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Kimera实时重建语义SLAM系统

Kimera是C++实现一个具有实时度量语义SLAM系统,使用传感器有相机IMU惯导数据来构建环境语义标注3D网格,Kimera支持ROS运行在CPU上高效模块化开源方案。 (1)Kimera-VIO前端,该获取立体图像和IMU数据,前端执行在线预先积分,从原始IMU数据中获得两个连续关键之间相对状态简洁预积分测量值。 视觉前端检测Shi-Tomasi角点,使用Lukas-Kanade跟踪器跨跟踪它们,找到左右立体匹配,并执行几何验证。并输出特征轨迹和预先积分IMU测量值。并发布基于IMU帧率状态估计值。 (2)Kimera-VIO输出优化状态估计,在每个关键处,将预积分IMU和视觉测量值添加到构成VIO后端。 (3)位姿图优化Kimera-RPG,检测当前关键过去关键之间闭环,闭环检测依赖于DBoW2库,使用词袋(bag-of-word)表示法来快速检测假定闭环。

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综述 | 基于特征视觉同步定位和建图

可以在两幅图像中特征之间(2D-2D 匹配)、3D 地图中一个点与其在图像投影之间(3D-2D 匹配)或两幅图像之间建立低级特征之间对应关系。 首先,为每个图像计算查询图,其中顶点表示对象类和质心,顶点之间边表示满足接近要求。然后通过使用它们之间欧几里德距离连接来自连续图像顶点来创建所有图像合并图。 彼此太近顶点被合并以避免重复。第二步是为每个顶点生成随机游走描述符。也就是说,一个 n×m 矩阵包含 n 次随机游走中 m 个访问过顶点标签。第三,查询图将基于相似度得分全局数据库图相匹配。 在不同中,平面是基于三个量加权和关联:它们法线之间差异、它们之间距离以及它们投影之间重叠。对于每个传入单目,计算 ORB 描述符并使用词袋方法来检测循环。 然后将特征数据库中模型匹配转换为公共姿势,相应语义特征成本是检测特征重投影误差,该误差由匹配置信度加权.在 3D 情况下,当多次检测一个对象时,语义边缘成本函数包括将一个检测特征重新投影到另一个特征中

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    一文详解ORB-SLAM3中地图管理

    1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph: 共视图是一个加权无图,图中每个节点是相机位姿,如果两个位姿关键拍摄到相同关键点数量达到一定值(论文设定为至少15个),则认为两个关键具有共视关系 具体来说,先从所有关键中选择当前有相同特征点关键集合,之后提取中每一个关键共视集合,之后利用两个集合关键信息进行相机位姿跟踪 ·回环检测 回环检测共包含四个部分:选择候选、计算变换 每次插入关键时,都与完整地图DboW数据库进行匹配检测:首先由重识别模块检测出当前关键Ka匹配待吞并关键Ks,并获取两个子地图当中匹配两个关键具有共视关系关键点和关键。 2. 主要改进是,当当前关键数据关键匹配上后,检测当前关键具有共视关系关键是否也能够匹配,如果可以则判定为重定位成功;否则才继续使用接下来关键进行判定。 2.

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    一文详解ORB-SLAM3中地图管理

    1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph: 共视图是一个加权无图,图中每个节点是相机位姿,如果两个位姿关键拍摄到相同关键点数量达到一定值(论文设定为至少15个),则认为两个关键具有共视关系 具体来说,先从所有关键中选择当前有相同特征点关键集合,之后提取中每一个关键共视集合,之后利用两个集合关键信息进行相机位姿跟踪 ·回环检测 回环检测共包含四个部分:选择候选、计算变换 每次插入关键时,都与完整地图DboW数据库进行匹配检测:首先由重识别模块检测出当前关键Ka匹配待吞并关键Ks,并获取两个子地图当中匹配两个关键具有共视关系关键点和关键。 2. 主要改进是,当当前关键数据关键匹配上后,检测当前关键具有共视关系关键是否也能够匹配,如果可以则判定为重定位成功;否则才继续使用接下来关键进行判定。 2.

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    IROS2020 | 鲁棒全景视觉惯性导航系统ROVINS

    假设相机内部参数和IMU-相机外部参数被校准和给定,并且所有相机IMU数据同步地捕捉图像,摄像机时间同步。首先,将原始鱼眼图像变形为混合投影图像,并使用中点预积分传播来自IMU数据运动。 然后,在混合投影图像中进行特征检测和IMU辅助视内特征跟踪。将来自IMU传播旋转输入到IMU辅助特征跟踪器,用于预测当前特征位置。随后是视点间立体特征匹配,以找出相机之间特征对应。 同时,IMU测量值使用预积分方法进行传播。预积分计算前一图像相对位姿变化及其在位姿协方差矩阵中不确定性。 对两个测量值进行处理后,利用预积分IMU运动提高特征跟踪性能,然后进行跨视图立体特征匹配。 B. Optimization-Based Visual-Inertial Odometry 初始化完成后,使用IMU预积分更新当前位姿,然后根据研究超宽FOV设置中重投影误差或单位光线切误差剔除离群点特征

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    一文详解回环检测重定位

    特征恢复 1、检测到回环时,通过BRIEF描述子匹配找到对应关系,建立局部滑动窗口回环候选之间连接。 2、直接描述子匹配可能会造成大量异常值,使用两步进行几何上异常值剔除。 代码实现 pose_graph文件夹 keyframe.cpp/.h 构建关键类、描述子计算、匹配关键回环。 pose_graph.cpp/.h 位姿图建立图优化、回环检测闭环。 1、查询字典数据库,得到每一相似度评分ret 2、添加当前关键到字典数据库中 3、通过相似度评分判断是否存在回环候选 4、如果在先前检测到回环候选再判断:当前索引值是否大于50,即系统开始前 pt(0.f, 0.f); cv::Point2f pt_norm(0.f, 0.f);//对关键每个特征点描述子回环所有描述子匹配,如果能找到汉明距离小于80最小值和索引即为该特征点最佳匹配 1、将关键回环进行BRIEF描述子匹配,并剔除匹配失败点 2、如果能匹配特征点能达到最小回环匹配个数,则用RANSAC PnP检测再去除误匹配点, 3、将此关键和回环拼接起来,将对应匹配点相连以绘制回环匹配

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    激光雷达和摄像头融合在无人驾驶中应用

    它是一种3D 传感器,输出一组点云,每个都有一个(x,y,z)坐标。在3D数据上可以运行很多应用 —— 包括机器学习模型和神经网络。下面是一个输出示例。 ? 描述符(Descriptors ) 现在我们已经使用检测器找到了关键点(角和边) ,我们可以使用描述符来匹配图像。 为此,我们查看给定关键点周围块(patches)。 计算方向和大小,得到一个 HOG。 ? 4. 这给出了一个直方图,我们可以在之间进行比较。 ? 结果 这是检测器 / 描述符结果——我们有关键点和方向。 ? 跟踪也是传感器融合过程一个重要部分——可以是后期跟踪,也就是跟踪边框; 也可以是早期跟踪,即跟踪像素。 对于早期跟踪,我们使用检测器、描述符和匹配组合来执行关联。 检测器用于寻找关键点,描述符用于对关键点进行编码,匹配器用于判断之间是否相似。 讲完,就是这样!摄像头和激光雷达传感器融合和跟踪需要这些步骤!

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    【VINS论文笔记】系列之回环检测重定位

    特征恢复 1、检测到回环时,通过BRIEF描述子匹配找到对应关系,建立局部滑动窗口回环候选之间连接。 2、直接描述子匹配可能会造成大量异常值,使用两步进行几何上异常值剔除。 代码实现 pose_graph文件夹 keyframe.cpp/.h 构建关键类、描述子计算、匹配关键回环。 pose_graph.cpp/.h 位姿图建立图优化、回环检测闭环。 1、查询字典数据库,得到每一相似度评分ret 2、添加当前关键到字典数据库中 3、通过相似度评分判断是否存在回环候选 4、如果在先前检测到回环候选再判断:当前索引值是否大于50,即系统开始前 ); i++) { cv::Point2f pt(0.f, 0.f); cv::Point2f pt_norm(0.f, 0.f); //对关键每个特征点描述子回环所有描述子匹配 1、将关键回环进行BRIEF描述子匹配,并剔除匹配失败点 2、如果能匹配特征点能达到最小回环匹配个数,则用RANSAC PnP检测再去除误匹配点, 3、将此关键和回环拼接起来,将对应匹配点相连以绘制回环匹配

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    Bags of Binary Words | 词袋模型解析

    这两个单词一起作为贝叶斯过滤器输入,贝叶斯过滤器估计两个图像之间匹配概率,考虑到以前情况下匹配概率。这些概率方法相比,我们依靠时间一致性检查来考虑以前匹配,提高了检测可靠性。 它们几何检查包括计算匹配图像之间空间变换。但是,他们不考虑以前匹配一致性,这导致他们需要把几何检查应用在多个几个闭环检测候选对象。 D.几何一致性检测 我们在两个匹配闭环候选用几何检测。这个检验是通过它至少12个对应点利用随机样本一致性(RANSAC)找到I_t和I_t'之间一个基础矩阵。 每个图像复杂度都是n^2 第二种技术是通过在k维(k-d)树中排列描述符向量来计算近似最近邻[7] 我们可以利用词袋加速特征匹配。因此,在数据库添加图像时,我们在直接索引中存储节点和特征列表。 我们只需要基本矩阵进行验证,但注意,在计算之后,我们可以提供下面运行任何SLAM算法匹配图像之间数据关联,而不需要额外成本(有了F矩阵就可以解算RT了)。

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    【论文解读】深度学习+深度激光=移动车辆状太估计

    该方法依赖于全卷积网络,该网络从场景两个不同但临时近距离接受特征激光雷达信息作为输入,并给出每个地面运动矢量密集估计值,并假定它(每个点)属于一个动态车辆。 请注意,这些真值需要使用从t和t + n进行激光雷达扫描以时间滑动窗口方式进行计算,因此,根据时间步长n将获得不同结果。该时间步长越大,运动矢量将越长,但是将很难获得车辆之间匹配。 通过解决像[13]中提出每个像素分类问题,引入了关于场景机动性语义先验。为此,训练一个全卷积网络以获取激光雷达扫描,并将每个对应点分类为属于车辆或背景。这些预测例子如图3b所示。 IV、实验 A、测试数据 为了从主要框架和借口任务中训练提出深度神经网络,我们将n设置为1,以便测量两个连续之间车辆运动。 我们基本方法采用大小为64×448×4张量作为输入,该张量堆叠来自时刻t和t +12D激光雷达投影每个投影框都包含范围值和反射率测量值,如第III-A节开头所概述并在图2a中所示。

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    手把手教你怎样用Mask R-CNN和Python做一个抢车位神器

    流程第一步是检测视频中所有可能停车位。显然,我们需要知道图像哪些部分是停车位才能检测到哪些停车位是空。 第二步是识别每视频中所有的汽车,这样我们可以跟踪每辆车在之间位移。 如果我们能够检测到静止汽车,就不需要真的去检测停车位。 因此,如果我们能够检测到汽车并找出哪些汽车在视频之间没有移动,我们就可以推断停车位位置。这就变得很容易了! 假设在图像中有一个表示停车区域边界框列表,那么检查被检测车辆是否在这些边界框中,就如同添加一或两代码一样简单。 ] [0. 0. 0.02332112 0.] ] 在这个二维数组中,每一表示一个停车位边界框。相应,每列表示该停车位检测汽车有多少重叠。 这将防止仅仅在一视频上出现暂时性物体检测问题而误导系统将停车位判定为空闲。但当我们看到至少一个停车位在连续几视频图像中都被判定为空闲,我们就可以发送短信了!

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    一文了解动态场景中SLAM研究现状

    其次,它数据关联性更加复杂。静态SLAM只关心图像中关键点,因此静态SLAM数据关联只是关键特征向量匹配。对于动态SLAM我们必须对关键点和对象之间执行数据关联。 并且框之间重叠区域中特征点将被忽略。 对象-对象匹配:对象匹配通过关键点匹配间接完成。如果连续两个对象共享最多特征点(且超过10个),则将它们作为同一对象进行跟踪。 此边缘化项捕获了观测结果,由于滑动窗口宽度有限,这些结果将被删除。 运动误差:运动方程预测得到位姿应该从单个求解处3D测量值一致。 从2D关键点到3D形状 数据关联 点-点匹配:基于描述符特征关键点匹配,类似于ORB-SLAM。 对象-对象匹配:本文没有明确提及,但对象对象之间匹配是必须,任何2D对象跟踪方法都可以使用。 点-对象匹配:未使用,通过检测每个每个对象语义关键点来间接完成。 对象感知以及BA ? 相机-对象姿态图和循环一致性 MoMoSLAM使用了不同优化公式。

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    Iris: 比ScanContext更加精确高效激光回环检测方法(IROS 2020)

    虹膜区域内每个点通常会通过道格曼橡胶板模型映射为一对极坐标,激光雷达点云同样也可以被映射为极坐标的表示。 右上是当IRIS检测到回环时候候选匹配点云极其对应IRIS生成图。 滤波器从Lidar-IRIS图像中深入提取特征: LoG-Gabor滤波器可用于将Lidar-IRIS区域中数据分解为以不同分辨率出现分量,传统傅里叶变换相比,它优势在于允许频率数据局部化,允许在相同位置和分辨率进行特征匹配 4.使用Lidar-IRIS闭环检测 为了将Lidar-IRIS应用于闭环检测,为每个点云生成一个Lidar-IRIS二值特征图。 因此,可以保存所有关键获取Lidar-IRIS二进制特征历史数据库。当前关键每个历史关键Lidar-IRIS二值特征贴图之间距离由汉明距离计算。 从上往下,第一代表是完整回环检测策略,第二将回环检测问题转成一个Re-ID问题,整体评判标准没有太大区别。

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    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)

    求跟踪器所有目标状态检测BoxIOU,通过匈牙利算法(Hungarian Algorithm),得到IOU最大唯一匹配数据关联部分),在去掉匹配值小于IOU_threshold匹配对; 并将状态更新值输出,作为本跟踪Box。对于本中没有匹配目标重新初始化跟踪器,卡尔曼跟踪器联合了历史跟踪记录,调节历史BoxBox残差,更好地匹配跟踪id。 以上图为例,假设左边四张图是我们在第N检测目标(U),右边四张图是我们在第N+1检测目标(V)。红线连起来图,是我们算法认为是同一人可能性较大目标。 实际上匈牙利算法可以理解成“尽量多”一种思路,比如说A检测器可以和a,c跟踪器完成匹配a匹配置信度更高),但是B检测器只能和a跟踪器完成匹配。 ,就是一个检测框id不停地进行更换,缺乏准确性鲁棒性。

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    Iris: 比ScanContext更加精确高效激光回环检测方法(IROS 2020)

    虹膜区域内每个点通常会通过道格曼橡胶板模型映射为一对极坐标,激光雷达点云同样也可以被映射为极坐标的表示。 右上是当IRIS检测到回环时候候选匹配点云极其对应IRIS生成图。 滤波器从Lidar-IRIS图像中深入提取特征: LoG-Gabor滤波器可用于将Lidar-IRIS区域中数据分解为以不同分辨率出现分量,传统傅里叶变换相比,它优势在于允许频率数据局部化,允许在相同位置和分辨率进行特征匹配 4.使用Lidar-IRIS闭环检测 为了将Lidar-IRIS应用于闭环检测,为每个点云生成一个Lidar-IRIS二值特征图。 因此,可以保存所有关键获取Lidar-IRIS二进制特征历史数据库。当前关键每个历史关键Lidar-IRIS二值特征贴图之间距离由汉明距离计算。 从上往下,第一代表是完整回环检测策略,第二将回环检测问题转成一个Re-ID问题,整体评判标准没有太大区别。

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    一文搞懂I2C总线通信

    I2C 标准是一个具有冲突检测机制和仲裁机制真正意义上多主机总线,它能在多个主机同时请求控制总线时利用仲裁机制避免数据冲突并保护数据。 所以根据上述公式可以计算,对于5V电源,每个上拉电阻阻值至少1.53kΩ,而对于3.3V电源,每个电阻阻值至少967Ω。 如果觉得计算电阻值比较麻烦,也可以使用典型值 4.7kΩ。 3.3、数据传送 地址匹配一致后,总线上主机根据 R/W 定义方向一传送数据。 所有的地址后传送数据都视为数据。 第1步:起始条件 主设备通过将SDA线从高电平切换到低电平,再将SCL线从高电平切换到低电平,来向每个连接从机发送启动条件,如下图所示: 第2步:发送从设备地址 主设备每个从机发送要与之通信从机 如果地址匹配,则从设备通过将SDA线拉低一位以表示返回一个ACK位。 如果来自主设备地址从机自身地址不匹配,则从设备将SDA线拉高,表示返回一个NACK位。

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

    DBoW2方法[5]则首次使用了BRIEF描述子[16]生成二进制词袋和非常高效FAST特征检测算法[17]SURF和SIFT相比,FAST算法运时间减小了至少一个数量级。 图中每个节点代表一个关键,如果两个关键都能同时观测到地图云点中至少15个点,则这两个关键之间用一条边线相连,我们用权重θ表示两个关键能共同观测到云点数量 为了矫正闭环回路,我们像论文[6]那样做位姿图优化 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视觉单词,关键可以通过这个数据库查询视觉词典,从而实现高效检索。 当一个关键通过筛选程序删除时,数据库也会相应更新。 由于关键之间可能会存在视图上重叠,因此检索数据库时,可能返回结果不止一个高分值关键。 4.当前跟踪少于参考关键K_ref云点90%。 PTAM中用关键之间距离作为判断标准不同,我们加入一个最小视图变换,如条件4。条件1 确保一个重定位,条件3保证好跟踪。

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    时隔多年,ORB-SLAM3终于来了

    非矫正双目SLAM 几乎所有的SLAM系统都假设双目图像是已经被矫正,这里矫正是指,使用相同焦距将两个图像转换为针孔投影,且像平面共面,同时水平对极线对齐,从而可以通过查看图像中同一进行特征匹配 至关重要是,时域连续性检测将使场景识别滞后至少3个关键,同时召回率较低,这都是目前存在问题。 为了应对这个问题,本文提出一种新场景识别(召回率得到改善)以及多地图数据关联算法。 若匹配关键在active map中,则进行闭环;否则,则进行多地图间数据关联,即将active map匹配map进行融合。 一旦这个新关键匹配地图间相对位姿被计算出,就定义一个在局部窗口,这个局部窗口包括匹配关键以及这个关键共视关键。在这个局部窗口中,我们会寻找中期数据关联,以提高闭环以及地图融合精度。 为了要删除重复点, 关键主动搜索匹配点。对于每个匹配点,都会删除 中点,并保留 中点,同时更新共视图以及本质图。

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