首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如
视觉SLAM的主要功能模块分析 一.基本概念 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. SLAM最早由Smith.Self和Cheeseman于1988年提出. SLAM过程可以描述为:机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图,实现机器人
最近一直在考虑语义slam在自动驾驶和辅助驾驶中的用法,研究了一下视觉为主的高精度地图+高精定位的模式,特别是mobileye的REM. 秉承先建图再定位的思路,在服务器端(云端)建图,在车端定位. 视觉高精度定位依赖于目标检测算法的精度和泛化能力. 视觉高精度地图的适应性还是不足,无法在在照明不足的夜晚和恶劣天气发挥作用.限定场景下也许可行. 数据关联怎么做还不是很确定,特别是在没有先验信息(如GPS)的情况下做重定位.Probabilistic Data Association for Se
周围很多朋友开始做vio了,之前在知乎上也和胖爷讨论过这个问题,本文主要来自于知乎的讨论. 来自https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/137726592 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnblogs.com/hitcm/,如有任何问题,feel free to contact me at robotsming@gmail.com 如有问题,请及时反馈给我,博客会持续更新.
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向,中文译名为“同步定位与地图构建”,它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题.本次阅面科技资深研究员赵季也将从SLAM方向着手,为大家展现更深层次的技术干货. 赵季:阅面科技资深研究员.2012年获华中科技大学博士学位,2012年至2014年在CMU机器人研究所做博士后.曾在三星研究院从事深度相机.SLAM.人机交互方面的研究.目前专注于空间感知技术的研发
三维视觉惯性SLAM的有效Schmidt-EKF An Efficient Schmidt-EKF for 3D Visual-Inertial SLAM 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Geneva_An_Efficient_Schmidt-EKF_for_3D_Visual-Inertial_SLAM_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 为移动和可穿戴传感器系统实现厘米级精确定位具有重要的实际应用