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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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我們習慣從圖像中選取比較有代表性的點，然后，在此基礎上，討論相機位姿估計問題，以及這些點的定位問題。 在經(jīng)典 SLAM 模型中，把它們稱為路標，而...
vMAP 是一種基于神經(jīng)場的對象級密集 SLAM 系統(tǒng)，可根據(jù) RGB-D 輸入流實時自動構建對象級場景模型。
如何優(yōu)化內(nèi)部物流以簡化和加速工業(yè) 4.0 供應鏈運行 - 第 2/2 部分
作者：Jeff Shepard 投稿人：DigiKey 北美編輯 本系列關于內(nèi)部物流的文章[ 第 1 部分 ] 討論了如何在系統(tǒng)層面使用自主移動機器人 ...
本文針對視覺SLAM的VO廣泛使用的特征點法以及光流法存在的問題，尋求建立一種更加簡便且穩(wěn)定的圖像配準算法，該算法以圖像一致性為理論基礎，利用VO順序采...
2022-09-15 標簽：SLAM 1103 0
本文的主要目標是通過擴展ORB-SLAM2的功能來增強準確性，從多個攝像頭中的姿態(tài)估計和地圖重用開始。所有這些多攝像頭的圖像特征將被合并到跟蹤模塊中進行...
2024-04-20 標簽：攝像頭SLAM數(shù)據(jù)集 1101 0
在對于基于視覺的狀態(tài)估計中，攝像機的運動對估計精度有重要影響。因此，在規(guī)劃無人機的運動時，既要考慮以上的任務，又要考慮感知質(zhì)量。
相機只有旋轉(zhuǎn)而無平移的時候，兩視圖的對極約束不成立，基礎矩陣F為零矩陣，這時候需要使用單應矩陣H場景中的點都在同一個平面上，可以使用單應矩陣計算像點的匹配點。
vSLAM能夠通過視覺傳感器來獲取環(huán)境信息，以達到估計機器人位姿和周圍環(huán)境三維重建的目的。但是傳統(tǒng)的視覺傳感器受限于它的硬件而導致的低動態(tài)感光范圍和運動...
智能服務機器人正成為行業(yè)的風口浪尖，從清掃機器人開始，家庭陪伴機器人、送餐機器人等陸續(xù)進入公眾視線。
深度解讀A-SLAM和AC-SLAM的實現(xiàn)和方法應用
本文的優(yōu)勢不僅包括討論A-SLAM的內(nèi)部組成部分，還包括其應用領域、局限性和未來前景，以及對過去十年A-SLAM進行全面的統(tǒng)計調(diào)查。
激光slam中，LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time)系列具有舉足輕重的地位。下面的表格是近年來LO...
近年來，使用機器學習技術進行特征提取的基于調(diào)制解調(diào)器特征的SLAM越來越受到關注，并有望在幾乎所有機器人工作環(huán)境中超越傳統(tǒng)方法。
2022-10-17 標簽：機器人神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù) 1071 0
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，我們利用了最近在密集單眼SLAM和實時分層容積神經(jīng)輻射...
從機器視覺的角度，由簡入繁從相機標定，平面物體檢測、有紋理物體、無紋理物體、深度學習、與任務/運動規(guī)劃結合等6個方面深度解析文章的標題。
本文提出了一種適用于動態(tài)場景的多層次地圖構建算法，如圖1所示的系統(tǒng)框架。首先，利用YOLOX[8]獲取場景的語義信息，采用多目標跟蹤算法對漏檢進行補償，...
圖像匹配是各種視覺應用中基本且關鍵的任務，如同時定位與地圖構建( Simultaneous Localization and Mapping，SLAM ...
提出一種新型的視覺-LiDAR里程計和建圖系統(tǒng)SDV-LOAM，能夠綜合利用相機和激光雷達的信息，實現(xiàn)高效、高精度的姿態(tài)估計和實時建圖，且性能優(yōu)于現(xiàn)有的...
近幾年點云 slam 領域有一類文章不滿足于僅估計 pose graph。嘗試類似視覺 slam 中的 ba 方法，其致力于同時估計 feature 和...
2022-11-21 標簽：SLAM 1017 0
SLAM（The Simultaneous Localisation and Mapping）中文的意思是同時定位和地圖繪制，即將一個移動機器人（也可以...
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