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文章/答案/技术大牛

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计算机视觉life

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第一个「视觉惯性里程计+深度图」的数据集 && 用VIO实现的无监督深度图补全方法

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第一个提出「视觉惯性里程计+深度图」的数据集 “Visual Odometry with Inertial and Depth” (VOID) dataset

2020-09-08

7710

综述 | SLAM回环检测方法

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在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去，也就是我们所说的累积误差。一个消除误差有效的办法是进行回环检测。回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置，如果检测到回环，它会把信息传递给后端进行优化处理。回环是一个比后端更加紧凑、准确的约束，这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图。如果能够检测到闭环，并对其优化，就可以让结果更加准确。

2019-08-29

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解放双手——相机与IMU外参的在线标定

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在SLAM的众多传感器解决方案中，相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图。这是因为这两个传感器之间具有互补性：相机在快速运动、光照改变等情况下容易失效。而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息，并且不受周围环境的影响，从而弥补相机的不足；同时，相机能够获得丰富的环境信息，通过视觉匹配完成回环检测与回环校正，从而有效地修正IMU的累计漂移误差。

2019-07-10

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SLAM领域牛人、牛实验室、牛研究成果梳理

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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。违者必究。 https://blog.csdn.net/electech6/article/details/85106803

2019-05-29

1.2K0

师兄带你轻松入门GitHub

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小白：师兄，师兄，我最近总是听到Github，看起来好高大上那，可是不懂是做什么得那？

2019-05-29

3950

Git小白到老鸟的进阶之路

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2019-05-27

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从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o边的代码套路

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师兄：在《g2o: A general Framework for (Hyper) Graph Optimization》这篇文档里，我们找到那张经典的类结构图，里面关于边（edge）的部分是这样的，重点是下图中红色框内。

2019-05-27

1.4K0

从零开始一起学习SLAM | 学习SLAM到底需要学什么？

网络安全 https github git 开源

可以看到涉及的知识面还是比较广的。这里放出一张SLAM圈子里喜闻乐见的表达悲喜交加心情的漫画图，大家可以感受一下：

2019-05-26

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