SLAM相机定位

SLAM相机定位摘要深度学习在相机定位方面取得了很好的结果,但是当前的单幅图像定位技术通常会缺乏鲁棒性,从而导致较大的离群值.在某种程度上,这已通过序列的(多图像)或几何约束方法解决,这些方法可以学习拒绝动态对象和光照条件以获得更好的性能.在这项工作中,我们显示出注意力可以用来迫使网络专注于几何上更鲁棒的对象和特征,即使仅使用单个图像作为输入,也可以在通用基准中实现最新的性能.通过公共室内和室外数据集提供了广泛的实验证据.通过显著性图的可视化,我们展示了网络如何学习拒绝动态对象,从而产生好的…

Slam(即时定位与地图构建) 知识篇

Slam即时定位与地图构建技术解释同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义这里说的地图,是用来在环境中…

从零开始一起学习SLAM | 相机成像模型

上一篇文章<从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数?>以小白和师兄的对话展开,受到了很多读者的好评.本文继续采用对话的方式来学习一下相机成像模型,这个是SLAM中极其重要的内容,必须得掌握哦~ 小白:师兄,上次听你讲了李群李代数,有种“听君一席话胜读十年书”的赶脚~后来看书感觉容易理解多了呢!师兄:是吗?那太好啦,给你讲的过程也加深了我的理解呢小白:那师兄今天要不要继续加深理解一下相机成像模型的部分呢?师兄:额..好啊(感觉被套路了,不过想想上次小白师妹请客吃了烧烤呢)小白:讲完…

即时定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)

SLAM 即时定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 参考链接: 视觉SLAM漫谈,http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/3695962.html…

深度学习结合SLAM研究总结

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计位姿估计重定位其…

最近一年语义SLAM有哪些代表性工作？

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文由作者刘骁授权发布,转载请联系原作者,个人主页http://www.liuxiao.org 目前 Semantic SLAM (注意不是 Semantic Mapping)工作还比较初步,可能很多思路还没有打开,但可以预见未来几年工作会越来越多.语义 SLAM 的难点在于怎样设计误差函数,将 Deep Learning 的检测或者分割结果作为一个观测,融入 SLAM 的优化问题中一起联合优化,同时还要尽可能做到至少 GPU 实时.…

如何从零开始系统化学习视觉SLAM？

由于显示格式问题,建议阅读原文:如何从零开始系统化学习视觉SLAM? 什么是SLAM? SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的英文首字母组合,一般翻译为:同时定位与建图.同时定位与地图构建.虽然听起来比较拗口,但SLAM却是三维视觉的核心技术,广泛应用于AR.自动驾驶.智能机器人.无人机等前沿热门领域.可以说凡是具有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统.关于SLAM的具体应用场景介绍可以看<SLAM有什么用?> SLAM是计算机视…

SLAM领域牛人、牛实验室、牛研究成果梳理

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文阅读时间约5分钟对于小白来说,初入一个领域时最应该了解的当然是这个领域的研究现状啦.只有知道这个领域大家现在正在干什么,才能知道自己应该做什么.关注领域内的大牛以及领域内比较著名的实验室,紧跟大牛的脚步,才能走在科研的最前沿.今天CV_life君就帮各位整理了一些现阶段国内外SLAM的著名实验室,大牛以及研究成果,还会附带大牛们的代表性论文,开源代码,以及常用的数据集网址,小白们如果喜欢的话记得分享给朋友哦~ 话不多说…

从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网

对VSLAM和三维重建感兴趣的在计算机视觉life"公众号菜单栏回复"三维视觉"进交流群. 小白:师兄,上次你讲了点云拼接后,我回去费了不少时间研究,终于得到了和你给的参考结果差不多的点云,不过,这个点云"可远观而不可近看",放大了看就只有一个个稀疏的点了.究竟它能干什么呢? 师兄:这个问题嘛...基本就和SLAM的作用一样,定位和建图小白:定位好理解,可是师兄说建图,这么稀疏的地图有什么用呢? 师兄:地图分很多种,稀疏的,稠密的,还有半稀疏的等,你输出…

从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用？

SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的英文首字母组合,一般翻译为:同时定位与建图.同时定位与地图构建. 「同时定位与地图构建」这几个词,乍一听起来非常拗口,为了不在一开始就吓跑读者,我们先不对其进行专业的解释,用一个日常生活中形象的例子来进行说明. 初步认识 S L A M 我们知道现在有不少家用的扫地机器人,可以代替人对室内进行自动清扫.早期的扫地机器人并不智能,它只是具有简单的避障功能,在室内随机游走,遇到障碍物就转弯,这样会导致有很…

SLAM论文阅读笔记

[1]陈卫东, 张飞. 移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展[J]. 控制理论与应用, 2005, 22(3):455-460. [2]Cadena C, Carlone L, Carrillo H, et al. Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2016…

SLAM到底是什么？一文带你读懂SLAM

SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写,意为“同步定位与建图”,主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题,为了让大家更多的了解SLAM,以下将从SLAM的应用领域.SLAM框架.SLAM分类(基于传感器的SLAM分类)来进行全面阐述,本文仅对没有接触过SLAM的新人进行的科普. 一.SLAM的典型应用领域机器人定位导航领域:地图建模.SLAM可以辅助机器人执行路径规划.自主探索.导航等任务.国内的科沃斯.塔米以及最新面世的岚豹扫地…

三维重建：SLAM算法的考题总结

参考英文维基:https://en.wikipedia.org/wiki/Slam 参考文档:视觉slam研究分析的一点认识 1. 请简单描述您对机器人的SLAM的概念理解? 答: 机器人需要在自身位置不确定的条件下,在完全未知环境中创建地图, 同时利用地图进行自主定位和导航.这就是移动机器人的同时定位与地图创建(simultaneous localization and mapping (SLAM) ) 问题. 算法上一般分为相机定位跟踪和场景地图构建两个高度相关的部分.场景地图构建…

SLAM方向国内有哪些优秀公司？

计算机视觉life为读者整理了国内几十家涉及SLAM的优秀公司,涵盖自动驾驶.仓储机器人.服务机器人.无人机.AR.芯片相机等领域. 一自动/辅助驾驶: 1.百度: 主要产品:自动驾驶软件百度智能汽车开启未来之路.基于SD地图.ADAS地图.高精地图.人工智能.大数据, 向国内外车企提供自动驾驶系统解决方案和HMI人机交互平台:与车企.Tier1厂商.芯片厂商以及服务提供商等共同打造智慧汽车新生态自动驾驶软件服务自动驾驶软件服务,是面向汽车企业提供包括感知.自定位和决策在内的应用级自动驾驶辅…

解放双手——相机与IMU外参的在线标定

本文作者沈玥伶,公众号:计算机视觉life,编辑部成员一.相机与IMU的融合在SLAM的众多传感器解决方案中,相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图.这是因为这两个传感器之间具有互补性:相机在快速运动.光照改变等情况下容易失效.而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息,并且不受周围环境的影响,从而弥补相机的不足:同时,相机能够获得丰富的环境信息,通过视觉匹配完成回环检测与回环校正,从而有效地修正IMU的累计漂移误差. 二.什么是相机与IMU外参? 足够准确的…

综述 | SLAM回环检测方法

本文作者任旭倩,公众号:计算机视觉life成员,由于格式原因,公式显示可能出问题,建议阅读原文链接:综述 | SLAM回环检测方法在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累积误差.一个消除误差有效的办法是进行回环检测.回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置,如果检测到回环,它会把信息传递给后端进行优化处理.回环是一个比后端更加紧凑.准确的约束,这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图.如果…

三维视觉、SLAM方向全球顶尖实验室汇总

本文作者任旭倩,公众号:计算机视觉life,编辑成员欧洲英国伦敦大学帝国理工学院 Dyson 机器人实验室 http://www.imperial.ac.uk/dyson-robotics-lab 简介: 伦敦帝国理工学院戴森机器人实验室成立于2014年,由Andrew Davison.教授领导.是戴森公司和帝国理工学院领导机器人视觉小组Andrew Davison教授的合作实验室,Andrew Davison是视觉SLAM领域的先驱,戴森提供大量的资金和支持,以建立一个机器人专家团队,他…

SLAM面试常见问题

之前我们分享过视觉SLAM找工作.面试经历,见<2018年SLAM.三维视觉方向求职经验分享>,<经验分享 | SLAM.3D vision笔试面试问题>. 从零开始学习SLAM知识星球里,会定期发布一些常见的SLAM问题引导大家讨论,并给出参考解答.以下列举几个已经发布的问题及回答. 1.视觉SLAM方法一般分为特征点法和直接法.请简述一下特征点法和直接法的概念,以及对应的优缺点. 特征点法,根据提取.匹配特征点来估计相机运动,优化的是重投影误差,对光照变化不敏感 ,是比较成熟…

ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System 笔记（一）

ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System Abstract 这篇文章提出了 ORB-SLAM,一个基于特征的单目SLAM系统,这个系统在室内和室外同样适用.该系统对严重的运动杂波(motion clutter)很稳健,允许宽基线闭环和重定位,并且包含了全自动的初始化.基于近些年的优秀的算法,我们重新设计了一个新的系统:他对所有的任务都使用了相同的特征包括跟踪.映射.重定位和循环闭环.一种选取重建过程中点和关键帧的策略有着出色…

摄像头定位：ICCV2019论文解析

摄像头定位:ICCV2019论文解析 SANet: Scene Agnostic Network for Camera Localization 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Yang_SANet_Scene_Agnostic_Network_for_Camera_Localization_ICCV_2019_paper.pdf The code is available at: https://githu…

SLAM的通用框架：GSLAM

SLAM的通用框架:GSLAM GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhao_GSLAM_A_General_SLAM_Framework_and_Benchmark_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 SLAM技术最*取得了许多成功,吸引了高科技公司的注意.然而,如何统一现有或新兴算法的接口,有效地进行速度.健…