与现有方法的异同 特征点SLAM中的数据关联 先回忆一下特征点SLAM中,我们是如何处理数据关联的。下面以ORBSLAM为例。 在初始化部分,我们通过特征描述子的相似性,建立两帧之间的特征点关联,然后通过RANSAC框架下的姿态估计算法得到初始的R和t,重建和优化三维点的位置。 在追踪部分 ...
语义SLAM和多传感器融合是自动驾驶建图和定位部分比较热门的两种技术。语义SLAM中,语义信息的数据关联相较于特征点的数据关联有所不同。我们一般用特征描述子的相似性来匹配和关联不同图像中的特征点。特征点的描述子会受到光照 视角和传感器的影响,不太适用于大尺度长周期的任务,比如自动驾驶的高精度地图。得益于深度学习的快速发展,这些影响因素对于目标识别 语义分割来说已经不是最本质的困难,因此语义信息在高 ...
2018-08-06 15:33 0 2400 推荐指数:
与现有方法的异同 特征点SLAM中的数据关联 先回忆一下特征点SLAM中,我们是如何处理数据关联的。下面以ORBSLAM为例。 在初始化部分,我们通过特征描述子的相似性,建立两帧之间的特征点关联,然后通过RANSAC框架下的姿态估计算法得到初始的R和t,重建和优化三维点的位置。 在追踪部分 ...
={z_1,...,z_m}\)。求后验概率\(p(Z|Y,x)\)。 这里引入数据关联\(\pi\)表 ...
本文试图概括Semantic SLAM的主要思路和近年工作,⻓期更新。 但因水平有限,若有错漏,感谢指正。 (更好的公式显示效果,可关注博客侧边的公众号) Semantic SLAM 简介 至今为止,主流的 SLAM 方案 [1] 多是基于处于像素层级的特征点,更具体地,它们往往只能用角 ...
近些年,SLAM技术已经获得了突飞猛进的发展,SLAM技术在工业机器人,AR,VR技术,以及智能车等方面都有着广大的应用前途。SLAM技术完成了智能体(对SLAM主体的统称)对环境的几何信息的理解,但是忽略了对环境语义信息的理解。单纯的SLAM技术是缺乏场景理解能力的,智能体实时的对3D ...
博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM ...
最近一直在考虑语义slam在自动驾驶和辅助驾驶中的用法,研究了一下视觉为主的高精度地图+高精定位的模式,特别是mobileye的REM。 秉承先建图再定位的思路,在服务器端(云端)建图,在车端定位。 视觉高精度定位依赖于目标检测算法的精度和泛化能力。 视觉高精度地图的适应性还是不足 ...
作者朱尊杰,公众号:计算机视觉life,编辑成员 一 主要针对自动驾驶: 1.KITTI数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php(RGB+Lidar+GPS+IMU) KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国 ...
语义分割与数据集 Semantic Segmentation and the Dataset 在目标检测问题中,我们只使用矩形边界框来标记和预测图像中的对象。在这一节中,我们将对不同的语义区域进行语义分割。这些语义区域在像素级标记和预测对象。图1显示了一个语义分割的图像,区域标记为“dog ...