首语: 此文实现客观的评测了使线性化的反转深度的效果.整篇只在表明反转可以线性化,解决距离增加带来的增长问题,有多少优势--%! 我的天呢!我竟然完整得翻译了一遍. 使用标记点地图构建SLAM的方法,有一种EKFmonocularSLAM的存在,可以不使用BA直接完成稀疏场景地图重建,详细方法和代码见官网:http://www.openslam.org/ EKF-SLAM使用EKF方法,所使用的方法参考两篇论文: Long Description        This code contain…
      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     实时SLAM的未来及与深度学习的比较 The Future of Real-Time SLAM and “Deep Learning vs SLAM”   Last month’s International Conference of Computer Vision (ICCV) was full of Deep Learning techniques, but before we declare an all-out C…
博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 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…
欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:解洪文 导语 随着最近几年机器人.无人机.无人驾驶.VR/AR的火爆,SLAM技术也为大家熟知,被认为是这些领域的关键技术之一.本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍,分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点,并对SLAM的未来进行展望. 1. SLAM技术 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位与地图构建,最早在机器人领域提出,它指的是:机器人从未知环境的未知地…
参考资料: DBow2的理解 单目跑TUM数据集的运行和函数调用过程 跑数据集不需要ros和相机标定,进入ORB_SLAM目录,执行以下命令: ./Examples/Monocluar/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml Examples/rgbd_dataset_freiburg1_xyz 需要等一会,加载ORB词袋,然后会尝试初始化,再过一会儿就可以看到运行效果了,最后的轨迹会输出到KeyFrameTraje…
GitHub 上优秀的开源SLAM repo (更新中) 欢迎 watch/star/fork 我们的 GitHub 仓库: Awesome-SLAM, 或者follow 项目的主页:Awesome-SLAM Page. 本文主要整理自己在Github上关注的一些优秀的开源SLAM repo. Hot SLAM Repos on GitHub Awesome-SLAM: Resources and Resource Collections of SLAM awesome-slam: A cura…
之前我们分享过视觉SLAM找工作.面试经历,见<2018年SLAM.三维视觉方向求职经验分享>,<经验分享 | SLAM.3D vision笔试面试问题>. 从零开始学习SLAM知识星球里,会定期发布一些常见的SLAM问题引导大家讨论,并给出参考解答.以下列举几个已经发布的问题及回答. 1.视觉SLAM方法一般分为特征点法和直接法.请简述一下特征点法和直接法的概念,以及对应的优缺点. 特征点法,根据提取.匹配 特征点来估计相机运动,优化的是重投影误差,对光照变化不敏感 ,是比较成熟…
参数化问题 在SLAM的建图过程中,把像素深度假设成了高斯分布.那么这么假设是否是合适的呢?这里关系到一个参数化的问题. 我们经常用一个点的世界坐标x,y,z三个量来描述它,这是一种参数化形式.我们认为x,y,z三个量都是随机的,它们服从三维的高斯分布.然而,在极线搜索中使用了图像坐标u,v和深度值d来描述某个空间点(即稠密建图).我们认为u,v不动,而d服从(一维的)高斯分布,这是另一种参数化形式.那么这两种参数化形式有什么不同吗?我们是否也能假设u,v服从高斯分布,从而形成另一种参数数化形式…
SLAM技术已经蓬勃发展起来,这里综述性地介绍下SLAM的主体知识.SLAM的主体技术不多,难点在于细节.来源是:技术分享.ppt 前世 人类惆怅近千年的问题不是:我是谁,我要做什么,我要去哪里!而是:定位.定向.测速.授时! 定位是说物体在地球上的方位,定向是物体前进的方向,测速是物体的运行速度,授时是运动经历的时长.而定位和定向就是我们要讨论的话题. 古代智慧的中国人们提出了夜观天象,基于遥远恒星的方位推断自身所处的位置,进而演变出一门博大精深的学科“牵星术”. 直到1964年,美国人彻底打…
0.1. question 0.2. 算法框架 0.3. 代码解析 0.3.1. 数据结构 0.3.1.1. Frame 0.3.1.2. FrameMemory 0.3.1.3. FramePoseStruct 0.3.2. Tracking thread 0.3.3. Mapping thread 0.3.4. Depth estimation 0.3.4.1. DepthMapPixelHypothesis 0.3.4.2. DepthMap 0.3.5. Map optimization…