图 1 SLAM系统示意图[16] 只利用相机作为外部感知传感器的SLAM称为视觉SLAM (vSLAM [2])。...相机具有视觉信息丰富、硬件成本低等优点，经典的vSLAM系统一般包含前端视觉里程计、 后端优化、 闭环检测和构图四个主要部分[3]。 ?...图 2 经典vSLAM系统流程图[5,16] ● 视觉里程计 (Visual Odometry)：仅有视觉输入的姿态估计[4]； ● 后端优化 (Optimization): 后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿...图 7 直接法示意图[3] DTAM DTAM[11]是单目 VSLAM 系统, 是一种直接稠密的方法，通过最小化全局空间规范能量函数来计算关键帧构建稠密深度图，而相机的位姿则使用深度地图通过直接图像匹配来计算得到...大多数的SLAM没有自由主动地收集数据，行动方案不够高效，并且，目前 vSLAM 方案中所采用的图像特征的语义级别太低，造成特征的可区别性太弱[15]。
VSLAM前端：双目极线搜索匹配 一、极线搜索匹配 1.1 最小化图像块重投影误差步骤： 1. 假设我们知道第 帧中特征点位置以及它们的深度； ? 2.
VSLAM：预积分公式推导(一) 一、基本预备知识 1.1 预备知识： 传统的递推算法是根据上一时刻的IMU状态量，利用当前时刻测量得到的加速度与角速度，进行积分得到当前时刻的状态量。
VSLAM前端：图像特征提取 一、图像特征点 视觉里程计主要是通过图像对运动进行估计。
VSLAM：IMU预积分公式推导 一、IMU预积分 传统的递推算法是根据上一时刻的IMU状态量，利用当前时刻测量得到的加速度与角速度，进行积分得到当前时刻的状态量。
原文地址：VSLAM（1）视觉SLAM的发展现状01 VSLAM中常用的传感器VSLAM中使用的传感器通常包括单目相机、立体相机和RGB-D相机。...传统的VSLAM研究取得了许多进展。为了使机器人能够从更高的层次感知周围环境，语义VSLAM的研究受到了广泛的关注。
近期在学习SLAM中的回环检测模块，着重于对于字典的训练方式进行了研究，简单整理了下学习笔记如下。
但是在VSLAM领域，似乎还是ORB-SLAM3、VINS-Fusion、DSO、SVO这些传统SLAM算法占据领导地位。那么这背后的原因是什么？基于深度学习的VO目前已经发展到了什么程度？...本文将带领读者探讨基于学习的VO难以训练的真正原因，并分析几个目前SOTA的学习VO，深入浅出理解基于学习的VO和传统VSLAM算法之间的区别是什么。...为什么基于学习的VO很难超过传统VSLAM？...传统VSLAM就一定稳定吗？ 我们所熟知的ORB-SLAM、VINS等算法在KITTI、EuRoC、TUM这些静态场景中都已经实现了非常好的效果。...当涉及到一些高动态、无纹理、大范围遮挡等挑战性的场景时，传统的VSLAM算法很容易崩溃。
VSLAM前端：金字塔光流跟踪算法 一、光流 像素点在二维图像中的运动被定义为光流，其在相邻帧图像中存在有位移运动，即存在像素的光流。
现有的视觉SLAM一般假定环境是刚性的，这种假设很大程度上限制了算法的应用，因为现实环境是动态变化的(汽车，行人等)。现有的解决方法一是通过动态物体去除来缓解这...
将从以下四个方面来和大家分享： 1、vSLAM发展历程 2、vSLAM技术原理及不同算法实现 3、vSLAM在不同场景下的应用挑战与解决办法 4、vSLAM在机器人实时导航避障中的应用实践...vSLAM 的发展历程 vSLAM的发展历程也可以说是视觉传感器的进化史，两者是相互依赖的。...vSLAM 技术原理和不同的算法实现 下面为大家介绍一下vSLAM的技术原理和一些开源的VSLAM算法的实现。...-图像传感器 对于vSLAM全局快门要比卷帘快门好，因为全局快门一次是曝光一整幅图像，而卷帘快门是按行去做曝光。...vSLAM 在不同场景下的应用 vSLAM发展到现在，在很多领域都有了很成熟的应用。下边我们看一下vSLAM在哪些产品中都得到了应用？
上述变化使这一研究主题受到科研人员的广泛关注，并产生了很多的VSLAM方法。在此基础上，本文的主要目的是介绍VSLAM系统的最新进展，并讨论现有的挑战和趋势。...本文概括了45篇VSLAM论文，并根据不同方面将其分类为不同类别。我们希望我们的工作将为致力于优化VSLAM技术的机器人科研人员提供参考。...本文的其余部分结构如下： 第二节回顾了VSLAM算法的演化。 第三节介绍和讨论了VSLAM领域的其他综述。 第四节简要介绍了VSLAM各个模块。 第五节基于不同应用目标的VSLAM分类讨论。...与其他VSLAM综述相比，本文的主要贡献是： 根据研究人员提出新解决方案的主要贡献、标准和目标，对VSLAM最近的各种出版物进行分类 通过深入研究不同方面的不同方法，分析VSLAM的当前趋势 介绍VSLAM...在这方面，预训练的物体识别模块可以将语义信息添加到VSLAM模型[62]。最新的方法之一是在VSLAM应用中使用CNN。
然而，vSLAM无法在动态和复杂环境中实现良好的定位，许多论文通过将语义信息与vSLAM相结合，近年来语义vSLAM系统具有解决上述问题的能力。然而，关于语义vSLAM还没有全面的调查。...本文首先回顾了语义vSLAM的发展，明确关注其优势和差异，其次，我们探讨了语义vSLAM的三个主要问题：语义信息的提取和关联、语义信息的应用以及语义vSLAM的优势，然后，我们收集并分析了当前在语义vSLAM...本综述提供了关于语义vSLAM的现有工作的详细概述，重点是语义信息提取、语义应用、SLAM数据集，以及语义vSLAM与传统vSLAM之间的比较，据我们所知，这是第一篇提供语义vSLAM全面和广泛概述的综述报告...C 语义VSLAM与传统VSLAM的比较研究 传统的vSLAM系统基于图像信息估计未知环境中的机器人姿态，并使用多视图几何原理构建低级别地图，目前，传统的vSLAM系统主要表现为基于滤波的方法、基于关键帧的...为了更形象地比较语义vSLAM，我们收集了2017年至2022年的30个语义vSLAM系统，如表II所示，不同的语义vSLAM系统有其特点。
Optimize: Cost-Effective, Budget-Aware Bundle Adjustment in Visual SLAM 原文作者：Yipu Zhao 内容提要 视觉(惯性)SLAM (VSLAM...虽然硬件和算法的进步极大地提高了VSLAM前端的成本效率，但VSLAM后端的成本效率仍然是一个瓶颈。本文提出了一种新的、严格的方法来提高基于BA的VSLAM后端局部BA的成本效益。...为了更好地适应基于BA的VSLAM后端，Good Graph预测未来的评估需求，动态分配适当的大小预算，并选择条件最大的子图进行BA估计。...评估分两种情况进行: 1) VSLAM作为独立进程，2) VSLAM作为闭环导航系统的一部分。结果表明，在存在计算限制的情况下，Good Graph提高了VSLAM估计的准确性和鲁棒性。...第二种情况的结果表明，Good Graph有利于提高基于VSLAM的闭环导航系统的轨迹跟踪性能，也就是VSLAM的主要应用。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ?
按传感器来分，SLAM 主要分为激光 SLAM 和 VSLAM 两大类。其中，激光 SLAM 比 VSLAM 起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。...（1）基于深度摄像机的 Vslam，跟激光 SLAM 类似，通过收集到的点云数据，能直接计算障碍物距离； （2）基于单目、鱼眼相机的 VSLAM 方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离...下面就简单从几个方面对比了一下激光 SLAM 和 VSLAM。...应用场景 从应用场景来说，VSLAM 的应用场景要丰富很多。VSLAM 在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。...注：左为 Lidar SLAM，右为 VSLAM，数据来源：KITTI 可以明显看出，对于同一个场景，VSLAM 在后半程中出现了偏差，这是因为累积误差所引起的，所以 VSLAM 要进行回环检验。
为简化起见，VO 和 vSLAM 的行为类似，直到关闭回环。VO 通常用作 vSLAM 的结构模块，它也借用了3D 重建中的SfM方法。...4. vSLAM算法的经典结构 四个主要块（图 2）描述了所有 vSLAM 算法的整体操作。...研究了 vSLAM 的基本特性，例如收敛性和一致性。vSLAM 成为开发 SLAM 方法的核心。“第三时期”致力于提高vSLAM的鲁棒性。...图3 具有里程碑和三个时期的 vSLAM 历史概述：从 SLAM 问题到 vSLAM，vSLAM 算法发展，以及 viSLAM 的出现。 5.1....由用例需求驱动的 vSLAM 开发成为可能。在此期间提出的主要 vSLAM 实现在第 6 节中有详细说明。 5.3.
在上一篇文章《VSLAM|回环检测之词袋字典如何生成？》中，我们了解了如何自行训练字典。 那对于我们自己训练的字典效果与ORB-SLAM2作者提供的字典，哪个效果要更好些呢。
代码注释地址： https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_comments VSLAM系列原创01讲 | 深入理解ORB关键点提取：原理+代码 VSLAM
上述变化使这一研究主题受到科研人员的广泛关注，并产生了很多的VSLAM方法。在此基础上，本文的主要目的是介绍VSLAM系统的最新进展，并讨论现有的挑战和趋势。...本文概括了45篇VSLAM论文，并根据不同方面将其分类为不同类别。我们希望我们的工作将为致力于优化VSLAM技术的机器人科研人员提供参考。本文的其余部分结构如下：第二节回顾了VSLAM算法的演化。...第三节介绍和讨论了VSLAM领域的其他综述。第四节简要介绍了VSLAM各个模块。第五节基于不同应用目标的VSLAM分类讨论。第六节讨论该领域尚未解决的问题和潜在的研究趋势。...与其他VSLAM综述相比，本文的主要贡献是：根据研究人员提出新解决方案的主要贡献、标准和目标，对VSLAM最近的各种出版物进行分类通过深入研究不同方面的不同方法，分析VSLAM的当前趋势介绍VSLAM潜在问题...在这方面，预训练的物体识别模块可以将语义信息添加到VSLAM模型[62]。最新的方法之一是在VSLAM应用中使用CNN。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
