǒng)SLAM系統(tǒng)對比
結構光測距是用一個光源（常用是紅外）將一定的圖案投射到物體上，再用攝像頭收集變形后的圖案進行深度計算。
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...
大多數無人機利用全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）技術和慣性傳感器（INS）來估計自己的地理空間定位。無人機通過GNSS接收器進行增強，這些接收器受益于從衛(wèi)星...
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。
在本文中，我們提出了OASIS方法，用于優(yōu)化地在一個用于執(zhí)行SLAM的移動機器人上布置傳感器。我們的方法將設計任務形式化為在一個可計算的E-最優(yōu)性性能度...
我們的網絡是在線訓練和評估的。一個接一個地添加新的幀，并在關鍵幀的局部窗口中進行優(yōu)化。
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操作.
算法將雷達點云做為輸入，可以直接判定點是否屬于動態(tài)物體。還能構建Volumetric Belief地圖（可以理解為存儲每個點是否動態(tài)的概率），構建完地圖...
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。
正如圖中所示，機器人自主定位導航技術中包括：定位和地圖創(chuàng)建（SLAM）與路徑規(guī)劃和運動控制兩個部分，而SLAM本身只是完成機器人的定位和地圖創(chuàng)建，二者有所區(qū)別。
可以看一下單目深度估計效果，這個深度圖的分辨率是真的高，物體邊界分割的非常干凈！這里也推薦工坊推出的新課程《單目深度估計方法：算法梳理與代碼實現(xiàn)》。
雖然在SLAM和SFM中，特征點已經被廣泛研究，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。
相似結構一直是SLAM和SfM中很難處理卻又不得不處理的問題，如果機器人遇到了非常相似但實際不同的結構，很容易因為匹配數量足夠多而引發(fā)假陽性回環(huán)和重建失...
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。
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