文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

CodeVIO:基于可学习优化密集深度的视觉惯性里程计（ICRA2021）

由于三维点的坐标会受到参考帧图像中的二维观测以及关键帧稠密深度图中对应的深度的约束，也就是会受到深度编码的约束，此时可以构建空间几何约束如下： ? ?...e3的转置乘上三维点的坐标表示取得三维点的z值，也就是对应的深度值。 也就是说，从参考帧中投影到当前帧中的深度需要与深度编码所对应的深度保持一致性。...n表示深度编码白噪声，服从高斯分布，可以直接从深度预测网络中获得到深度编码的不确定度，需要注意的是，对于不同的关键帧，不确定度的大小是不一样的。...oi和oj表示在关键帧Ca和关键帧Cb所对应的图像二维观测坐标，ca和cb分别表示在关键帧Ca和关键帧Cb中的深度编码，xab表关键帧Ca和关键帧Cb之间的相对位姿变换，D表示深度编码对应的深度，W表示对应的雅克比矩阵...到目前为止，论文中所有的观测残差项已构建完毕，之后按OpenVins中的更新策略来边缘化MSCKF三维点，更新状态向量，从而求解位姿。

96640

激光视觉惯导融合的slam系统

VIO：视觉基于当前的FOV从全局的视觉地图中选取当前能观测到的子地图并剔除被遮挡和深度不连续的点，然后基于稀疏光流进行帧到地图点匹配。...帧到地图的量测更新： 激光雷达的测量模型： 新的激光帧来之后首先进行点云运动畸变矫正，当进行帧到地图匹配到时候我们假设新观测的点在和他近邻的地图中的平面上（用方向向量和中心点表示），如果先验的位姿是准的可以得到如下约束...2.视觉的测量模型： 当接收到一帧新的图像，我们从全局的视觉地图中提取落在当前视野内的地图点。...对于地图中的点，已经被先前的帧观测过很多次，我们找到和当前观测角度相近的一帧作为参考帧，然后把地图点投影到当前帧获取地图点的光度值，应该和参考帧中的patch获取的光度值一样，以此构建残差： 预印版没有解释...从当前图像中提取新的大小为8×8像素。并构建金字塔，并保存相机的位姿。 除了向地图点添加patch之外，还需要向视觉全局地图添加新的地图点。

43530
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System）

SLAM系统增量式地构建一个数据库，该数据库中包含了一个反向指针，用于存储每个视觉词典里的视觉单词，关键帧可以通过这个数据库查询视觉词典，从而实现高效检索。...本文算法提出并行计算两个几何模型，一个是面向平面视图的单映矩阵，另一个是面向非平面视图的基础矩阵。然后，采用启发式的方法选择模型，并使用所选的模型从两图像的相对位姿中对地图点云进行重构。...我们从单应矩阵和基本矩阵的计算中选择分值最高的，但如果两个模型分值都不高（没有足够的局内点），则算法流程重启，从step1开始重新计算。...一旦一个地图云点通过测试，它只能在被少于3个关键帧观测到的情况下移除。这样的情况在关键帧被删除以及局部BA排除异值点的情况下发生。这个策略使得我们的地图包含很少的无效数据。...优化期间以及优化后，所有被标记为无效的观测数据都会被丢弃，附录有详细的优化细节。 E、局部关键帧筛选 为了使重构保持简洁，局部地图构建尽量检测冗余的关键帧，删除它们。

73020

隐马尔科夫模型（HMM）| 一个不可被忽视的统计学习模型 | 机器语音

——状态与观测形成观测概率矩阵 （5）观测组合成一个观测序列，观测序列是可被观测的，观测与观测之间相互独立——观测序列 ?...隐马尔科夫模型的三要素： （1）状态转移矩阵：描述了各状态间相互转移的概率。 （2）观测概率矩阵：描述了每个状态生成每个观测的概率。 （3）初始状态概率向量：描述了初始时刻处于每个状态的概率。...声学特征提取：分帧后，语音变成了很多小段，根据人耳的生理特性，把每一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。...为什么转化为向量，因为数据驱动的模型和算法基本都是从数据向量或者矩阵开始。...帧就是观测序列，状态就是状态序列，状态变化存在转移概率，状态与观测之间存在观测概率，这就构成了一个典型的HMM模型。 ?

1.5K30

一文带你了解机器人是如何通过视觉实现目标跟踪的！

观测模型（Observe Model）：如何对众多候选样本评分。 模型更新（Model Updater）：如何更新观测模型使其适应目标的变化。...02  目标跟踪算法分类 大多数的跟踪方法主要集中对观测模型的设计，根据观测模型的不同可分为两类：生成式模型（Generative Model）和判别式模型（Discriminative Model）。...生成式模型：通过提取目标特征来构建表观模型，然后在图像中搜索与模型最匹配的区域作为跟踪结果。...下面简要介绍了两个权威的目标跟踪方向的数据库。 OTB可以说是做单目标跟踪必跑的数据库了，2013年的OTB50包含50个人工标注的视频序列。...2019 SiamRCNN SiamRCNN发现重检测很容易受到干扰物的影响从而产生模型漂移，从难例挖掘和运动轨迹动态规划两个角度入手，设计了一个利用第一帧和前一帧为模板的孪生网络检测结构，在短时跟踪评价上效果惊人

61620

简单明了，一文入门视觉SLAM

最早，SLAM 主要用在机器人领域，是为了在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。因此本文以简单清晰的文字为大家介绍了视觉 V-SLAM。...RANSAC的目的是在包含异常点（outlier）的数据集上鲁棒地拟合一个模型，如图 2-12 所示： 1. 随机选择（最小）数据点子集并实例化（instantiate）模型; 2....基于此模型，将所有数据点分类为内点（inlier）或异常点； 3. 迭代重复 1-2 步； 4. 选择最大的内地集，以此重新估计最终模型。 ? RANSAC示意图 ii....SLAM 方法分两种途径，一种是递推滤波器方法，另一种是批处理估计方法； a) 滤波器方法，比如卡尔曼滤波递推估计，实际上建立一个状态空间的观测模型和状态转换（运动）模型；观察模型描述当摄像头姿态和地标位置...（来自于地图）已知时观测（地标）的概率; 运动模型是系统状态（摄像头姿态）转换的概率分布，即马尔可夫过程; 那么在递归贝叶斯估计中，同时更新系统状态和建立的地图，其中融合来自不同视角的观测来完成制图，而估计系统状态可计算摄像头的姿态

1.3K21

PLC-LiSLAM：线-面-圆柱体-激光SLAM（RAL 2022）

e.优化 LM算法用来解决上述观测的最小二乘问题，但是因为观测得到的矩阵过于庞大，所以计算量很大。...d.固定位姿的残差 文章采取了滑窗优化的策略，滑窗外的位姿采取固定的方式，对于同一个路标，如果当前滑窗内位姿和滑窗外位姿同时观测到，那么也会相应的产生一个残差： 3.系统概述 系统设计为前端和后端。...首先计算 Si+1 的集合 E 和 F，分别为 E 和 F 构建两个 KD 树。假设 P 是 mj 在 Si 中的观测值。...滑窗中的关键帧有限，最旧的关键帧会被剔除，如果满足下述条件之一，进行保留： a)该关键帧包含新检测到的地标 b)该关键帧与最后保留的关键帧之间的旋转角度大于 10° c)该关键帧与最后保留的关键帧之间的距离大于...PLCA，除此以外，根据这些命题，还可以得出一个增量更新 的方法，具体来说，用表示第n个从滑窗移除的关键帧，在的观测m是点集 ，对于平面和线，可以从点集中计算出 ，并且可以根据旧的信息构建出：

46240

ORB-SLAM3 单目地图初始化（终结篇）

单目初始化过程中最重要的是两个函数实现，分别是构建帧（Frame）和初始化（Track）。...3） 说了ORB-SLAM为什么要同时计算基础矩阵F和单应矩阵H的原因：这两种摄像头位姿重构方法在低视差下都没有很好的约束，所以提出了一个新的基于模型选择的自动初始化方法，对平面场景算法选择单应性矩阵，...，由于在这之前，关键帧只和地图点之间有连接关系，和其他帧没有连接关系，要构建共视图（以帧为节点，以共视关系为边）就要一个个更新节点之间的边的值。...（自己猜的） 3.6.4 对共视程度比较高的关键帧对更新连接关系及权重（从大到小） sort(vPairs.begin(),vPairs.end()); // 将排序后的结果分别组织成为两种数据类型...Q是观测噪声，对应到代码中就是协方差矩阵sigma（而且还和特征点所在金字塔层数有关，层数越高，噪声越大）。

1.9K31

基于图的时间序列异常检测方法

因此，采用能捕捉变量间复杂关系的图形模型，是检测时间序列数据中异常的有效工具。 维度。技术进步让我们能记录大量时间序列数据，揭示变量间的依赖关系。这丰富的数据集使我们能设计一致且可靠的时间序列分析。...定义一个表示时间序列数据的图集，如下所示： 其中 Gj = {Mj , Aj} 表示第 j 个观测值的图，Mj 是节点特征矩阵，Aj 是边-特征矩阵。...如果没有可学习参数分配给Gj和/或Sim{Gj,Gj′}，我们正在处理静态图；静态图是指使用预定义的节点特征和从K个变量的第j个观察中获得的边来构建的图。...自监督方法是无监督学习的子集，使用未标记数据学习更有意义的表示。它通过设计借口任务（辅助任务），最小化模型预测与预期输出之间的差异。在测试阶段，利用自监督损失检测异常。...大多数现有研究在正常数据上训练异常检测方法，测试集包含异常数据以验证性能。无监督异常检测仅在训练阶段访问正常数据。四种方法类别都从节点和边的特征，以及邻接矩阵表示的节点连接模式学习基于图的表示。

23010

GCLO：具备地面约束的适用于停车场AVP任务的lidar里程计(ICRA 2022)

： 1）HF包含法向量n和平面到坐标系原点的距离，这往往是过参数化的，所以它会在最小二乘优化中受到奇异信息矩阵的影响，并且难以维护法向量。...之后，关联在不同关键帧观察到的地平面，并且构建一个位姿图并联合优化残差。...c)具有大不确定性的滑窗点会被过滤掉。在实验中，只要对应的协方差矩阵的迹大于阈值，该点就会被消除。 d)最后，将没有关联成功的激光点作为新的观测值添加到滑窗图中。...然后位姿为的帧观测到地面P得到对应的CP表示和HF表示 ，运用之前提到的公式，以HF为中介，将平面在当前坐标系转换到全局坐标系，从而可以从观测到的CP与估计的CP之间构建对应的残差： 残差关于和的雅可比表示为...HIK是海康内部数据集，包含了三种场景，室内，校园环境，城市公路。KITTI不作赘述，大家都知道。

40120

三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited

增量式重建中需要非常仔细地挑选两帧进行重建，在图像进行注册（即定位当前帧在地图中的位姿）之前，需要进行三角化场景点/滤出外点以及BA优化当前的模型。...为了提高位姿结算精度以及可靠的三角化，本文设计了新颖的鲁棒后续帧选择策略，后续章节进行介绍。 三角化：新注册的图像需要对已有的场景点有足够多的观测，同时也可以通过三角化扩展场景点。...综上，通过统计几种几何校验的内点数，根据设计的条件，判断出了该模型的类型：常规，全景，平面(general, panoramic, planar)。模型类型用于仅从非全景和已标定图像才参与重建。...记特征追踪 ，它是由一系列的外点率 未知的观测构成的集合。观测Tn包括归一化坐标 以及它对应的投影矩阵 。...冗余视角删除 BA是SfM的瓶颈，本文针对“稠密数据采集”带来的问题设计了一种高场景覆盖度的图像聚类的BA参数化策略。

2.3K20

三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited

增量式重建中需要非常仔细地挑选两帧进行重建，在图像进行注册（即定位当前帧在地图中的位姿）之前，需要进行三角化场景点/滤出外点以及BA优化当前的模型。...为了提高位姿结算精度以及可靠的三角化，本文设计了新颖的鲁棒后续帧选择策略，后续章节进行介绍。 三角化：新注册的图像需要对已有的场景点有足够多的观测，同时也可以通过三角化扩展场景点。...综上，通过统计几种几何校验的内点数，根据设计的条件，判断出了该模型的类型：常规，全景，平面(general, panoramic, planar)。模型类型用于仅从非全景和已标定图像才参与重建。...记特征追踪 ，它是由一系列的外点率 未知的观测构成的集合。观测Tn包括归一化坐标 以及它对应的投影矩阵 。...冗余视角删除 BA是SfM的瓶颈，本文针对“稠密数据采集”带来的问题设计了一种高场景覆盖度的图像聚类的BA参数化策略。

2.9K20

数据科学和人工智能技术笔记 十三、树和森林

通常在数据科学中，我们有数百甚至数百万个特征，我们想要一种方法来创建仅包含最重要特征的模型。...accuracy_score(y_test, y_important_pred) # 0.8833333333333333 从准确率得分可以看出，包含所有四个特征的原始模型准确率为 93.3%，而仅包含两个特征的...数据的注解 本教程的数据很有名。 被称为鸢尾花数据集，它包含四个变量，测量了三个鸢尾花物种的各个部分，然后是带有物种名称的第四个变量。...，一个包含训练行，另一个包含测试行 train, test = df[df['is_train']==True], df[df['is_train']==False] # 显示测试和训练数据帧的观测数...至少对于前五个观测。 现在让我们看看所有数据。 混淆矩阵可能令人混淆，但它实际上非常简单。 列是我们为测试数据预测的物种，行是测试数据的实际物种。

1.3K20

基于多传感器的3DMot

总体跟踪过程是Kalman滤波+匈牙利匹配，只使用匀速运动模型. 3D卡尔曼的状态变量是（x,y,z,θ,l,w,h,s,Vx,Vy,Vz），没有包含角速度是因为实验发现角速度对性能提升没有帮助。...数据关联部分，输入为卡尔曼预测结果T和当前检测结果N，首先使用3D IOU或者中心坐标距离构建关联矩阵.在这里作者丢掉了IoU小于一定阈值或者中心点距离大于一定值的匹配结果。...3，Data Association(数据关联) 任务：将当前帧中的所有观测对象与跟踪序列的卡尔曼预测进行关联，论文的二阶段匹配可以相互独立。...关联部分 状态空间设计：3D状态，与AB3DMOT一致，3D包围框信息以及三轴速度信息使用常速度运动模型 2D状态，2D包围框信息。...3，Data Association(数据关联) 关联模块主要有两种做法，一种是基于IoU的关联方式，一种是基于距离的关联方式。这两种方式都可以构建cost矩阵。

1.2K20

SLAM实习生面试基础知识点总结

由于这个函数使用的特征点同时包含正确和错误匹配点，因此计算的单应性矩阵依赖于二次投影的准确性），统计容差范围内匹配点最多的作为最适合的模型，剔除误匹配的点。 2....目前遇到的场景主要就是SLAM算法中估计相机位姿时通常需要PnP给出相机初始位姿,第一帧图像中的3D点以及对应到第二帧图像中的2D点，通过相机成像模型，将3D点投影到二维平面，通过构建误差目标函数通过优化调整位姿的方法使得误差目标函数达到最小...介绍RANSAC算法 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声...例如，他能从包含大量局外点的数据集中估计出高精度的参数。缺点是它计算参数的迭代次数没有上限，如果设置迭代次数的上限，得到的结果可能不是最优的结果，甚至可能得到错误的结果。...图优化模型，将路标点和相机位姿作为两个节点，观测模型作为边，同时优化两个变量，SLAM中常用L-M求解，如果误匹配误差很大可以考虑用核函数（Huber），核函数可以减小误匹配对整个方法的影响。

2.3K31

一个通用的多相机视觉SLAM框架的设计和评估

主要贡献 许多早期的多摄像头SLAM研究都是针对特定的摄像头架构设计的，没有充分利用摄像头布局的优势，本文研究了更为普遍的情况，即多个重叠和非重叠的摄像头，使用广义摄像机模型将多摄像头系统表示为一组不受约束的光线...为了解决这一问题，我们确定了摄像头数量和它们视野重叠程度为两个关键设计参数，这些参数影响摄像头收集的信息和SLAM估计结果，我们在使用我们自己构建的多摄像头系统收集的几个真实世界数据集上评估了我们的SLAM...确定两个帧之间的对应关系并解决广义本质矩阵约束以获取相对位姿，其中[q1 q10]和[q2 q20]是匹配特征的Plucker射线，E=[t]×R是基本矩阵，其中R和t是两个广义相机帧之间的旋转和平移。...跟踪和建图 初始化之后，每个新的输入帧都会相对于上一个关键帧进行跟踪，通过词袋匹配算法计算上一个关键帧和当前帧之间的帧间对应关系，由于多视图特征包含来自不同相机的多个描述子，因此使用描述子的中值进行匹配...当做出新的关键帧决策时，将观测结果添加到现有地标中，并三角测量对应于非地图点的新的帧间匹配，以创建新的地图点。

51530

GPT-4V都搞不明白的未来推理有解法了！来自华科大&上科大

得到这一结论之后，接下来我们要做就是探究如何让多模态大语言模型学会从当前观测中捕捉相关主体的动态线索信息。...基于这些优点，我们设计了一个新型的学习框架，它专注于从多模态输入（如图像、视频和文本）中提取和理解主体的运动轨迹并进行预测。...在FPT中，我们首先会输入包含数帧图片的视觉上下文tokens给模型，然后我们会给予相关主体的第一帧的初始观测（初始位置，表观描述或者是动作描述），接着我们要求模型需要根据初始观测来预测出对应主体的整条轨迹...数据构造 设计好了我们的学习范式之后，接下来更重要的是构建合适的数据来让模型进行学习，我们基于现在市面上开源的数据精心构建了一整套多任务学习数据，数据分布具体如下： 主要包括Caption，Referring...能力展示 结合上述两个学习过程以及构建的高质量数据，我们搭建了一个全新的通用多模态大语言模型，梅林（Merlin）。

18010

项目实践 | 从零开始学习Deep SORT+YOLO V3进行多目标跟踪（附注释项目代码）

6、：测量值(观测值)，是滤波的输入。 7、：滤波增益矩阵，是滤波的中间计算结果，卡尔曼增益，或卡尔曼系数。 8、A：状态转移矩阵，实际上是对目标状态转换的一种猜想模型。...# 构建Kalman Filter的矩阵model,并初始化初始状态 self....上图非常清晰地解释了如何进行级联匹配，首先使用外观模型(ReID)和运动模型(马氏距离)来计算相似度矩阵，得到cost矩阵以及门控矩阵，用于限制代价矩阵中过大的值。...然后则是级联匹配的数据关联步骤，匹配过程是一个循环(max age个迭代，默认为70)，也就是从missing age=0到missing age=70的轨迹和Detections进行匹配，没有丢失过的轨迹优先匹配...直到time_since_update超过max age(默认70)，将这个Track从Tracker中的列表删除。

3.5K41

基于激光点云语义信息的闭环检测

本文提出了一种叫做GOSMatch的方法依靠语义级别的信息做场景重识别，本文的方法利用语义物体之间的空间关系产生新颖的描述符。本文还设计了一种由粗到细的测量来有效的找到闭环。...本文利用语义信息构建了局部和全局的描述子。全局的描述子来高效的查找最相似的前K个闭环候选帧，局部的描述子用来计算当前帧和闭环候选帧之间的距离。...由于匹配这种矩阵类型的描述子需要很大的计算量，Kim改进Scan Context，利用ring key来构建kd tree来加速搜索。 B....每次扫描得到的图描述符都存储在数据库中，当需要查询点云的时候，利用构建kd树来执行k近邻算法来快速得到最相似的N个候选闭环帧。 C. 顶点匹配 在本节，我们介绍顶点描述符来描述图中的顶点。...对于每个候选帧，我们用下边这个公式来评估闭环的loss: ? C代表当前扫描和闭环候选帧优化后的对应点的集合，T表示变换矩阵，c_iq和c_ic代表第i个C中的属于当前扫描和闭环候选帧的3D点。

64120
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券