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INDEMIND

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FPGA和GPU加速的視覺SLAM系統(tǒng)中特征檢測器研究

特征檢測是SLAM系統(tǒng)中常見但耗時的模塊,隨著SLAM技術日益廣泛應用于無人機等功耗受限平臺,其效率....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 10-31 09:30 ?282次閱讀
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INDEMIND視覺空間智能重構掃地機器人清潔邏輯

不知從何時起,掃地機器人陷入了“卷參數(shù)”“堆配置”的怪圈。傳感器越加越多,吸力數(shù)值越飆越猛,電池容量....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 10-22 16:41 ?600次閱讀

INDEMIND解鎖陪伴機器人能力新邊界

從2D感知到3D感知,從單一語音到多模態(tài)交互,解鎖陪伴機器人能力新邊界。
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 10-09 14:25 ?335次閱讀

全新輕量級ViSTA-SLAM系統(tǒng)介紹

無需相機內參、極致輕量的前端(前端模型大小僅為同類35%),實時單目視覺SLAM,ViSTA-SLA....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 09-22 15:53 ?602次閱讀
全新輕量級ViSTA-SLAM系統(tǒng)介紹

INDEMIND臟污識別技術賦能掃地機器人功能進化

從吸力升級到掃拖協(xié)同,從基站功能迭代到機械臂應用,掃地機器人的每一次進化,都在朝著“更聰明”“更好用....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 08-26 09:42 ?740次閱讀

一種適用于動態(tài)環(huán)境的自適應先驗場景-對象SLAM框架

由于傳統(tǒng)視覺SLAM在動態(tài)場景中容易會出現(xiàn)嚴重的定位漂移,本文提出了一種新穎的基于場景-對象的可靠性....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 08-19 14:17 ?619次閱讀
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具備光照魯棒和自適應特征剔除的VSLAM前端框架

現(xiàn)有的基于特征的VSLAM系統(tǒng)依賴于固定的前端參數(shù),這使得它們在面對光照突變時顯得十分脆弱,且特征跟....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 07-30 10:38 ?451次閱讀
具備光照魯棒和自適應特征剔除的VSLAM前端框架

基于深度學習的增強版ORB-SLAM3詳解

ORB-SLAM3雖是當前最先進的SLAM之一,但由于使用傳統(tǒng)的ORB(定向FAST和旋轉BRIEF....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 07-14 17:21 ?1234次閱讀
基于深度學習的增強版ORB-SLAM3詳解

一種適用于動態(tài)環(huán)境的實時RGB-D SLAM系統(tǒng)

近期用于視覺SLAM的3D高斯?jié)姙R(3DGS)技術在跟蹤和高保真建圖方面取得了顯著進展。然而,其順序....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 07-04 15:14 ?942次閱讀
一種適用于動態(tài)環(huán)境的實時RGB-D SLAM系統(tǒng)

一種適用于動態(tài)環(huán)境的3DGS-SLAM系統(tǒng)

當前基于神經(jīng)輻射場(NeRF)或3D高斯?jié)姙R(3DGS)的SLAM方法在重建靜態(tài)3D場景方面表現(xiàn)出色....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 06-13 10:10 ?958次閱讀
一種適用于動態(tài)環(huán)境的3DGS-SLAM系統(tǒng)

三維高斯?jié)姙R大規(guī)模視覺SLAM系統(tǒng)解析

近期興起的神經(jīng)輻射場(NeRF)與三維高斯?jié)姙R(3DGS)技術在視覺SLAM中展現(xiàn)出令人鼓舞的突破性....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 05-27 14:13 ?1112次閱讀
三維高斯?jié)姙R大規(guī)模視覺SLAM系統(tǒng)解析

基于高斯的稠密視覺SLAM研究

基于高斯的場景表示在新視角下會出現(xiàn)幾何失真,這大大降低了基于高斯的跟蹤方法的準確性。這些幾何不一致主....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 05-15 10:36 ?757次閱讀
基于高斯的稠密視覺SLAM研究

一種新型激光雷達慣性視覺里程計系統(tǒng)介紹

針對具有挑戰(zhàn)性的光照條件和惡劣環(huán)境,本文提出了LIR-LIVO,這是一種輕量級且穩(wěn)健的激光雷達-慣性....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 04-28 11:18 ?777次閱讀
一種新型激光雷達慣性視覺里程計系統(tǒng)介紹

一種實時多線程VSLAM框架vS-Graphs介紹

針對現(xiàn)有VSLAM系統(tǒng)語義表達不足、地圖可解釋性差的問題,本文提出vS-Graphs,一種實時多線程....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 04-19 14:07 ?708次閱讀
一種實時多線程VSLAM框架vS-Graphs介紹

INDEMIND三維語義建圖技術讓機器人看懂立體世界

當行業(yè)還在為機械臂拖布、自動上下水等清潔模塊不斷狂卷時,掃地機器人正站在智能化躍遷的十字路口。這場從....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 04-14 12:39 ?773次閱讀

TCL攜手INDEMIND重新定義家庭AI交互邊界

繼CES 2025首秀引發(fā)全球關注后,全球首款分體式AI陪伴機器人TCL Ai Me再次登陸AWE ....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 03-25 13:32 ?1004次閱讀

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....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 03-21 17:07 ?815次閱讀
一種基于點、線和消失點特征的單目SLAM系統(tǒng)設計

掃地機器人市場的破局之路

消費者對兼顧高性能與低價格的訴求不斷升級,倒逼行業(yè)加速技術普惠。
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 03-17 16:05 ?673次閱讀

用于黑暗中視覺自我運動估計的新型主動照明框架

本文提出一種新型主動照明框架,通過動態(tài)控制可移動光源主動照亮高紋理區(qū)域,顯著提升VO與VSLAM算法....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 02-28 14:29 ?639次閱讀
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如何讓陪伴機器人更懂家庭

隨著ChatGPT等AI的出現(xiàn),《her》似乎不再是科幻。大家開始探索AI陪聊、AI心理咨詢,甚至是....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 01-20 17:21 ?1348次閱讀

INDEMIND助力打造世界首款分體式陪伴機器人

近日,一年一度的“科技春晚”CES 2025正式拉開帷幕。作為展示最新技術成果和創(chuàng)新產(chǎn)品的關鍵平臺,....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 01-10 10:29 ?884次閱讀

一種基于MASt3R的實時稠密SLAM系統(tǒng)

本文提出了一種即插即用的單目SLAM系統(tǒng),能夠在15FPS的幀率下生成全局一致的位姿和稠密幾何圖形。....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 12-27 15:25 ?2269次閱讀

INDEMIND創(chuàng)新視覺技術助力機器人清潔模式革新

自掃拖功能的上線,掃地機器人在清潔系統(tǒng)上的死磕便從未停止。然而,隨著各類創(chuàng)新技術越加越多,掃地機器人....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 12-20 10:21 ?901次閱讀

用于任意排列多相機的通用視覺里程計系統(tǒng)

如何讓多相機視覺SLAM系統(tǒng)更易于部署且對環(huán)境更具魯棒性?本文提出了一種適用于任意排列多相機的通用視....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 12-13 11:22 ?1129次閱讀
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一種降低VIO/VSLAM系統(tǒng)漂移的新方法

本文提出了一種新方法,通過使用點到平面匹配將VIO/VSLAM系統(tǒng)生成的稀疏3D點云與數(shù)字孿生體進行....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 12-13 11:18 ?1171次閱讀
一種降低VIO/VSLAM系統(tǒng)漂移的新方法

用于SLAM中點云地圖綜合評估的開源框架

在SLAM中評估大規(guī)模的點云地圖仍頗具挑戰(zhàn),主要原因在于缺乏統(tǒng)一、穩(wěn)健且高效的評估框架。本文提出了M....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 12-13 11:18 ?1381次閱讀
用于SLAM中點云地圖綜合評估的開源框架

INDEMIND立體視覺技術讓機器人落地更穩(wěn)

即便服務機器人經(jīng)歷市場降溫,行業(yè)內卷,玩家們卻依然趨之若鶩,紛紛入局,背后到底有什么魔力?
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 12-06 13:58 ?819次閱讀

Transformer是機器人技術的基礎嗎

生成式預訓練Transformer(GPT)被吹捧為將徹底改變機器人技術。但實際應用中,GPT需要龐....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 12-05 10:54 ?917次閱讀
Transformer是機器人技術的基礎嗎

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環(huán)境中....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 12-05 10:00 ?2150次閱讀
利用VLM和MLLMs實現(xiàn)SLAM語義增強

開發(fā)小型機器人面臨哪些難題

盡管不同商用場景的大多區(qū)域都十分相似,但非標準化的場景屬性無法避免的導致了不少corner case....
的頭像 INDEMIND 發(fā)表于 11-22 09:44 ?891次閱讀