摘要：在典型的视觉同步定位与映射(vSLAM)算法中，场景刚性是一个很强的假设。这种强烈的假设限制了大多数vSLAM在动态现实环境中的使用，而动态现实环境是一些相关应用的目标，如增强现实、语义映射、无人驾驶汽车和服务机器人。许多解决方案被提出，使用不同类型的语义分割方法(如Mask R-CNN, SegNet)来检测动态对象和去除异常值。然而，据我们所知，这类方法在其体系结构中等待跟踪线程的语义结
在自动代客泊车系统中车辆在狭窄且拥挤且没有GPS的停车场中进行导航，具备准确的能力是至关重要的。传统的基于视觉的方法由于在停车场中由于缺少纹理，以及重复的结构和场景的变化导致跟踪容易丢失，在这篇文章中，使用了鲁棒的语义特征来建立停车场的地图并在泊车时用语义信息来车辆。其中语义的特征包含了地面上的指路标志，停车线，以及减速带等，这些特征通常出来在停车场中。这些语义的特征与传统的特征相比，对视角和光照变化具有一定的稳定性。这里采用了四个全景的摄像头来增加感知范围，以惯导和轮速里程计作为辅助信息，生成了全局的视觉语义地图，这张地图用来可以达到厘米级别，文章中分析了该系统的准确性和召回率，并且与实际实验中的其他方法进行了比较，来证明该系统的实用性。
作者丨Moonkissu编辑丨3D视觉工坊之前做的深度学习闭环检测 这方面，最近想了解下语义这方面，于是总结了一些开源的语义SLAM代码共后面研究：参考：https://github.com/Ewenwan/MVision/blob/master/vSLAM/VS_SLAM/readme.md1.CNN (PSPNet) + ORB_SLAM2 语义SLAM Real time semantic
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2022-10-11 22:38:53
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预备知识我们在进行语义分割结果评价的时候，常常将预测出来的结果分为四个部分：True Positive，False Positive，True Negative，False Negative，其中negative就是指非物体标签的部分(可以直接理解为背景)，那么显而易见的，positive就是指有标签的部分。下图显示了四个部分的区别：在图上可以清晰的看到，prediction图被分成四个部分，其中
精选作品，第一时间送达论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.10821.pdf代码地址：尚未开源发布团队：英伟达主要贡献1、本文提出一种有效的分层多尺度注意机制，通过允许网络学习如何最佳地组合来自多个推理尺度的预测，从而有助于避免不同类之间的混淆，处理更加精细的细节。2、提出一种基于硬阈值的自动标记策略，可利用未标记的图像提高IOU。3、在Cityscapes test上
深度学习结合SLAM 研究现状总结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
其他
目前还不能达到超越传统方法的效果，
相较传统SLAM并没有很明显的优势（标注的数据集少且不全，
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。 对场景进行目标
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2017-06-20 10:50:00
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目录收起背景语义信息提取（1）目标检测（2）语义分割（3）实例分割语义对象关联语义信息的应用语义定位语义建图语义VSLAM 评测背景vSLAM在计算机视觉和机器人领域取得了长足的进步，并已成功应用于自主机器人导航、AR/VR等多个领域。然而，vSLAM 无法在动态复杂的环境中实现良好的定位通过将语义信息与 vSLAM 相结合，语义 vSLAM具有解决上述问题的能力。本文探讨了语义vSLAM的三个主
在复杂动态环境下，如何去建立一个稳定的SLAM地图是至关重要的。但是现在当前的SLAM系统主要是面向静态场景。目前相较于点云的分类与分割而言。视觉的识别与分割会更加容易。这就可以根据语义信息提高对环境的理解。文章《》提出了一个鲁棒的多模态语义框架去解决slam在复杂和动态环境下的问题。同时该论文也在中开源了数
原创
2023-02-06 10:01:11
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作者：robot L主要内容物体级别的语义SLAM。维护一个背景模型和多物体模型，每个模型由面元地图表示。基于运动分割和语义信息检测运动物体。使用基于ICP对齐的几何误差和基于颜色差异的光度误差跟踪背景模型（相机位姿）和多个运动物体。根据[8]的方法更新每个模型的面元地图。开源代码地址：martinruenz/co-fusion。M. Runz, L. Agapito. Co-fusion: R
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2022-10-11 18:55:40
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这项工作中，提出了一种利用语义来全局实时定位机器人方法，这种方法仅使用以自身为中心的三维语义标记的LiDAR、IMU以及从卫星或空中机器人获得的自顶向下的RGB图像即可完成。此外，在运行时，我们的方法构建了一个全局配准的环境语义地图。01 介绍定位是移动机器人的一个基本问题。从自动驾驶汽车[1]到探索型微型飞行器（MAV）[2]，机器人需要知道自己在哪里。这个问题对于多机器人系统来说更
原创
2022-12-25 15:49:50
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语义SLAM的最终目的一般有两种：提高定位精度，或提高建图质量。定位精度很好理解，误差低就完事儿了，一般策略有：添加新的误差项/考虑动态环境的影响等。而对于建图质量，每篇文章的侧重点则不完全相同。有的是提高地图的几何准确度（3D坐标，法向量等），有的是提高语义标号的准确度，有的是去除动态物体的影响（残影），有的则是将物体作为地图的基本元素独立出来。
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2022-12-28 15:52:56
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语义地图使用一组语义上有意义的对象来表示环境。这种表示具有存储效率、更模糊、信息更丰富，从而促进了在高度非结构化、被gps拒绝的环境中大规模自主和获取可操作信息。在这封信中，我们提出了一个集成的系统，它可以在具有挑战性的冠层下环境中执行大规模的自主飞行和实时语义映射。我们从激光雷达数据中检测和建模树干和
编辑：智车科技/ 导读 /可靠、准确的定位和建图是大多数自动驾驶系统的关键组件.除了关于环境的几何信息之外,语义对于实现智能导航行为也起着重要的作用.在大多数现实环境中,由于移动对象引起的动态变化,这一任务特别复杂,这可能会破坏定位.我们提出一种新的基于语义信息的激光雷达SLAM系统来更好地解决真实环境中的定位与建图问题.通过集成语义信息来促进建图过程,从而利用三维激光距离扫描
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2022-10-09 09:18:23
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本文试图概括语义（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。本文有以下结构：简介发展方向方向一：Semantic Mapping方向二：Real Semantic SLAMSemantic SLAM简介至今为止，主流的 SLAM 方案[1] 多是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。与之不同的是，人类通过物体在图
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2022-09-21 14:23:20
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本文试图概括语义（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。本文有以下结构：简介发展方向方向一：Semantic Mapping方向二...
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2022-08-15 10:32:55
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作者丨Mr Qin@知乎1. 语义slam中的时间效率问题针对动态场景下的SLAM问题，解决方法大致可以分为两大类，一类是使用多视图几何或者其他传统方法检测外点或者残差较大的动态区域，另一类是使用深度学习的方法，包括目标检测和实例分割的一些网络，将一些先验的运动的物体分割出来进行剔除。在特定使用的场景下，后者能够高效的剔除动态物体上的特征点，大大提升定位精度，将其与传统方法结合将是未来的趋势。但
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2022-09-29 19:40:41
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