【MotionCap】DROID-SLAM 1 :介绍及安装

DROID-SLAM :DROID-SLAM: Deep Visual SLAM for Monocular

DROID-SLAM:适用于单目、立体和 RGB-D 相机的深度视觉 SLAM
Stereo, and RGB-D Cameras

  • https://arxiv.org/abs/2108.10869
  • DROID-SLAM: Deep Visual SLAM for Monocular,
    Stereo, and RGB-D Cameras
  • file:///X:/04_mocap/DROID-SLAM%20Deep%20Visual%20SLAM%20for%20Monocular,.pdf

摘要

  • 我们介绍了DROID-SLAM,这是一种基于深度学习的新型SLAM系统。DROIDSLAM 包括通过密集束调整层对相机姿势和像素深度进行反复迭代更新。DROID-SLAM是准确的,比以前的工作有很大的改进,而且很强大,遭受的灾难性故障要少得多。尽管在单目视频上进行了训练,但它可以利用立体声或RGB-D视频在测试时实现更高的性能。我们的开源代码的 URL 是 https://github.com/princeton-vl/DROID-SLAM。
  • We introduce DROID-SLAM, a new deep learning based SLAM system
### 厘米级定位开源算法综述 #### 单目实时稠密SLAM框架 TANDEM TANDEM由慕尼黑工业大学Daniel Cremers团队开发,是一个创新性的单目实时稠密SLAM框架。此框架融合了直接视觉里程计(VO)与基于学习的多视图立体匹配(MVS),首次引入全局截断符号距离函数(TSDF)模型用于深度图像渲染,从而实现高效的单目稠密追踪前端[^2]。 ```python import tandem as td # 初始化TANDEM SLAM系统 slam_system = td.TANDEMSlam() # 处理每一帧输入并更新状态 for frame in video_stream: slam_system.process_frame(frame) # 获取最终的地图和轨迹信息 final_map, trajectory = slam_system.get_results() ``` #### 泛化性强的VSLAM框架 DROID-SLAM 来自普林斯顿大学的研究者们提出了DROID-SLAM这一端到端的VSLAM解决方案。它能够兼容不同类型的摄像设备——无论是单目还是双目乃至RGB-D摄像头,并能在多个公开数据集中达成亚厘米级别的精确定位表现。不过值得注意的是,该方案对于计算资源的需求较高,在线训练期间可能需要强大的GPU支持来保证性能。 ```python from droid_slam import DroidSlam # 创建DROID-SLAM实例 droid_slim_instance = DroidSlam() # 加载预处理过的图像序列作为输入 image_sequence = load_image_data('path/to/images') # 执行同步定位与建图过程 poses, point_cloud = droid_slim_instance.run(image_sequence) ``` #### 高效稳定的MotionGS方法 上海交通大学最新发布的MotionGS项目提供了一个全新的密集型视觉SLAM技术路径。通过集成先进的三维几何结构(3DGS),以及优化后的双重关键帧选取机制,这项成果能够在保持较低内存占用的同时完成高质量的地图构建工作,并且适用于多种常见的视觉传感装置,如普通的彩色相机或是带有深度感知功能的产品[^3]。 ```cpp #include "motiongs.h" int main() { MotionGSSystem system; while (true) { auto image_pair = capture_images(); system.update_with_new_frames(image_pair); if (system.is_ready()) break; } save_reconstruction(system.get_pointcloud()); } ```
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