视觉slam领域经典综述和具体应用场景

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视觉slam领域经典综述和具体应用场景

一.经典综述文章 1. Durrant-Whyte H, Bailey T. Simultaneous localization and mapping: part I[J]. IEEE robotics & automation magazine, 2006, 13(2): 99-110. 2. T. Bailey and H. F. Durrant-Whyte. Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM): Part II. Robotics…

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…

视觉SLAM算法框架解析(1) PTAM

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 本系列文章旨在总结主流视觉SLAM算法的框架,对比各个算法在子模块的差异,最终提炼出融合各个算法优点的架构. PTAM[1]是视觉SLAM领域里程碑式的项目.在此之前,MonoSLAM[2]为代表的基于卡尔曼滤波的算法架构是主流,它用单个线程逐帧更新相机位置姿态和地图.地图更新的计算复杂度很高,为了做到实时处理(30Hz),MonoSLAM每帧图片只能用滤波的方法处理约10~12个最稳定的特征点.PTAM最大的贡献是提出了tracking.m…

经典视觉SLAM框架

经典视觉SLAM框架整个视觉SLAM流程包括以下步骤: 1. 传感器信息读取.在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理. 2. 视觉里程计(Visual Odometry,VO).视觉里程计的任务是估算相邻图图像间相机的运动,以及局部地图的样子.VO又称为前段. 3. 后端优化(Optimization).后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息,对他们进行优化,得到全局一致的轨迹和地图.由于接在VO之后,又称为后端. 4. 回环检测(Loop Closing).回环…

(转) SLAM系统的研究点介绍与 Kinect视觉SLAM技术介绍

首页视界智尚算法技术每日技术来打我呀注册 SLAM系统的研究点介绍本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如…

转：SLAM算法解析：抓住视觉SLAM难点，了解技术发展大趋势

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向,中文译名为“同步定位与地图构建”,它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题.本次阅面科技资深研究员赵季也将从SLAM方向着手,为大家展现更深层次的技术干货. 赵季:阅面科技资深研究员.2012年获华中科技大学博士学位,2012年至2014年在CMU机器人研究所做博士后.曾在三星研究院从事深度相机.SLAM.人机交互方面的研究.目前专注于空间感知技术的研发…