博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask 深度学习结合SLAM 研究现状总结 本文github链接 1. 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

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.

语义SLAM和多传感器融合是自动驾驶建图和定位部分比较热门的两种技术.语义SLAM中,语义信息的数据关联相较于特征点的数据关联有所不同.我们一般用特征描述子的相似性来匹配和关联不同图像中的特征点.特征点的描述子会受到光照.视角和传感器的影响,不太适用于大尺度长周期的任务,比如自动驾驶的高精度地图.得益于深度学习的快速发展,这些影响因素对于目标识别.语义分割来说已经不是最本质的困难,因此语义信息在高精度地图中越来越受重视. 语义SLAM数据关联的基本考虑 在SLAM中,语义信息的数据关仍然是一个值

相比典型的点云地图,语义地图能够很好的表示出机器人到的地方是什么,机器人“看”到的东西是什么.比如进入到一个房间,点云地图中,机器人并不能识别显示出来的一块块的点云到底是什么,但是语义地图的构建可以分辨出厨房中的锅碗瓢盆,客厅的桌子沙发电视机等.所以语义地图的构建,对于SLAM研究有着很重大的意义.本文和大家一起切磋小叙一下语义SLAM 的未来. 1 何为语义地图 一直以来,构建语义地图都是一个大家都一致认同的发展方向,主要原因有以下两点: ❶ 目前视觉SLAM方案中所采用的图像特征的语义级别太

前言: 在实时/非实时大规模三维场景重建中,引入了语义SLAM这个概念,参考三维重建:SLAM的尺度和方法论问题和三维重建:SLAM的粒度和工程化问题 .大规模三维场景重建的尺度增大,因此相对于整个重建过程的粒度也从点到特征点到目标物体级别,对场景进行语义标记成为重要的工作. 场景语义标记的传统方法: 其他:机器人在线场景感知问题,场景识别问题. 参考文章:场景感知:图像的稀疏表示 对场景进行目标检测,并串联目标特征或者打包成set,形成场景特征.根据场景特征进行分类场景,既是场景感知.对于大量

最近一直在考虑语义slam在自动驾驶和辅助驾驶中的用法,研究了一下视觉为主的高精度地图+高精定位的模式,特别是mobileye的REM. 秉承先建图再定位的思路,在服务器端(云端)建图,在车端定位. 视觉高精度定位依赖于目标检测算法的精度和泛化能力. 视觉高精度地图的适应性还是不足,无法在在照明不足的夜晚和恶劣天气发挥作用.限定场景下也许可行. 数据关联怎么做还不是很确定,特别是在没有先验信息(如GPS)的情况下做重定位.Probabilistic Data Association for Se

本文试图概括Semantic SLAM的主要思路和近年工作,⻓期更新.但因水平有限,若有错漏,感谢指正. (更好的公式显示效果,可关注文章底部的公众号) Semantic SLAM 简介 至今为止,主流的 SLAM 方案 [1] 基于处于像素层级的特征点,更具体地,它们往往只能用角点或边缘来提取路标.人类是通过物体在图像中的运动来推测相机的运动,而非特定像素点. Semantic SLAM 是研究者试图利用物体信息的方案,其在Deep Learning的推动下有了较大的发展,成为了相对独立的分支

与现有方法的异同 特征点SLAM中的数据关联 先回忆一下特征点SLAM中,我们是如何处理数据关联的.下面以ORBSLAM为例. 在初始化部分,我们通过特征描述子的相似性,建立两帧之间的特征点关联,然后通过RANSAC框架下的姿态估计算法得到初始的R和t,重建和优化三维点的位置. 在追踪部分,我们首先会关联当前帧和上一帧.通过预估的姿态和三维点的深度范围,初步确定每个三维点在当前帧上的搜索范围,并依靠特征描述子的相似性建立关联关系.由于这样建立的关联关系中存在部分误匹配,因此在姿态估计等后续算法中

论文假设和单目标模型 这部分想讲一下Semantic Localization Via the Matrix Permanent这篇文章的一些假设. 待求解的问题可以描述为 假设从姿态\(x\)看到的物体(路标点)集合为\(Y(x)={y_1,...,y_n}\),观测为\(Z={z_1,...,z_m}\).求后验概率\(p(Z|Y,x)\). 这里引入数据关联\(\pi\)表示从物体到测量的一个对应关系,其中即包含正确的配对,也包含错误的配对和缺失的配对. 一些假设 作者对目标检测和数据关联

多目标模型 这部分想讲一下Semantic Localization Via the Matrix Permanent这篇文章的多目标测量概率模型.考虑到实际情况中,目标检测算法从单张图像中可能检测出若干类物体,每一类物体可能都有好几个实例.当我们尝试建立数据关联时,先从简单的情形入手,再推广到一般情形.下面假设检测结果共有\(m\)个. 所有的检测都是误检测 当目标位置\(x\)的视场内并没有可检测的目标存在时,即\(Y_d(x)=\varnothing\).那么,所有的测量都是误检测.根据假

cp from : https://www.zhihu.com/question/49781124?from=profile_question_card https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/3x3urc/tips_on_publishing_in_nips_icml_or_any_top_tier/ https://www.quora.com/How-can-I-publish-papers-in-NIPS-ICML-AAAI-IJ

作者:吴艳敏 来源:83 项开源视觉 SLAM 方案够你用了吗? 前言 1. 本文由知乎作者小吴同学同步发布于https://zhuanlan.zhihu.com/p/115599978/并持续更新. 2. 本文简单将各种开源视觉SLAM方案分为以下 7 类(固然有不少文章无法恰当分类): ·Geometric SLAM ·Semantic / Learning SLAM ·Multi-Landmarks / Object SLAM ·VIO / VISLAM ·Dynamic SLAM ·Ma

作者朱尊杰,公众号:计算机视觉life,编辑成员 一 主要针对自动驾驶: 1.KITTI数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php(RGB+Lidar+GPS+IMU) KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集.该数据集用于评测立体图像 (stereo),光流 (optical flow),视觉里程计(visual odometry),3D物体检测

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

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 小白:师兄,g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>,以及顶点<从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路>我都学完啦,今天给我讲讲g2o中的边吧!是不是也有什么套路? 师兄:嗯,g2o的边比顶点稍微复杂一些,不过前面你也了解了许多g2o的东西,有没有发现g2o的编程基本都是固定的格式(套路)呢? 小白:是的,我现在按照师兄说的g2o框架和顶点设计方法,再去看g2

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! ## 小白:师兄,上一次将的g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>真的很清晰,我现在再去看g2o的那些优化的部分,基本都能看懂了呢! 师兄:那太好啦,以后多练习练习,加深理解 小白:嗯,我开始编程时,发现g2o的顶点和边的定义也非常复杂,光看十四讲里面,就有好几种不同的定义,完全懵圈状态...师兄,能否帮我捋捋思路啊 师兄:嗯,你说的没错,入门的时候确实感觉很乱,我最初也是花了些时间

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

视觉 Vs. IMU 小白:师兄,好久没见到你了啊,我最近在看IMU(Inertial Measurement Unit,惯性导航单元)相关的东西,正好有问题求助啊 师兄:又遇到啥问题啦? 小白:是这样的,现在VIO(Visual-Inertial Odometry,视觉惯性里程计)很火,我就想试试把IMU测量的信息和图像进行简单的融合,这样利用IMU测量的先验信息,可以给图像一个比较好的初值... 师兄:嗯嗯,这个思路没问题的啊,图像信息和 IMU 确实存在一定互补性,两者各有所长,取长补短.

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

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