,以牺牲召回为代价来提高精度.结果,系统在关闭循环和重用以前的地图方面太慢.我们提出了一种新的位置识别算法,首先检查候选关键帧的几何一致性,然后检查与三个可共视关键帧的局部一致性,这三个关键帧在大多数情况下已经在地图中...ORB-SLAM Atlas 第一个完整的多地图SLAM系统,能够处理视觉和视觉惯性系统,在单目和立体配置.地图集可以表示一组不连续的地图,并在其上平滑地应用所有的制图操作:位置识别、相机重新定位、闭环和精确的无缝地图合并...,产生了多地图数据关联,在活动地图中的关键帧和地图集中的不同地图中的匹配关键帧之间,使用对齐变换进行地图合并操作.需要确保Mm中的信息能被tracking线程及时调用,避免地图重复.因此作者建议将引入坐标系...首秀是地图点融合：融合窗口由匹配的关键帧组合而成,检测到重复的点进行融合,在共视性和本质图中创建新的关联....,ORB-SLAM3将竞争方法的准确性提高了一倍多.在VINS-Mono的情况下,ORB-SLAM3在单个会话中获得了2.6的更好精度,在多个会话中优势上升了3.2倍,显示了我们的地图合并操作的优势.
轻量级地图结构：在线地图生成过程中，初始化和更新线和平面地标，其中数据关联基于基于质心的最近邻搜索方法构建了共视结构。...定义了线地标和平面地标，包括语义标签、质心、法线、最小参数块以及在不同关键帧中的观测，类似于视觉捆绑结构。 图2. 系统概览。在线地图制作和集中式地图服务器分别显示为绿色和橙色的块。...子地图包括轻量级地标，包括线和平面，以及关键帧和地标之间的共视连接。地图服务器通过从头开始以粗到精的方式实现多会话地图制作，首先进行全局地图合并，然后进行局部优化。...为了减小地图的大小和后续优化的维度，这些地标在多个子图中的实例将根据图匹配结果或质心距离而合并。...如表I所示，我们的捆集调整算法可以改善每个轨迹的相对姿态误差，这意味着局部地图的一致性得到改善。 地图合并的案例研究如图5所示。为了评估地图的准确性，在表II中显示了全局轨迹的定量结果。
例如，下面这种规则地图：（或者其他用程序生成的单位块地图） ? 在输入一些参数后： ? 可以自动创建形如： ?...理由就是屏幕有不同的分辨率，而相机映照出来的画面最终是要在屏幕当中显示的，当我们的屏幕分辨率发生变化时，相机的视口面积也会对应的发生变化，这时，仅仅只有一个FOV没办法满足不同类型的屏幕分辨率，于是就需要额外设置相机的宽高比来对最终呈现的摄像机视口大小进行辅助调整...在Unity中，是以视口的高为基准进行计算的，也就是说，Unity中的透视摄像机的Fov角度其实是按照屏幕分辩率的高度进行对应的，而宽度对应的Fov则随着Aspect的变化而变化，不是面板设置的Fov大小...∠α，distance即为上图中的CP，wh即为上图中的AB，followy即为上图中的CB。...2 public void GenZone() 3 { 4 Camera = Camera.main; 5 6 //计算从地图中心到边缘的向量
1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph： 共视图是一个加权无向图，图中每个节点是相机的位姿，如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值（论文设定为至少15个），则认为两个关键帧具有共视关系...Essential Graph中的节点依旧是全部的关键帧对应的位姿，连接的边包含三种边：Spanning Tree的边、共视图中共视关系强（共视点数量超过100）的边、以及回环时形成的边。...总得来说，在地图部分，和1相比就是多了一个全局优化而已。...当相机在正常跟踪状态，所生成关键帧所在的地图称为“活动地图（active map）”。如果跟踪失败，首先将进行重定位操作寻找地图集中对应的关键帧，如果依旧失败，则重新创建一个新的地图。...衔接区域的局部BA优化：融合后与Ka具有共视关系的关键帧参与局部BA优化，为避免gauge freedom，固定之前活跃地图中的关键帧而移动其他的关键帧。
中期的数据关联：匹配相机累计误差小的地图，这也可以用在BA中，当系统在已经建好的地图中运行的时候可以达到零漂移。...在已知地图的环境中可以没有漂移的运行，其中混合地图数据关联－这个可以保证我们进行地图匹配和进行BA优化，这也达到了一个目的：构建一个地图，然后可以在地图中进行精确的定位。...在单目或者双目的系统中,Atlas代表的是一系列不连续的地图，而且可以把他们应用到所有的建图过程中：场景重识别、相机重定位、闭环检测和精确的地图融合。...如果匹配的关键帧在active地图中，这就确定了一个闭环；否则就是混合地图的数据关联，执行匹配的地图和当前的active地图的融合。...这个方法的关键是：在大多数情况下我们需要验证的信息已经都在地图中了，为了验证位置重识别，我们在active地图中和Ka共视的两个关键帧（共视帧中共视的地图点超过一定的阈值。
返回地图中心点的地图坐标....panTo(center) 设置地图的中心点到指定的坐标，假如该点已经在当前的视口之中，则地图中心会滑动到该位置. panBy(distance) 地图滑动指定的像素距离....12.draggingEnabled() Boolean 假如当前答应用户在地图中拖拽标记，则返回 true。...因为不同的应用程序在碰到不兼容的浏览器的时候需要表现不同的行为，所以Maps API提供了一个全局方法 (GBrowserIsCompatible())来检查兼容性，但是，发现一个不兼容的浏览器时，它不会自动采取任何措施...file=api&v=2里面的脚本似乎可以在任何浏览器里面解析而不产生错误，所以您可以在检查浏览器兼容性之前就包含脚本文件。
在测试集上的实验结果显示，相较于纯用点表示的VIO系统，PL-VIO明显精度更高。 ? 进一步，由于空间中很多边缘未必是直线，为了能够利用这些信息，旷视研究员也搭建了一个基于曲线的VO系统。 ?...下图展示的是高精度到点的算法效果，图中搭载该套算法的是旷视S500机器人，它正在进行滚轮对接的demo演示。...因此在语义SLAM中进行数据关联通常不使用极大似然估计，而是使用最大期望估计，即EM估计。 下图展示了一个完全基于图像检测的语义SLAM系统，它能够通过检测地图中的物体来对其进行识别与定位。...下图展示了在已经建好的稀疏三维地图中，仅使用分割信息作为观测，不使用任何描述子，而是通过特征点的位置和类别的方式进行定位的过程。...下图展示了在室外无人驾驶场景，完全基于灯杆作为唯一观测实现的语义定位系统，在包含了整个城市级别信息的情况下，地图也只有10kb大小，另外由于观测只有灯杆，所以运行速度也非常快，实验结果显示，在这种仅有简单灯杆信息作为观测的情况下
第三个创新点是与一般的视觉里程计只能利用最后相邻几帧图像数据相比，ORB-SLAM3是第一个能够在算法阶段重用所有历史信息的系统，其中包含了共视帧之间的捆集调整（BA），即使共视帧在时间上相差甚远，甚至来自不同的地图...在视觉惯性模式下，通过在优化中加入惯性残差来估计物体速度和惯性惯导的偏差。当跟踪丢失时，跟踪线程将尝试重新定位所有地图集地图中的当前帧。如果重定成功，则继续跟踪，并在需要时切换活动地图。...•局部地图线程将关键帧和特征点添加到活动地图中，移除多余的关键帧，并使用视觉或视觉惯性捆集调整来优化地图，在最接近当前帧的关键帧的局部窗口中执行。...另外，在惯性情况下，利用我们新的MAP估计技术，通过地图线程初始化和优化IMU参数。 •回环和地图合并线程以关键帧速率检测活动地图和整个地图集之间的共视区域。...如果共视区域属于活动地图，则执行回环校正；如果共视区域属于不同的地图，则两个地图将无缝合并为一个单独的地图，并成为活动地图。
在这些类中，地面、车道线、停车线和道路标记用于语义建图，其他类可用于其他自动驾驶任务，不参与地图的构建。图像分割的一个例子如图3所示。图3（a）显示了由前视摄像机捕获的原始图像。...图3（b）显示了相应的分割结果。 图3（a）是由前视相机拍摄的原始图像。红色框ROI区域。...图6.语义地图压缩和解压示例 (a）显示原始语义图 (b）显示此语义建图的轮廓 (c）显示从语义轮廓恢复的语义地图。...A.地图制作 车辆配备了RTK-GPS、前视摄像头、IMU和车轮编码器，多辆车同时在市区行驶，车载地图通过网络上传到云服务器上，最终的语义地图如图8所示。...，例如红绿灯、交通标志和标杆，在未来，我们将把更多的三维语义特征扩展到地图中。
为了解决这一挑战，我们利用体素地图中的根节点预定义了最大搜索距离，而叶节点则作为点云的表示，这种优化显著加快了凸包的计算速度。然而必须承认，使用固定分辨率的体素地图会在分割时间和准确性之间进行权衡。...在2D圆形模拟点云数据上展示点云共视性估计 相机位姿优化 损失函数：这里引入了一个损失函数，该函数在点云中的共视点的投影位置评估每个关键帧的像素值与真实颜色之间的差异。...然而由于点云地图中的轻微不准确性、来自不同相机视角的光照变化以及粗略的相机姿态，着色误差是不可避免的。为了减轻这个问题，我们使用了一种鲁棒的平均形式。...我们的方法在香港科技大学广州校区数据集的所有场景中的准确性方面优于其他方法。与基于边缘特征的方法相比，这种方法对环境的敏感性更强，在几个局部地图中遇到失败，我们的方法表现出处理各种地图场景的鲁棒性。...这些场景突出显示了我们的方法在所有场景中能够实现一致高质量的结果。图7展示了我们的方法如何显著增强了点云着色的结果。在移动地图数据集的情况下，如图8所示。
，其他全景卡片图片显示，在充分提升用户体验的情况下，最高限度降低系统资源占用率，双击轮播图最前端全景缩略图，进入全景实景视频详情展示界面，我们可以通过下排的功能按钮对全景进行枪球同步联动、低点关联摄像机视频展示...，识别目标挂牌展示，以及云台雨刮控制，跟踪追视，视频增强，全景放大缩小等操作，点击左上角TAB按钮可以切换至经典模式，如下图所示：图片重构GIS地图引擎鉴于旧版本Gis地图引擎庞大臃肿不利于维护，以及渲染效率低下等原因...当然，在SkeyeARS系统中我们也使用了SkeyeGisMap引擎，并且工作的很好。...案列一：南京市水文地图监测图片案列二：机场航空器场面监视仅支持不超过 10M 的图片, 该图片过大(19.0M)新版本功能展示新版本录像回放展示：图片新版本系统状态监测展示：图片新版本系统全局展示：图片...追视过程以帧为单位控制）系统支持精准中心位置的一点即视球机联动功能系统支持ADS-B、GPS等定位数据接入，为目标车辆、行人、飞机等目标挂牌增强显示SkeyeARS行业应用SkeyeARS基于宽场景多路视频无缝拼接
前进到下一折点并使其在地图中闪烁。 上箭头键 返回到上一折点。 返回到上一折点并使其在地图中闪烁。 Shift + 单击 选择包含行。 选择您单击的第一行与最后一行之间的所有行。...将下一折点添加到选择中并使其在地图中闪烁。在按住 Shift 键的同时切换方向键将取消选择行。 Shift+上箭头 添加上一折点。 将上一折点添加到选择中并使其在地图中闪烁。...1 当地图框处于活动状态时，可在布局上缩放和平移。 地图导航 可使用以下键盘快捷键在地图视图中导航。...地图显示内的视图包括视频帧以及成像平台的地面轨迹。这与缩放至视频视频播放器工具相同。 Ctrl+Alt+F 启用或禁用自动跟踪。 在播放时，将地图显示在传感器的视频帧和地面轨迹上保持居中。...当视频到达显示器边缘时，地图显示将平移。这与自动追踪视频播放器工具相同。 Ctrl+Alt+N 在活动视频窗格的视频上显示指北针。 这与指北针视频播放器工具相同。
腾讯位置服务积极响应工信部的号召，在最新发布的地图SDK当中，我们对无障碍功能进行了全面升级，同时还加入了对适老化的支持，持续提升视障人士及老年人的数字生活体验。...一、无障碍-地图缩放一指掌握 缩放地图是我们在使用地图的时候经常会用到的操作。对于视障人士来说，使用该功能的难点在于无法辨别目前地图处于哪个级别。...[up-ffaf16112d9c080fa00b05592d8b5d90307.gif] （备注说明：以上功能请首先确保打开iOS的旁白模式） 二、无障碍-关键信息读给你听 视障人士在使用地图的时候，最大的挑战莫过于无法看清楚地图上面的关键信息...腾讯位置服务在最新版本的地图SDK里适配响应了系统原生的无障碍功能，用户可以通过手势操作，让手机识别并读出地图中地点、道路等关键POI信息，帮助视障用户更加顺畅的使用地图功能。...视障用户只需要在手机屏幕使用三指轻扫，地图视野就会随着手势的方向被拖动改变；同时，手机还会自动播报当前视野的中心点，帮助视障用户了解当前地图视野的具体位置，准确锁定用户期望的地图视野。
由于平移的幅度很小，所以在评判中仅用C的对角线上表示误差的值。 多地图中的重定位 如果相机跟丢了，利用当前帧查询Atlas DBoW的数据库。这个查询能在所有地图中找相似的关键帧。...另外在地图融合的过程中，active map和具有共同区域的其他地图合并，然后用合并完的地图作为active map。 1）在两个地图中检测共同的部分。...4）在连接区域的局部BA。根据包含了与k_a共视的所有关键帧的M_m共视图。为了固定测量的自由度，在M_a中固定的关键帧在局部BA中保持固定，而在非线性优化过程中，其余关键帧被设置为可优化量。...利用第二个重复点检测和融合来更新M_m共视性图。 5）位姿图优化。最后利用位姿图优化来优化M_m的位姿。...如果全局的BA线程在运行，局部建图也会停止，因为生成树在BA后会发生改变。tracking线程会在旧的active地图中保持实时的运行。一旦地图融合完成，就重启局部建图线程。
多地图的操作算法：新地图生成、在混合地图中重定位和地图融合 在有差的相机位姿的时候评价跟踪失败的方法。这可以避免在闭环的过程中由于高度不确定的位姿导致的位姿图优化误差过大。...由于平移的幅度很小，所以在评判中仅用C的对角线上表示误差的值。 ? 多地图中的重定位 如果相机跟丢了，利用当前帧查询Atlas DBoW的数据库。这个查询能在所有地图中找相似的关键帧。...另外在地图融合的过程中，active map和具有共同区域的其他地图合并，然后用合并完的地图作为active map。 1）在两个地图中检测共同的部分。...4）在连接区域的局部BA。根据包含了与k_a共视的所有关键帧的M_m共视图。为了固定测量的自由度，在M_a中固定的关键帧在局部BA中保持固定，而在非线性优化过程中，其余关键帧被设置为可优化量。...如果全局的BA线程在运行，局部建图也会停止，因为生成树在BA后会发生改变。tracking线程会在旧的active地图中保持实时的运行。一旦地图融合完成，就重启局部建图线程。
2.1 共视图定义 共视图是无向加权图，每个节点是关键帧，如果两个关键帧之间满足一定的共视关系（至少15个共同观测地图点）他们就连成一条边，边的权重就是共视地图点数目。 ?...将初始关键帧，当前关键帧的描述子转为BoW pKFini->ComputeBoW(); pKFcur->ComputeBoW(); 不展开词袋BoW，只需要知道一点，就是我们在回环检测的时候，需要用到词袋向量...在遍历查找共视关系最大帧的时候同步做这个事情，可以加速计算和高效利用代码。...4.5.3 步骤一，添加关键帧位姿顶点 // 对于当前地图中的所有关键帧 for(size_t i=0; i<vpKFs.size(); i++) { KeyFrame...= sqrt(7.815); // 自由度为3 // Set MapPoint vertices // Step 2.2：向优化器添加MapPoints顶点 // 遍历地图中的所有地图点
-2nd- ArcGIS中的使用 在ArcGIS/其他用途中怎么使用标准地图呢？...⑤ 人工手动调整，有些东西确实需要一个一个选 2) 导出 一般可以直接导出，文件-导出-DXF格式（建议不要用DWG，DXF是专门用于交换的，另外2013以下的低版本更佳） 如果有面要素（很多时候，地图中即使...图 3中国标准地图改绘GS（2020）4618（改绘） 显示上与原地图不一致，是因为考虑后期紧凑排版，添加了两个视框，一个显示主地图，一个显示南海诸岛（准确对位过的）——也就是说，后面有南海诸岛视框范围的数据...，不仅在主地图，连南海诸岛视框里面也会显示了——不再其他地图那样，是一个主地图，然后旁边一个假的，不会联动显示的南海诸岛了。...用的更多是美洲在左边的版本——即ArcGIS中各地理坐标系显示的样子——所以，我们的祖国版世界地图，一般需要修改中央经线为东经150°（ArcGIS中-属性-坐标系-右键自定义）。
保存，重新启动Conky就变成透明的了 VI、天气不显示问题 在第一次使用的时候需要为Conky配置天气的API Key以及City ID信息 1、打开https://openweathermap.org.../注册一个帐号，登录上自己的帐号 2、在home下的API Key中可以看到自己的API Key,下图中被涂抹区域 ?...4、显示搜索结果后，点击第一条结果，看一下地址栏 ?...后面的一串数字就是刚才查询城市的ID 5、再次打开home目录下的.conkyrc，找到API Key，在下面的template6后添加自己的API Key，在template7后面添加自己的City...6、保存，重新启动Conky，等Conky加载一会儿即可显示天气 V、Conky位置问题 由于不同人的分辨率不同，Conky在桌面上的位置总是不尽人意，这就需要我们对其自定义了 1、还是打开home下的
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