之前作者基本都在围绕着特征点提取的路径在学习，最近看到了最近
原创
2023-02-05 09:46:10
753阅读
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
转载
2022-10-09 22:11:14
1223阅读
无人机和机器人要加上“智能”二字，必不可少的就要添加视觉功能。从算法层面，计算机视觉可以分为两个方向:1)基于Machine Learning的方法，如检测、跟踪和识别；2）基于Geometry的方法，如SLAM相关的建图、定位与导航。一个低成本有效的SLAM方案是当前智能机器人研发人员急需解决的问题。本文是在阅读SLAM方案RtabMap论文后的一个总结文档，希望对未来研究者提供一个可选的入门资料。
原创
2016-05-31 16:48:48
10000+阅读
点赞
（1）message_filters::Subscriber & tf::MessageFilter理解
原创
2021-07-12 11:06:10
185阅读
# SLAM技术在机器人导航中的应用
## 引言
随着机器人技术的迅猛发展，SLAM（同时定位与地图构建）技术成为了实现自主导航的重要手段。它使得机器人能够在未知环境中自我定位，同时创建环境地图。本文将介绍SLAM的基本概念、算法以及在Python中实现的示例代码，并通过关系图和状态图阐述SLAM过程中的关键要素。
## 什么是SLAM？
SLAM指的是“Simultaneous Loca
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种重要的技术，它能够使机器或无人车在未知环境中同时实现自身的定位和地图构建。在实际应用中，SLAM广泛应用于无人机、自动驾驶汽车、机器人等领域。本文将介绍SLAM的基本概念和原理，并提供一个用Python编写的简单示例代码。
## SLAM的原理和概念
SLAM的核心任务是通过传感器收集环境信息来进行自身
原创
2024-01-15 05:28:31
60阅读
本文转自AIRX社区。AIRX团队整理了平时学习SLAM的一些开源工程、书籍、论文项目等。1、CartographerCartographer是一个系统，可跨多个平台和传感器配置以2D和3D形式提供实时同时定位和制图（SLAM）。https://github.com/cartographer-project/cartographer2、Openvslam一个通用的视觉SLAM框架。OpenVSLA
sdfsgfdsfhhf
原创
2022-04-17 20:19:59
188阅读
内容提要：来自蒙特利尔、卡内基梅隆大学的团队，在 ICRA 2020 上发表个开放性问题。关键词：SLAM 室内 ...
转载
2022-11-14 15:13:54
182阅读
本篇仅解析函数主体部分，细分函数后面再讲解，有：SetPose()、AddKeyFrame()、UnprojectStereo()、AddObservation()、AddMapPoint()、ComputeDistinctiveDescriptors()、UpdateNormalAndDepth()、InsertKeyFrame()、push_back()、GetAllMapPoints()、SetReferenceMapPoints()、SetCurrentCameraPose()。
该代码实现了单目SLAM系统的初始地图创建，主要功能包括：1.创建初始关键帧和当前关键帧，计算词袋表示；2.根据匹配关系建立地图点与关键帧的双向观测关系；3.执行全局Bundle Adjustment优化相机位姿和地图点；4.进行尺度归一化处理（因单目无法直接获取绝对尺度）；5.更新关键帧连接关系，并将地图数据传递给LocalMapping线程。代码通过计算场景中值深度进行尺度归一化，确保初始地图具有合理的尺度，并设置了跟踪状态为OK，为后续SLAM流程奠定基础。整个过程包含了特征匹配、位姿估计、三维重建和
Python:slice与indices的用法slice:eg:>>>e=[0,1,2,3,4,5,6]>>>s=slice(2,3)>>>e[s][2]slice的区间左闭右开[)>>>sslice(2,3,None)slice([strar,]stop[,step]),start缺少时就是0indices:eg:>&
转载
2023-10-13 21:49:44
55阅读
文章目录一、多GPU模型训练1、Pytorch多GPU模型训练原理2、Pytorch实现二、多GPU模型保存和加载三、Slurm命令使用四、代码Pytorch网站 一、多GPU模型训练1、Pytorch多GPU模型训练原理用简单的话描述一下，以8个GPU为例。首先将模型放到主GPU上，并该模型在其余7个GPU上都复制一份；接着一个batch_size为64的数据传进来时，数据会被分为8份（每份的
转载
2023-08-01 14:13:27
128阅读
在视觉惯性导航系统（VINS）中，对视觉地标的精确和长距离深度估计具有挑战性。在具有光照变化、移动物体或弱
原创
精选
2023-10-24 15:44:49
505阅读
优化后端：SLAM的优化后端完成工作主要是对视觉前端得到的不够准确的相机位姿和重建地图进行优化微调。在视觉前端中，不管是进行位姿估计还是建图，都是利用相邻帧之间的关系来完成的，这种依赖局部约束且不停地链式进行的算法，必将导致优化误差逐帧累积，最终产生一个较大的误差漂移。因此，后端优化的思路就是从全局（整个相机运动过程）中选取一些关键帧，利用这些关键帧之间的关系建立起时间和空间跨度更大的、需要同时满
转载
2024-05-29 00:20:41
82阅读
SLAM的定义及用途：如它的名字所告诉我们的：即同时定位（Localization）与建图（Mapping）。应用场景一般多见于机器人导航，场景识别等任务。SLAM的主要过程：跟踪运动中的相机，估算出其在每个时刻的位置和姿态（用一个包含旋转和平移信息的变量来表示：矩阵或者向量），并将相机在不同时刻获取的图像帧融合重建成完整的三维地图。传统的SLAM可分为视觉前端和优化后端两大模块。视觉前端：视觉前
转载
2022-09-30 11:37:51
189阅读
转载
2021-09-07 14:04:27
398阅读
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
转载
2022-10-11 22:38:53
1046阅读
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，
转载
2023-10-20 17:09:00
131阅读
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。在1990年，[1]首次提出使用EKF（扩展卡尔曼滤波器）来逐步估计机器人姿态的后验分布以及地标点的位置。实际上，机器人从未知环境的未知位置开始，通过反复观测运动过程中的环境特征来定位自身的位置和姿态，然后根据自身的
转载
2022-10-05 13:39:07
613阅读
