视觉SLAM的主要功能模块分析 一．基本概念 SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位. SLAM最早由Smith.Self和Cheeseman于1988年提出. SLAM过程可以描述为:机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图,实现机器人…

0 讲座 (1)SLAM定义 对比雷达传感器和视觉传感器的优缺点(主要介绍视觉SLAM) 单目:不知道尺度信息 双目:知道尺度信息,但测量范围根据预定的基线相关 RGBD:知道深度信息,但是深度信息对距离也有要求 vSLAM(视觉SLAM) 摄像机(主要)+IMU+超声波避障传感器 2016年之后已经可以跑一点DEMO程序了(在刚体的和静态的环境下) 视觉SLAM的几个模块 传感器数据(图像数据采集点云) 视觉里程计(估计摄像机参数) 后端(对摄像机参数优化,因为摄像机误差累积跟IMU一样,因此…

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(三)  八.数据增强相关-Stylized-ImageNet 论文名称:ImageNet-trained cnns are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness 论文地址:https://arxiv.org/abs/1811.12231 论文摘要 为了提高卷积神经网络分类器的性能,提出了区域下降策略.事实证明,可以有效地引导模型关注对象中不…

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(一) 简 介 yolov4论文:YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection arxiv:https://arxiv.org/abs/2004.10934 github源码:https://github.com/AlexeyAB/darknet 论文摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论证明.某些功能只在某些…

TMS的主要功能是协调承运商.运营商.货主三种角色人员分工合作共同完成运输任务,并实现对运输任务的跟踪管理.本文将按照业务流程顺序对TMS系统各个功能模块进行分析说明. 一.业务描述 新零售的兴起及"最后一公里"概念的提出,使物流这个传统行业获得空前巨大的市场前景,也受到越来越多企业的关注. 现代物流体量大又十分注重高效性,为了满足以上需求需要借助一些管理系统,常用的管理系统有TMS.OSS.PMS.CWS等,其中TMS(Transportation Management System…

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(二) 四.数据增强相关-GridMask Data Augmentation 论文名称:GridMask Data Augmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.04086v2 论文摘要 本文提出了一种新的数据增强方法GridMask.它利用信息去除来实现各种计算机视觉任务的最新结果.分析了信息丢弃的需求.在此基础上,指出了现有信息丢弃算法的局限性,提出了一种简单有效的结构化方法.它基于输入图像区域的删除.大量实验…

      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…

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第…

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…

视觉SLAM技术应用 SLAM技术背景 SLAM技术全称Simultaneous localization and mapping,中文为"同时定位与地图构建".SLAM可以在未知的环境中实时定位自身的位置,并同时构建环境三维地图,是计算机视觉领域以及机器人领域中非常关键的一项技术,有着非常广泛的应用,例如VR.AR.机器人.自动驾驶等领域. SLAM技术在机器人领域应用广泛,可以采用各种各样的传感器,例如激光雷达,深度摄像头,单目.双目.多目摄像头,惯性传感器等等. 根据传感器的信息…