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vSLAM技术综述

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]。

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vSLAM技术综述

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]。

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    基于视觉的VSLAM框架介绍

    VSLAM框架介绍 视觉vSLAM算法框架由五个模块构成：初始化、跟踪、地图构建、重定位和全局地图优化。由于不同vSLAM算法在各模块采用的方法各异，其性能特点主要取决于具体采用的技术方案。...因此，要准确评估vSLAM算法的性能表现、优势及局限性，深入理解各模块的工作原理至关重要。 2....（vSLAM）算法都假设相机的内部参数已预先校准且已知，因此相机位姿通常等同于相机在全局坐标系中的平移和旋转外部参数。 3....此外，与单目vSLAM算法不同，由于三维结构可以在度量空间中获取，因此坐标系的尺度是已知的。...Kinect融合：采用体素空间来表征环境三维结构，通过整合体素空间中的深度图数据重建环境三维模型，并利用基于深度图的vSLAM技术，结合预估的三维结构和输入深度图，采用内部点云配准（ICP）算法进行相机运动估计

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    增强现实中应用的VSLAM技术综述

    本文详细论述了近年来VSLAM技术的发展及其在增强现实中的应用，介绍了VSLAM技术的发展现状、经典方案以及各方案的具体系统架构。...VSLAM技术逐渐从实验室研究走向实际应用。根据视觉传感器的类型，VSLAM 可分为单目视觉SLAM、双目视觉SLAM 和 RGB-D 深度摄像机SLAM。 图2....VSLAM的技术框架 图2展示了VSLAM的技术框架，这也是经典的SLAM框架。不同的系统在各模块中采用不同的技术方案。...通过上述经典的VSLAM方案可以看出，基于单目摄像头的VSLAM技术缺乏场景深度信息，需要通过三角测量法或逆深度法来估算像素深度。...相比之下使用双目摄像头的VSLAM通过左右相机的图像匹配获取特征点，并通过视差估算深度信息。但基于RGB-D相机的VSLAM计算对相机精度要求较高。

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    基于学习的VO距离传统VSLAM还有多远？

    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。

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    vSLAM开发指南：从技术框架、开源算法到硬件选型！

    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？

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    两万字 | 视觉SLAM研究综述与未来趋势讨论

    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。

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    基于视觉语义信息的建图与定位综述

    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。

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    【SLAM】开源 | Good Graph提高了VSLAM估计的准确性和鲁棒性，及基于VSLAM的闭环导航系统的轨迹跟踪性能！

    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 ? ? ? ? ? ? ? ?

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