近年来,由于扫地机的出现使得SLAM技术名声大噪,如今,已在机器人.无人机.AVG等领域相继出现它的身影,今天就来跟大家聊一聊国内SLAM的发展现状. SLAM的多领域应用 SLAM应用领域广泛,按其应用行业也可分为两大类,即工业领域和商业领域. 商业用途方面,目前应用最为成熟的应该是扫地机行业,而扫地机也算机器人里最早用到SLAM技术这一批了,国内的科沃斯.塔米扫地机.岚豹扫地机通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法,让扫地机可以高效绘制室内地图,智能分析和规划扫地环境,成功让自己步入

一.摘要 当前单目SLAM系统能够实时稳定地在静态环境中运行,但是由于缺乏明显的动态异常处理能力,在动态场景变化与运动中往往会失败.作者为解决高度动态环境中的问题,提出一种语义单目SLAM架构,结合基于特征和直接方法实现具有挑战的条件下系统的鲁棒性.作者所提出的方法利用专业概率模型从场景中提取的语义信息,使跟踪和建图的概率最大化依赖于那些相对于相机没有呈现相对运动的场景部分.在KITTI和Synia数据集上,作者展示了在动态环境中更稳定的姿态估计效果以及相比当前最好静态场景下不错的表现. 二.贡

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

官网有源代码和配置教程,地址是 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1 安装必要工具 首先,有两个工具是需要提前安装的.即cmake和Git. sudo apt-get install cmake sudo apt-get install git 2 安装Pangolin,用于可视化和用户接口 安装依赖项: sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install libpython2.7-dev 先转到一个

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12358458.html 本文要点: ORB-SLAM2 单目初始化部分 论文内容介绍 ORB-SLAM2 单目初始化部分 代码结构介绍 写在前面 之前的 ORB-SLAM2 系列文章中,我们已经对 Tracking 线程做了介绍,但是当时我们跳过了 Tracking 线程中一个很重要的部分 -- 单目初始化.我们将在本文中,对 ORB-SLAM2 系统的单目初始化

无论单目.双目还是RGB-D,首先是将从摄像头或者数据集中读入的图像封装成Frame类型对象: 首先都需要将彩色图像处理成灰度图像,继而将图片封装成帧. (1) 单目 mCurrentFrame = Frame(mImGray, timestamp, mpIniORBextractor, mpORBextractor, mpORBVocabulary, mK, mDistCoef, mbf, mThDepth); 下面详细介绍一下单目创建帧的过程,首先来看Frame的数据结构,它有三个构造函数,

一.三角化 [1]三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出 三角化最早由高斯提出,并应用于测量学中.简单来讲就是:在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z),已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1, y1), X2(x2, y2),利用三角关系,恢复出三维点的深度信息z. (2)三角化公式 按照对极几何中的定义,设x1, x2为两个特征点的归一化坐标,则它们满足: s1x1 = s2Rx2 + t                                

ORBSLAM2单目初始化过程 转自博客:https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/78560966 ORB单目模式的初始化过程可以分为以下四个阶段: 1 通过匹配选取两个可以作为起始两帧的初始帧 2 根据匹配计算两帧之间的位姿 3 三角化测量初始的特征点云深度,进而获得点云地图. 4 BA优化初始点云 在初始化后,单目模式和双目及RGBD模式一样,都是通过PNP来计算位姿. 下面,说一下初始化算法的步骤: 第一阶段:选取两个可以作

作者:乔不思 来源:微信公众号|3D视觉工坊(系投稿) 3D视觉精品文章汇总:https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发. 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全

2015年春暖花开,莺飞草长,股市大涨大跌起起落落,P2P网络借贷收到越来越多的人关注,P2P网络借贷平台是p2p借贷与网络借贷相结合的金 融服务网站,这么多P2P网络借贷平台排我们应该如何选择呢?小编这里整理了2015年p2p网络借贷平台的发展现状来供大家参考. 一.手机端成主战场 2014年6月用手机上网人群占比83.4%,手机网民规模首次超越pc网民规模.过去做应用是PC优先,现在是移动优先. 如果今天平台还意识不到移动端才是主战场,那将注定长江后浪拍前浪,前浪拍死在沙滩上.可见,2015

相机的标定是所有人走进视觉世界需要做的第一件事,辣么多的视觉标定原理解释你可以随便在网上找到,这里只讲到底如何去实现,也算是给刚入门的朋友做个简单的分享. 1.单目相机标定的工程源码 首先请到同性交友网站Github上下载工程源码(https://github.com/Zhanggx0102/Camera_Calibration),注意以下几点: 1).这是一个MS Visual Studio 2010的工程源码(版本是201x都可以). 2).在编译运行之前请先在VS中配置好OpenCV(网上

有人认为JavaScript是最好的语言,有人认为它一团糟.可按照C++之父的话来讲: 世界上只有两种编程语言:一种是天天被人喷的,另一种是没人用的. 不论你喜欢承认与否,JavaScript已经一天比一天火了,甚至火得有点过头,生态圈太过繁荣,每个月都可能有新的相关构建工具.开发框架或者别的什么库发布.如果你想了解更多,请查阅: 你的第一门编程语言应该学什么?ʇdıɹɔsɐʌɐɾ :ɹǝʍsuɐ 前段时间歪果仁对JS的发展现状专门做了一个调查,发起者是Sacha Greif(之前本专栏也发过他

在比较的魔法方法中,我们讨论了魔法方法其实就是重载了操作符,例如>.<.==等.而这里,我们继续讨论有关于数值的魔法方法. 1.单目运算符或单目运算函数 __pos__(self) 实现一个取正数的操作(比如 +some_object ,python调用__pos__函数) __neg__(self) 实现一个取负数的操作(比如 -some_object ) __abs__(self) 实现一个内建的abs()函数的行为 __invert__(self) 实现一个取反操作符(-操作符)的行为.

要编译ORB_SLAM2的ROS例程首先需要安装ROS,以及在ROS下安装usb_cam驱动并调用,最后搭建ORB_SLAM2. 1.ROS的安装 我的电脑安装的是ubuntu16.04系统,所以我安装的是2016年的发行版本ROS_Kinetic,一般的话ROS的版本是一年一更新,和ubuntu的系统更新保持同步.如果你的系统是ubuntu14.04,你可以安装2014年的发行版本ROS_Indigo. ROS_Kinetic在ubuntu16.04上的安装可以参考我的博客:点击链接地址 2.

本文CameraCalibrator类源代码来自于OpenCV2 计算机视觉编程手册(Robert Laganiere 著 张静 译) 强烈建议阅读机器视觉学习笔记(4)--单目摄像机标定参数说明之后再阅读本文 1.单目摄像机标定目的 单目摄像机标定的目的就是使摄像机实际状态无限接近理论推导的理想状态.单目摄像机标定最终将确定9个参数,摄像机内参数有4个,透镜畸变参数5个. 2.单目摄像机标定流程 制作标定板 使用摄像机拍摄不同角度的标定板 将照片放置于预设的文件夹中 编写程序计算摄像机内参数和

单目初始化以及通过三角化恢复出地图点 单目的初始化有专门的初始化器,只有连续的两帧特征点均>100个才能够成功构建初始化器. ); 若成功获取满足特征点匹配条件的连续两帧,并行计算分解基础矩阵和单应矩阵(获取的点恰好位于同一个平面),得到帧间运动(位姿),vbTriangulated标记一组特征点能否进行三角化.mvIniP3D是cv::Point3f类型的一个容器,是个存放3D点的临时变量. 该函数对应Initialize.cpp文件,需要完成较多工作,后面再介绍. mpInitializer

关于++运算符前置和后置重载的实现实例: #include <iostream> using namespace std; //创建时钟类 class Clock { public: Clock(,,);//构造函数 void ShowTime();//显示时间函数声明 Clock& operator ++();//前置运算符重载 Clock operator ++(int);//后置运算符重载 //关于前置运算符的后置运算符的重载说明:如果后面的括号里带有形参则为后置单目运算符重载,

这个里面需要注意的是对于双目运算符,像是加号,如果是复数加整数是一种情况,而整数加复数又是另一种情况,所以需要重定义两次. 而对于单目运算符,如果是前缀的,直接重定义就可以了,但是如果是后缀的,我们在声明的时候,加上一个 int 就行了. #include <iostream> using namespace std; class Date { public : Date() { year=0; month=0; day=0; } Date(int y,int m,int d) { year

深圳市宁远电子提供的人脸识别模组可支持双目摄像头和3D结构光摄像头,在客户咨询中经常有被问到双目的为什么会比单目的成本高,区别在哪里,他们的适用于哪些场景呢?在此,深圳市宁远电子技术工程师就为大家详细解析,帮助大家选择更具性价比的人脸识别模组: 首先介绍一下单目摄像头,单目摄像头定义通过单目算法将实时非结构化的视频数据解析成结构化的数据,基于人的脸部特征,判断输入的人脸图像或者视频是否存在人脸 ,进而抓取面部关键信息的定位,分析获取性别及年龄等属性,可用于精准推广;能实时获取表情,可用作表情互动

6.5.3 单目操作符 语法 1.unary-expression: postfix-expression ++  unary-expression --  unary-expression unary-expression    cast-expression sizeof    unary-expression sizeof    ( type-name ) _Alignof    ( type-name ) unary-operator:    以下之一 &    *    +    -