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VIL-SLAM系統(tǒng)可實現(xiàn)獲得更好的回環(huán)約束

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2022-11-09 12:38:213048

基于視覺傳感器的SLAM系統(tǒng)學習

視覺SLAM是一種基于視覺傳感器的 SLAM 系統(tǒng),與激光傳感器相比,視覺傳感器具有成本低、保留環(huán)境語義信息的優(yōu)點,能夠與深度學習進行大量結(jié)合。
2022-11-29 21:38:371237

基于深度學習的視覺SLAM綜述

(Visual SLAM,VSLAM)是將圖像作為主要環(huán)境感知信息源的SLAM系統(tǒng),VSLAM以計算相機位姿為主要目標,通過多視幾何方法構(gòu)建3D地圖[4]
2022-12-02 15:00:283030

SLAM的原理 手持SLAM的優(yōu)缺點講解

手持SLAM設備最大的特點肯定要放到手持這個動作上面,由于SLAM算法的優(yōu)越性,手持可以做到走到哪里測到哪里。
2022-12-27 10:43:416809

用于3D激光雷達SLAM回環(huán)檢測的實時詞袋模型BoW3D

Lego-LOAM是基于軌跡位姿方法的回環(huán)檢測,使用KDtree尋找當前位姿的歷史最近位姿,之后把歷史位姿作為候選,用ICP算法修正位姿。
2023-01-11 09:12:592991

用于SLAM的神經(jīng)隱含擴展編碼

我們提出了NICE-SLAM,一個密集的RGB-D SLAM系統(tǒng),它具有實時性、擴展性、預測性和對各種挑戰(zhàn)性場景的魯棒性。
2023-01-30 11:19:291336

IMU進行普通的3D SLAM能得到什么樣的結(jié)果呢?

此次的優(yōu)化針對的場景是室內(nèi)小場景、室內(nèi)大場景和室外場景下運行3D SLAM時,z方向的誤差累積、以及十萬平米(≈400*400)建圖時回環(huán)檢測效率低下的問題,機器上使用的主要傳感器3D LiDAR有velodyne16線(或ouster16線),IMU使用的是阿路比-LPMS-IG1。
2023-03-14 09:49:282349

OV2SLAM(高速視覺slam)簡析

視覺里程計最近幾年越來越受到學術界以及工業(yè)界的認可,以ORB和VINS為代表的視覺SLAM已經(jīng)可以滿足絕大多數(shù)場景,而OV2SLAM在其他VSLAM中脫穎而出,其實時性以及具體的回環(huán)性能在測試中都得到了認可。
2023-03-21 17:16:312669

適用于激光SLAM的點云全局特征描述子回環(huán)檢測方案

目前,SLAM算法通過估計的相鄰幀之間的位姿變換不斷疊加進行位姿信息計算,隨著巡檢時間的增加,每次位姿估計中的偏差不斷累積形成較大的累積誤差,制約了算法的定位精度。
2023-05-03 10:03:003912

ORB-SLAM3整體流程詳解

與ORB-SLAM2相比,ORB-SLAM3在處理大視差和長時間未觀測到的場景時效果更好。它還提供了更準確的幀間運動估計和更快的處理速度。
2023-06-19 09:28:126214

ZYNQ7035 PL Cameralink回環(huán)例程

本文主要介紹說明XQ6657Z35-EVM評估板Cameralink回環(huán)例程的功能、使用步驟以及各個例程的運行效果
2023-07-07 14:15:021774

ASIC設計約束與SDC命令

根據(jù)ASIC邏輯設計,優(yōu)化的約束是速度和面積。在物理設計中,我們需要對面積、速度和功率進行優(yōu)化設計。根據(jù)所需的技術節(jié)點和策略進行更好的功耗規(guī)劃,總是有助于獲得芯片的布局。
2023-07-09 11:28:331403

slam技術研究現(xiàn)狀 SLAM技術開發(fā)和應用挑戰(zhàn)

近日,全國SLAM技術論壇于廈門大學舉辦。本次論壇聚焦SLAM和相關技術的前沿發(fā)展以及在應用領域的行業(yè)機會,旨在為SLAM技術和應用領域搭建全方位展示與交流平臺,推動國內(nèi)SLAM技術的發(fā)展以及產(chǎn)學研
2023-08-01 09:37:231822

什么是SLAM SLAM技術目前主要應用在哪些領域?

激光雷達是最古老,研究也最多的SLAM傳感器。它們提供機器人本體與周圍環(huán)境障礙物間的距離信息。常見的激光雷達,例如SICK、Velodyne還有我們國產(chǎn)的rplidar等,都可以拿來做SLAM。激光雷達能以很高精度測出機器人周圍障礙點的角度和距離,從而很方便地實現(xiàn)SLAM、避障等功能。
2023-08-16 10:31:083545

視覺SLAM是什么?視覺SLAM的工作原理 視覺SLAM框架解讀

近年來,SLAM技術取得了驚人的發(fā)展,領先一步的激光SLAM已成熟的應用于各大場景中,視覺SLAM雖在落地應用上不及激光SLAM,但也是目前研究的一大熱點,今天我們就來詳細聊聊視覺SLAM的那些事兒。
2023-09-05 09:31:115454

3D重建的SLAM方案算法解析

GO-SLAM主要還是基于NeRF進行稠密重建,可以發(fā)現(xiàn)相較于NICE-SLAM這些SOTA方案,GO-SLAM重建場景的全局一致性更好,這主要是因為它引入了回環(huán)和全局BA來優(yōu)化累計誤差。
2023-09-11 10:03:292327

SLAM/SfM相似非回環(huán)場景應該如何處理?

相似結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu),很容易因為匹配數(shù)量足夠多而引發(fā)假陽性回環(huán)和重建失敗。傳統(tǒng)方法更多的還是利用匹配數(shù)量的閾值或者和其他幾何關系的比值閾值來判斷,這種方法在遇到高對稱結(jié)構(gòu)時很容易失敗。
2023-09-20 15:15:261502

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。
2023-11-29 10:35:181505

基于NeRF/Gaussian的全新SLAM算法

基于NeRF的SLAM算法采用全局地圖和圖像重建損失函數(shù),通過微分渲染捕獲稠密的光度信息,具有高保真度。
2024-01-26 10:48:311263

什么是SLAM?基于3D高斯輻射場的SLAM優(yōu)勢分析

基于NeRF的SLAM算法采用全局地圖和圖像重建損失函數(shù),通過微分渲染捕獲稠密的光度信息,具有高保真度。
2024-04-01 12:44:561695

工程實踐中VINS與ORB-SLAM的優(yōu)劣分析

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(gòu)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,支持關鍵幀技術和回環(huán)檢測來優(yōu)化地圖的準確性。
2024-04-08 10:17:075403

深度解析深度學習下的語義SLAM

隨著深度學習技術的興起,計算機視覺的許多傳統(tǒng)領域都取得了突破性進展,例如目標的檢測、識別和分類等領域。近年來,研究人員開始在視覺SLAM算法中引入深度學習技術,使得深度學習SLAM系統(tǒng)獲得了迅速發(fā)展,并且比傳統(tǒng)算法展現(xiàn)出更高的精度和更強的環(huán)境適應性。
2024-04-23 17:18:362157

Xilinx FPGA的約束設置基礎

LOC約束是FPGA設計中最基本的布局約束和綜合約束,能夠定義基本設計單元在FPGA芯片中的位置,實現(xiàn)絕對定位、范圍定位以及區(qū)域定位。
2024-04-26 17:05:052429

智能選擇ADC/DAC實現(xiàn)更好的軟件定義無線電設計

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《智能選擇ADC/DAC實現(xiàn)更好的軟件定義無線電設計.pdf》資料免費下載
2024-10-21 09:59:580

激光雷達在SLAM算法中的應用綜述

SLAM算法運行的重要傳感器。基于激光雷達的SLAM算法,對激光雷達SLAM總體框架進行介紹,詳細闡述前端里程計、后端優(yōu)化、回環(huán)檢測、地圖構(gòu)建模塊的作用并總結(jié)所使用的算法;按由2D到 3D,單傳感器到多傳感器融合的順序,對經(jīng)典的具有代表性的開源算法進行描述和梳理歸納;介紹常用的開源數(shù)據(jù)集,以
2024-11-12 10:30:253466

利用VLM和MLLMs實現(xiàn)SLAM語義增強

語義同步定位與建圖(SLAM系統(tǒng)在對鄰近的語義相似物體進行建圖時面臨困境,特別是在復雜的室內(nèi)環(huán)境中。本文提出了一種面向?qū)ο?b class="flag-6" style="color: red">SLAM的語義增強(SEO-SLAM)的新型SLAM系統(tǒng),借助視覺語言模型
2024-12-05 10:00:582293

一種基于點、線和消失點特征的單目SLAM系統(tǒng)設計

本文提出了一種穩(wěn)健的單目視覺SLAM系統(tǒng),該系統(tǒng)同時利用點、線和消失點特征來進行精確的相機位姿估計和地圖構(gòu)建,有效解決了傳統(tǒng)基于點特征的SLAM的局限性。
2025-03-21 17:07:08930

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