ROS與移動底盤通信教程
本實驗是實現(xiàn)機器人自主導(dǎo)航的重要步驟，對于輪式機器人，可以通過在底盤加裝輪式里程計的方式來獲得機器人....
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....
一種基于直接法的動態(tài)稠密SLAM方案
基于特征點法的視覺SLAM系統(tǒng)很難應(yīng)用于稠密建圖，且容易丟失動態(tài)對象。而基于直接法的SLAM系統(tǒng)會跟....
介紹一種對標Tesla Occupancy的開源3D語義場景補全?法
在 2022 年的 Tesla AI Day 上， Tesla 將 Bev（鳥瞰圖） 感知進?步升....
基于事件相機的超分辨率圖像恢復(fù)
由于事件相機具有極高的時間分辨率，其在機器人和計算機視覺方面具有很大的潛力。然而，它的異步成像機制往....
基于ROS的機器人建圖與導(dǎo)航仿真全過程
之前一直想寫一篇關(guān)于ROS機器人建圖與導(dǎo)航仿真全過程的教程，終于有時間來做這個事啦，本人也拿過吉林省....
導(dǎo)航定位狀態(tài)評估專題：“特征”離群點判斷與剔除
另外一個經(jīng)典幀匹配算法論文：Real-Time Correlative Scan Matching（....
一種使用工業(yè)機械臂穩(wěn)定規(guī)劃抓取3D可變形物體的方法
通過使用之前開發(fā)的接觸模型，我們可以處理高度可變形的物體，并精確估計變形時產(chǎn)生的接觸力。這些精確的估....
ICLR 2023 Spotlight：2D圖像轉(zhuǎn)換3D
本文提出的人體 NeRF 基于參數(shù)化人體模型 SMPL，它提供了方便的人體姿勢以及形狀的控制。進行 ....
使用事件相機來進行隱私保護的視覺定位新方式
Event camera則從傳感器層面解決傳統(tǒng)相機的缺點，同傳統(tǒng)相機不同，事件相機只觀測場景中的“運....
介紹一種神經(jīng)場成對配準的技術(shù)NeRF2NeRF
我們介紹了一種神經(jīng)場成對配準的技術(shù)，它擴展了基于優(yōu)化的經(jīng)典局部配準（即ICP）以操作神經(jīng)輻射場（Ne....
從多視角圖像做三維場景重建 (CVPR'22 Oral)
最近，有方法提出基于隱式神經(jīng)表示做三維重建。NeRF [3] 通過可微分的體積渲染技術(shù)從圖像中學(xué)習(xí)隱....
媲美XShell，功能豐富的Linux終端遠程連接器
文件管理器是大多數(shù)計算機用戶與其 PC 上的文件和文件夾交互的默認方式。Windows 所有者擁有 ....
一種用于視覺定位的2D-3D匹配方法GAM
提出了一種新的2D-3D匹配方法，幾何輔助匹配（GAM），使用外觀信息和幾何上下文來改進2D-3D特....
XRSLAM幫你快速搭建移動平臺AR應(yīng)用
XRSLAM[4]是OpenXRLab空間計算平臺中基于C++語言實現(xiàn)的SLAM算法庫，算法基于單目....
機械臂抓取從入門到實戰(zhàn)課程
機器人視覺抓取的目的是使用一個機械手模型(包括二指或多指夾爪，吸盤等)，以RGB或RGBD相機采集的....
NerfingMVS：引導(dǎo)優(yōu)化神經(jīng)輻射場實現(xiàn)室內(nèi)多視角三維重建
既然Nerf可以表示場景的三維信息，一個自然的想法是能不能將NeRF應(yīng)用到室內(nèi)場景三維重建任務(wù)中呢。....
一種用于生成3D對象的替代方法
雖然最近關(guān)于根據(jù)文本提示生成 3D點云的工作已經(jīng)顯示出可喜的結(jié)果，但最先進的方法通常需要多個 GPU....
一種使用2D激光雷達在室內(nèi)場景下估計機器人姿態(tài)的方法
確定移動機器人的狀態(tài)是機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中重要的組成部分。在本文中，我們提出了一種使用2D激光雷達在室內(nèi)....
基于反向傳播PnP優(yōu)化的端到端可學(xué)習(xí)幾何視覺介紹
深度網(wǎng)絡(luò)在從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式方面表現(xiàn)出色。另一方面，許多幾何視覺任務(wù)被指定為優(yōu)化問題。
基于NeRF的三維場景重建和理解
這種拍攝方式在SLAM或者SFM中更多見，而傳統(tǒng)三維重建或者RGBD重建是很難做出 NeRF 或者 ....
關(guān)于GNU/Linux操作系統(tǒng)的10個神話
長期以來，Linux一直被認為是一種令人生畏的操作系統(tǒng)，尤其是對于初學(xué)者而言?？紤]到在命令行上工作所....
自動駕駛：自動泊車之AVM環(huán)視系統(tǒng)算法2
在前面的工作中，我們調(diào)用opencv函數(shù)findChessboardCorners提取圖像上位于標定....
ROS Navigation Stack的整體設(shè)計思路和功能包
ROS Navigation Stack是ROS提供的一個二維的導(dǎo)航功能包集合，通過輸入里程計、傳感....
現(xiàn)實虛擬化：從三維重建到逆渲染（Inverse Rendering）
當然，深度學(xué)習(xí)方法也可以與經(jīng)典方法結(jié)合，在某些情況下可以起到明顯作用。如SfM中的特征點檢測，利用深....
ScanContext論文詳解：Lidar SLAM 回環(huán)檢測、空間描述符
Scan Context的不同在于，它不僅僅是count the number of points,....
淺談激光雷達的盲區(qū)
激光雷達接收器一般有幾到幾十納秒的死區(qū)時間（Dead Time），死區(qū)時間是指激光雷達接收到一個激光....
密集單目SLAM的概率體積融合概述
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....
將不確定性感知和姿態(tài)回歸結(jié)合用于自動駕駛車輛定位
提出了一種聯(lián)合訓(xùn)練姿態(tài)估計和不確定性的方法，其具有可靠的不確定性估計和改進的訓(xùn)練穩(wěn)定性。
輻射場的實時密集單眼SLAM簡析
我們提出了一個新的幾何和光度3D映射管道，用于從單眼圖像中準確和實時地重建場景。為了實現(xiàn)這一目標，我....
工商網(wǎng)監(jiān)