作者 | INDEMIND 编辑 | 汽车人 01SLAM的引入1.1定义SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主
1. 纯视觉SLAM对比纯视觉SLAM类别可分为两种主要方法：基于特征的方法和直接方法。视觉的SLAM系统基于二维图像处理，系统通过
SLAM数据集1、TUM数据集1.1 RGB-D 数据集1.2 VIO 数据集1.3 单目数据集2、EUROC数据集3、KITTI 数据集3.1 灰度序列（data_odometry_gray.zip）3.2 彩色序列（data_odometry_color.zip）3.3 激光序列（data_odometry_velodyne.zip）4、TartanAir 数据集4、ICL-NUIM 数据集
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2024-05-23 15:20:49
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视觉SLAM十四讲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。1 视觉SLAM十四讲ch1~2https://www.bilibili.com/video/BV16t411g7FR?from=search&seid=1
原创
2022-04-11 16:16:19
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简要概述：通过摄像头采集图像，
将图像灰度化、二值化、膨胀、腐蚀操作后，
提取第400行像素值v,接近于图像底线位置，
提取中间值（这里为白色）的数量和位置，
根据数量和位置，利用简单的数学公式，（首项+尾项）/2，计算出白色的中间位置，
然后对比实际的中间位置320（不需要改），计算出偏移量，
最后根据偏移量计算出电机应有的转角。一、边缘检测实验#!/usr/bin/env python3
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2024-01-25 20:51:12
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介绍Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。下图为slam主流框架：传感器感知在视觉SLAM中主要为传感信息的读取和
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2023-02-05 09:57:31
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初识SLAM本讲主要内容：什么是视觉SLAM视觉SLAM框架由哪几个模块组成各模块的任务是什么什么是视觉SLAMSLAM(simultaneous localization and mapping)，同时定位与建图。想象一下把一台小机器人放在一个陌生环境中，我们要求它有自主运动的能力，可以在房间里自由的移动，那么，其至少需要知道两件事：我在哪？——定位。周围环境怎么样？——建图。借助摄像头完成上述
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2023-12-14 20:43:04
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# SLAM算法与计算机视觉详解
## 引言
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种用于在未知环境中实现自主导航和地图构建的关键算法。它在自动驾驶、机器人、增强现实等多个领域具有广泛的应用。伴随计算机视觉技术的发展，SLAM系统逐渐融合了图像处理、特征提取等计算机视觉的内容，本文将详细介绍SLAM算法与计算机视觉的关系，并提供代码示例帮助理
原创
2024-11-02 03:10:48
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# Python 实现视觉 SLAM DSO
视觉 SLAM（同步定位与地图构建）是一种通过处理连续图像和传感器数据，来同时估计自身位置并构建环境地图的技术。DSO（Direct Sparse Odometry）是一种高效的 SLAM 方法，通过直接使用图像像素而不是特征点来估计相机的运动和场景的三维结构。本文将带您了解如何在 Python 中实现 DSO 的基础概念，并提供相关的代码示例。
原创
2024-08-03 07:29:03
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视觉设计作用的常见误解，这些误解仍然盛行于行政主管、产品主管，工程经理和市场专家中。设计团队成员如何说明这些认识是错误的？又该如何向同事和老板展示视觉设计真相？
视觉设计师在特定产品领域或职业生涯中会面对各种困难，但有三种误解频繁发生:视觉设计是美化产品；
突出显示能改善视觉设计可以分割评估视觉设计。 视觉设计是美化产品设计理念引入。从那时起，产品以前所未有的方式进行设计，并形成风格。R
http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2637961/什么是视觉SLAMSLAM是“Simultaneous Localization And Mapping”的缩写，可译为同步定位与建图。概率 SLAM 问题 (the probabilistic SLAM problem) 起源于 1986 年的IEEE Robotics and Aut...
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2019-03-10 11:12:21
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视觉和激光雷达的综述A Review of Visual-LiDAR Fusion based Simultaneous Localization and Mapping先介绍基本SLAM原理，再视觉SLAM，再激光SLAM，最后介绍两者融合SLAMSection 2：SLAM1、SLAM的概率方法解释2、基于图的SLAM框架Section 3：V-SLAM1、所有这些视觉SLAM在光线改变或者低
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2024-01-14 21:04:04
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申明：本文只是作者为方便知识积累，总结了很多SLAM大牛的文章要点。SLAM(Ｓimultaneous Localization and Mapping)，主要有激光雷达和视觉传感器两个方向。视觉SLAM(Visual SLAM)包括单目、双目、使用景深摄像头的RGBD_SLAM。单目SLAM：(1). PTAM(Parallel Tracking And Mapping)，第一个使用BA完成实时
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2024-01-11 15:27:11
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ZYNQ上基于FPGA加速的 双目立体视觉 三维重建 生成 实时深度图彩虹图 （信迈科技ZYNQ开发板）
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2022-09-30 10:08:15
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文稿整理者：何常鑫，审核&修改：刘国庆本文总结于上交感知与导航研究所科研助理——刘国庆关于【视觉SLAM开源算法ORB-SLAM3 原理与代码解析】的公开课。ORB-SLAM最早的版本在2014年的RSS上发布，在2016年作者又发布了ORB-SLAM2,接着在去年（2020年）发布了ORB-SLAM 3。ORB-SLAM1只能针对单目相机数据进行处理；ORB-SLAM 2 增加了对于双目
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2022-10-09 22:11:14
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SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。本系列文章主要分成四个部分：在第一部分中，将介绍Lidar SLAM，包括Lidar传感器，开源Lidar SLAM系统，Lidar中的深度学习以及挑战和未来。第二部分重点介绍了Visual SLAM，包括相机传感器
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2022-10-05 13:32:06
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激光 SLAM： 早在 2005 年的时候，激光 SLAM 就已经被研究的比较透彻，框架也已初步确定。激光 SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。 激光 SLAM 地图构建 VSLAM（基于视觉的定位与建图）： 随着计算机视觉的迅速发展，视觉 SLAM 因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛
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2021-03-09 16:49:00
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地址： https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php
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2024-05-11 11:28:05
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为了方便SLAM跟深度学习的结合，别人用python实现了Stereo-PTAM和RGBD-PTAM，基本是很完整的系统了，包含了多线程跟踪和建图、covisibility graph、local bundle adjustment、位姿图优化、回环检测、点云可视化等模块。在KITTI, EuRoC MAV, TUM RGB-D, ICL-NUIM RGBD这些数据集上跑过，效果和速度都不错，希望
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2023-09-28 14:14:46
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1. SLAM问题概率模型1.1 最大后验到最小二乘SLAM问题其实就是一个状态估计的问题，就是要根据一系列观测来推测状态量；一般情况下，我们把SLAM问题建立在概率论的框架下。说白了，SLAM就是要是解决这样一类后验概率问题：\[ p(x|z)
\]其中\(x\)是系统当前状态量，\(z\)是与状态量相关的观测量；在求出这个条件概率之后，把观测值\(Z\)带入，就可以获得\(p(x|z=Z
