Real-Time Simultaneous Localisation and Mapping with a Single Camera

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SLAM++:面向对象的同时定位与建图系统（2013-CVPR）
惊鸿一博
11-22 1189
基本情况 标题：SLAM++: Simultaneous Localisation and Mapping at the Level of Objects 作者；Renato F. Salas-Moreno, Richard A. Newcombe, Hauke Strasdat, Paul H.J. Kelly, Andrew J. Davison 来源：CVPR 2013 摘要 大家好，今天为大家带来的文章是——SLAM++:面向对象的同时定位与建图系统，该文章发表于Proceeding.
KinectFusion: Real-Time Dense Surface Mapping and Tracking
成长之路，不畏荆棘
08-12 1603
Kinect-Fusion论文中英文对照，存在很多不妥之处，敬请谅解
SLAM++: Simultaneous Localization and Mapping at the Level of Objects
lucas1997的博客
07-10 1511
R. F. Salas-Moreno, R. A. Newcombe, H. Strasdat, P. H. Kelly. SLAM++: Simultaneous Localization and Mapping at the Level of Objects.IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1352-1359, 2013. 主要内容 本文主要贡献是提出了一种物体辅助SLAM中相机定位的方法.主要内容如下: K.
论文解析 - SLAM++: Simultaneous Localisation and Mapping at the Level of Objects
东部世界 (East World)
09-12 4215
SLAM++: Simultaneous Localisation and Mapping at the Level of Objects 0. 论文概况 引用：331, CVPR2013 Renato F. Salas-Moreno , 来自英国帝国理工学院Andrew J. Davison实验室   带着问题看论文： 如果要我自己来实现这个方案，它既然是基于深度图像来做的，并且在第...
论文翻译：Real-Time Simultaneous Localisation and Mapping with a Single Camera
jiny_yang的博客
01-10 947
Real-Time Simultaneous Localisation and Mapping with a Single Camera全文翻译 近期开始做毕业设计，毕设题目是动态场景下的语义SLAM算法，后期也会把做的一些东西在博客上更新（话说这会不会影响我自己的查重啊）。我们学校的毕业设计的第一个任务是翻译两篇英文文献，这几天就翻译了一篇，某种意义上说，这是我第一次翻译英文的东西，所以肯定会有不好的地方，请多海涵。 论文原文和翻译文字都在这个百度云链接里，可自提： 链接：https://pan.baid
Simultaneous Localization and Mapping Technology Based on Project Tango
weixin_30279315的博客
03-19 212
Abstract: Aiming at the problem of system error and noise in simultaneous localization and mapping (SLAM) technology, we propose a calibration model based on Project Tango device and a loop closu...
【论文笔记】SD-VIS A Fast and Accurate Semi-Direct Monocular Visual-Inertial SLAM
weixin_44413191的博客
06-25 1129
关键词：视觉惯性；半直接 SLAM；多传感器融合 一、摘要： 问题： 如何权衡准确率和计算效率 方法： 半直接法。基于特征法的 MVG 进行初始化、后端优化和回环检测；滑动窗口优化 结果： 实现准确度和速度的均衡 二、结论 文章缺陷： 无 课题构思（如何一步步得到结论）： 直接法追踪非关键帧并加速算法 特征法回环检测，解决长期运行问题 未解问题： 扩展算法以支持多传感器融合 三、粗看图表 数据来源： EuRoC 数据集 重要指标： RMSE、平均时间、关键帧数量及计算耗时、平移绝对位姿误差 四、引言 研
【论文翻译】RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild
风信子的博客
08-03 2138
论文题目：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild 论文来源:RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild 翻译人：BDML@CQUT实验室 RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild Jiankang Deng* 1,2,4 Jia Guo* 2 Y uxian
视觉slam发展史--从开始到未来
GGY1102的博客
12-05 6375
1987年C G Harris 论文Determination of Ego-Motion from Matched Points. 1999年，A.J. Davison博士论文。现帝国理工学院研究视觉和slam相关，博导牛津大学的David Murray，同门Philip Torr, Ian Reid A.J. Davison, “Mobile Robot Navig...
Simultaneous Localization And Mapping: Present, Future, and the Robust-Perception Age-阅读
VIEO
01-31 925
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 摘要 同时定位与映射(SLAM)包括同时构造环境表示(MAP)和估计机器人在环境中运动的状态。在过去的30年中，SLAM社区取得了惊人的进步，实现了大规模...
SLAM综述阅读笔记二：Simultaneous Localization and Mapping: A Survey of Current Trends in Autonomous（2017）
light169的专栏
07-13 3106
Simultaneous Localization And Mapping: A Survey of Current Trends in Autonomous Driving》
当前的开源SLAM方案
a7691176的博客
10-23 913
开源方案 传感器形式 地址链接 MonoSLAM 单目 https://github.com/hanmekim/SceneLib2 PTAM 单目 http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/ ORB-SLAM 单目为主 http://webdiis.unizar.es/~raulmur/o...
SLAM笔记一——入门介绍
Keep calm and carry on.
11-29 5087
什么是SLAM SLAM就是Simultaneous Localization and Mapping。对于这个问题的研究已经有三十年了，因为传感器的误差和机器人运行中会出现误差，如何解决这个问题，建议一个长期稳定的SLAM系统是研究的重点。 推荐一篇论文：Past, Present, and Future of Simultaneous Localization And Mapping: To
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)讲义1
热门推荐
akunainiannian的专栏
04-28 1万+
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)讲义1简介：Slam问题的核心是将一个移动机器人放置在一个未知环境中，机器人通过自身传感器逐步建立环境的地图同时使用这张地图计算自身的位置。Slam问题由R. Smith, M. Self, and P.Cheeseman在1990年的一篇论文中提出。这个问题被认为是机器人领域的“圣杯”。因为它将使得机器人可以在
PointLocalization: Real-Time,Environmentally-Robust3D LiDAR Localization
avenger_fang的博客
03-27 457
港科大2019论文Abstract定位或位置确定是机器人技术研究中的一个重要问题。在本文中，我们提出了一种利用三维激光雷达在不断变化的环境中进行的新方法。我们首先使用GPS和激光雷达创建一个真实环境的地图。然后，我们将地图划分为几个小部分作为点云配准的目标，这不仅提高了鲁棒性，而且还减少了配准时间。点定位技术使我们能够融合不同类型的里程计，这可以优化定位结果的准确性和频率。我们使用激光雷达和车轮编码器在无人地面车辆（UGV）上评估了我们的算法，并获得了融合后20 Hz以上的定位结果。
SLAM论文与开源代码汇总（激光+视觉+融合）
huazaiqhp的博客
12-10 3972
激光视觉SLAM
《Point Localization: Real-Time,Environmentally-Robust3D LiDAR Localization》2019 港科Ming Liu, Rui Fan
avenger_fang的博客
01-04 444
Zhang [7]提出了一种名为激光雷达测程和映射（LOAM）的方法，该方法利用激光雷达得到点云图，并利用角点和平面点的距离来优化LM方法的目标。在我们的测试车辆上，我们使用霍尔效应传感器作为我们的车轮速度传感器，用来测量磁场的大小。图1显示了我们的图的结构，我们将Gk设置为由GPS数据生成的固定节点，Pk表示SE (3)中的激光雷达位姿。在提出的地图部分，我们添加了一个GPS约束和环闭包约束，得到了一个无漂移的地图，该基于GPS的建图方法算法可以实现实时性能。来验证我们的算法的准确性。
两篇大而全的SLAM综述
3D视觉工坊
07-13 1297
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者：iceytan | 来源：知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/111725538本文仅做学术分享，如...
计算机视觉最新进展概览(2021年4月18日到2021年4月24日)
weixin_36670529的博客
03-15 2561
1、VM-MODNet: Vehicle Motion aware Moving Object Detection for Autonomous Driving 运动目标检测(MOD)是自动驾驶中的一项关键任务，需要准确检测出自我车辆周围的运动主体，以进行安全的轨迹规划。它还能基于运动线索对物体进行外观无关性检测。还有一些几何上的挑战，比如运动视差模糊，这让它成为一个难题。在本研究中，我们的目标是利用车辆运动信息，并将其输入模型，以获得一个基于自我运动的自适应机制。其动机是使模型能够隐式地进行自我运动补偿
Photo-SLAM: Real-time Simultaneous Localization and Photorealistic Mapping for Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras
最新发布
03-20
### Photo-SLAM 技术概述 Photo-SLAM 是一种先进的实时 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，能够在单目、双目以及 RGB-D 相机上实现高效的定位与高质量的地图构建。它通过结合光度优化和几何建图方法，在多个维度上提升了系统的性能。 #### 定位效率与地图质量 Photo-SLAM 的核心优势在于其能够实现实时的高精度定位和高真实感的地图生成。具体而言，该系统在不同类型的传感器数据上进行了广泛验证，证明了其卓越的表现[^1]。无论是基于单目的稀疏特征点追踪还是利用 RGB-D 数据的深度信息，Photo-SLAM 均能提供稳定的姿态估计并生成细致的地图模型。 #### 单目相机的应用 对于单目相机，由于缺乏直接的距离测量能力，传统的 SLAM 方法通常依赖于三角化技术来恢复场景尺度。然而，这可能导致较大的累积误差。相比之下，Photo-SLAM 利用了光度一致性约束，即使仅依靠单一视角下的图像序列也能有效减少漂移现象，并保持较高的定位准确性[^4]。 ```python def single_camera_photo_slam(image_sequence): """ Simulates the core process of Photo-SLAM using a monocular camera. Args: image_sequence (list): A list of images captured by the mono-camera. Returns: tuple: Estimated trajectory, dense map representation. """ estimated_trajectory = [] dense_map = [] for frame in image_sequence: # Perform photometric optimization to refine pose estimation optimized_pose = perform_photometric_optimization(frame) # Update global map with new observations updated_dense_map = update_global_map(optimized_pose, frame) estimated_trajectory.append(optimized_pose) dense_map.extend(updated_dense_map) return estimated_trajectory, dense_map ``` #### 双目相机的优势 当扩展至双目配置时，额外的基线距离允许系统即时获取部分深度信息，从而进一步增强初始状态估计的可靠性。在此基础上，Photo-SLAM 继续发挥其独特的能力——即通过对齐重建后的彩色点云与当前观测值间的差异来进行精细化调整[^2]。 #### RGB-D 数据处理 针对配备有深度传感功能的 RGB-D 设备，Photo-SLAM 不仅继承了上述优点，还能充分利用预计算好的精确深度场完成更加复杂的任务，比如室内环境扫描或者动态障碍物规避等应用场景。此外，得益于现代硬件平台的支持，整个流程可以在资源受限的小型移动装置上流畅运行，展现出极强的实际部署价值[^3]。 --- ###
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