摘要: 本文主要比较单目VIO的算法在飞行机器人上运行的性能,测试使用统一数据集为EuRoC.其中评价指标为:姿态估计精度.每帧处理时间以及CPU和内存负载使用率,同时还有RMSE(运行轨迹与真实轨迹的比较指标).比较的单目VIO分别为:MSCKF.OKVIS.ROVIO.VINS-Mono.SVO-MSF.SVO-GTSAM.其中运用了四个测试平台Intel NUC(desktop PC).laptop.UP Board(embedded system for flying robots).O…

这是2018-IROS上的一篇文章,亮点是作者提出了Lines特征的VIO方案,还有就是提出一个新颖的回环检测,不是用传统的基于优化的方法或者BA,另外作者还发布了一个新的用于VIO的数据集.亮点主要还是在线特征的使用上,有更强的鲁棒性,能适应低纹理和光照变化的环境. Abstract: 提出Trifo-VIO系统,使用点和线特征的基于滤波的紧耦合立体VIO系统.线特征可以帮助点特征处理低纹理和光照变化的环境.在不使用全局BA或位姿图优化情况下,提出一个新的轻量级基于滤波的闭环检测以减少累计误差…

周围很多朋友开始做vio了,之前在知乎上也和胖爷讨论过这个问题,本文主要来自于知乎的讨论. 来自https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/137726592 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnblogs.com/hitcm/,如有任何问题,feel free to contact me at robotsming@gmail.com 如有问题,请及时反馈给我,博客会持续更新.…

简介:论文提出一种新的视觉里程计算法,其直接利用带噪声的IMU数据和视觉特征位置来优化相机位姿.不同于对IMU和视觉数据运行分离的滤波器,这种算法将它们纳入联合的非线性优化框架中.视觉特征的透视重投影代价函数以及从IMU和位姿轨迹得到的加速度和角速度运动代价函数被联合优化. 一.算法的整体框架 文中提出的在线VIO算法,其限制优化窗口只包括最近的观测和参数.随着窗口尺寸的变化,估计精度和计算成本之间的权衡就会出现.这种算法属于利用优化框架的基于关键帧的方法,与之前方法相反的是,不边缘化之前的状态…

Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 一文发表于2010的CVPR上,是笔者所知的第一篇将correlation filter引入tracking领域内的文章,文中所提的Minimum Output Sum of Squared Error(MOSSE),可以说是后来CSK.STC.Color Attributes等tracker的鼻祖.Correlation Filter(以下简称CF)源于信号处理领域,后被运用于图…

原文再续,书接一上回.话说上一次我们讲到了Correlation Filter类 tracker的老祖宗MOSSE,那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良.这次要谈的论文是我们国内Zhang Kaihua团队在ECCV 2014上发表的STC tracker:Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning.相信做跟踪的人对他们团队应该是比较熟悉的了,如Compressive Tracking就是他们的杰作之一…

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015  CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个 黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于 语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…

打算整理一个关于Person Re-identification的系列论文笔记,主要记录近年CNN快速发展中的部分有亮点和借鉴意义的论文. 论文笔记流程采用contributions->algorithm pipeline>experiments->个人评价 Scalable Person Re-identification: A Benchmark Zheng L, Shen L, Tian L, et al. Scalable Person Re-identification: A…

论文笔记: Dual Deep Network for Visual Tracking  2017-10-17 21:57:08  先来看文章的流程吧 ... 可以看到,作者所总结的三个点在于: 1. 文章将 边界和形状信息结合到深度网络中.底层 feature 和 高层 feature 结合起来,得到 coarse prior map,然后用 ICA-R model 得到更加显著的物体轮廓,以得到更好的似然性模型: 2. Dual network 分别处理两路不同的网络,使得前景和背景更加具有…

论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning  2017-06-06  21:43:53  这篇文章的 Motivation 来自于 MDNet: 本文所提出的 framework 为:…