RGB-D相機視覺SLAM Dense Visual SLAM for RGB-D Cameras 開源代碼地址: vision.in.tum.de/data/software/dvo 摘要 本文提出了一種用於RGB-D相機的稠密視覺SLAM方法,該方法可以使所有像素上的光度誤差和深度 ...
SLAM相機定位 摘要 深度學習在相機定位方面取得了很好的結果,但是當前的單幅圖像定位技術通常會缺乏魯棒性,從而導致較大的離群值。在某種程度上,這已通過序列的 多圖像 或幾何約束方法解決,這些方法可以學習拒絕動態對象和光照條件以獲得更好的性能。在這項工作中,我們顯示出注意力可以用來迫使網絡專注於幾何上更魯棒的對象和特征,即使僅使用單個圖像作為輸入,也可以在通用基准中實現最新的性能。通過公共室內和室 ...
2020-04-16 08:54 0 625 推薦指數:
RGB-D相機視覺SLAM Dense Visual SLAM for RGB-D Cameras 開源代碼地址: vision.in.tum.de/data/software/dvo 摘要 本文提出了一種用於RGB-D相機的稠密視覺SLAM方法,該方法可以使所有像素上的光度誤差和深度 ...
上一篇文章《從零開始一起學習SLAM | 為啥需要李群與李代數?》以小白和師兄的對話展開,受到了很多讀者的好評。本文繼續采用對話的方式來學習一下相機成像模型,這個是SLAM中極其重要的內容,必須得掌握哦~ 小白:師兄,上次聽你講了李群李代數,有種“聽君一席話勝讀十年書”的趕腳~后來看書感覺容易 ...
SLAM(同時定位和地圖繪制)是一種通過估計地圖在任意空間中的當前位置來繪制地圖的技術:它是TurtleBot的前代產品的眾所周知的功能。cartographer是google推出的一套基於圖優化的SLAM算法。cartographer算法的主要目標是實現低計算資源消耗,達到實時SLAM的目的 ...
與現有方法的異同 特征點SLAM中的數據關聯 先回憶一下特征點SLAM中,我們是如何處理數據關聯的。下面以ORBSLAM為例。 在初始化部分,我們通過特征描述子的相似性,建立兩幀之間的特征點關聯,然后通過RANSAC框架下的姿態估計算法得到初始的R和t,重建和優化三維點的位置。 在追蹤部分 ...
語義SLAM和多傳感器融合是自動駕駛建圖和定位部分比較熱門的兩種技術。語義SLAM中,語義信息的數據關聯相較於特征點的數據關聯有所不同。我們一般用特征描述子的相似性來匹配和關聯不同圖像中的特征點。特征點的描述子會受到光照、視角和傳感器的影響,不太適用於大尺度長周期的任務,比如自動駕駛的高精度地圖 ...
(1)本節內容 1、針孔相機模型 2、誤差來源——畸變 3、雙目相機模型 (2)需要的基礎知識 單獨成章節,不需要太多基礎 (3)開發環境 編譯平台:ubuntu16.04, 編譯軟件:IDE:Clion 編譯器:Cmake 語言標准:C++11 (4)學習內容 ...
視覺SLAM作業(四) 相機模型與非線性優化 一 圖像去畸變 現實生活中的圖像總存在畸變。原則上來說,針孔透視相機應該將三維世界中的直線投影成直線,但是當我們使用廣角和魚眼鏡頭時,由於畸變的原因,直線在圖像里看起來是扭曲的。本次作業,你將嘗試如何對一張圖像去畸變,得到畸變前的圖像 ...
//是否開啟相機權限 func IsOpenCamera() -> Bool{ let authStatus = AVCaptureDevice.authorizationStatus(for: .video) return authStatus ...