【文献调研】SLAM方向综述性论文

最新推荐文章于 2024-02-22 07:03:58 发布
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分类专栏： 文献调研_SLAM
本文深入探讨了视觉场景识别与SLAM技术的现状、挑战及未来趋势，涵盖视觉场景识别综述、SLAM的过去、现在及鲁棒感知时代，以及对SLAM当前发展的批判性分析。

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文章目录

论文：Visual Place Recognition: A Survey（2015）（视觉场景识别综述）

【翻译】Visual Place Recognition_ A Survey视觉场景识别综述【一】
【翻译】Visual Place Recognition_ A Survey视觉场景识别综述【二】
【翻译】Visual Place Recognition_ A Survey视觉场景识别综述【三】
【翻译】Visual Place Recognition_ A Survey视觉场景识别综述【四】

论文：Past, present, and future of simultaneous localization and mapping: Toward the robust-perception age（2016）（SLAM: 现在，未来和鲁棒年代）

SLAM: 现在，未来和鲁棒年代（一）| 翻译
SLAM: 现在，未来和鲁棒年代（二）第一部分| 翻译
SLAM: 现在，未来和鲁棒年代（二）第二部分| 翻译
SLAM系统全自动化 | SLAM: 现在，未来和鲁棒年代（三）第一部分
SLAM系统全自动化 | SLAM: 现在，未来和鲁棒年代（三）第二部分
SLAM系统地图表示| SLAM: 现在，未来和鲁棒年代（四）第一部分
SLAM系统地图表示| SLAM: 现在，未来和鲁棒年代（四）第二部分
未来SLAM的发展趋势 | SLAM: 现在，未来和鲁棒年代（五）第一部分
未来SLAM的发展趋势 | SLAM: 现在，未来和鲁棒年代（五）第二部分
未来SLAM的发展趋势 | SLAM: 现在，未来和鲁棒年代（五）第三部分

论文：A critique of current developments in simultaneous localization and mapping（2016）（对同步定位和绘图的当前发展的评论）

（已通过翻译狗翻译，文件存储路径：D:\项目资料_YC\论文写作_YC\论文写作_2019\文献调研_2019\A critique of current developments in simultaneous localization and mapping）

论文笔记_SLAM_综述十几篇_目录
惊鸿一博
02-13 1815
年份 题目 出处 作者 主要内容 链接 讨论与启发 ...
论文笔记_S2D.56_基于视觉和激光雷达融合的SLAM（综述2020）
惊鸿一博
12-12 4397
目录 基本情况： I SLAM II V-SLAM III LiDAR Based SLAM IV LiDAR-Camera Fusion 基本情况： 出处：Debeunne C, Vivet D. A Review of Visual-LiDAR Fusion based Simultaneous Localization and Mapping[J]. Sensors, 2020, 20(7): 2068. I SLAM 1、SLAM的概率方法解释 2、基于图的SLAM框架 II
SLAM综述文章
12-14
SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。 视觉SLAM算法的现状 1、基于稀疏性特征的SLAM 2、稠密SLAM和半稠密SLAM 3、语义SLAM 4、基于深度学习的SLAM
SLAM文献综述
Joker_N的博客
04-01 2885
翻译：SLAM的过去发展、现状、及未来前景：面向鲁棒-感知的新纪元 知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36887976 泡泡机器人翻译专栏
SLAM相关文献
03-18
几篇有关SLAM和EKF的英文参考文献，比较适合初学者接触和学习SLAM相关知识。
SLAM综述科普性文章
老李的博客
11-13 920
持续更新，有好的文章大家可以评论补充… 目录(1)基于特征点的视觉全局定位技术(2)激光/视觉SLAM及融合与深度学习技术综述(3)导航系统中里程计研究综述(4)基于深度学习的单目深度估计综述(5)点云深度学习论文综述 (1)基于特征点的视觉全局定位技术 文章链接： https://mp.weixin.qq.com/s/OHjvbAXVLd3ofUZ5AnWFng 由于主流基于视觉定位算法的核心思想一脉相承，所以本文仅从一系列重要算法框架组件角度，介绍了目前实践中最常用的、基于特征点的全局定位算法，即在地图
最新工业基于点云的3D缺陷检测和分类综述
3D视觉工坊
02-22 1123
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：点云检测，拉你入群。文末附行业细分群论文题目：ADVANCEMENTS IN POINT CLOUD-BASED 3D DEFECT DETECTION AND CLASSIFICATION FOR INDUSTRIAL SYSTEMS: A COMPREHENSIVE SUR...
"基于RGB-D相机的SLAM技术研究：服务机器人定位与路径规划
论文主要分为五个部分：引言、国内外研究综述、基于RGB-D相机的SLAM技术原理、实验与结果分析、总结与展望。 引言部分介绍了服务机器人的发展背景和机器人定位与地图构建的重要性，并简要阐述了基于RGB-D相机的SLAM...
心脏三维重构的调研报告
北川大大的博客
04-13 3243
 最近导师让做一个关于心脏的三维重构报告，查阅了很多的资料，这一块感觉还是比较冷门的，所以更新一下，希望能够帮助后来的童鞋~~~ 1.调研背景  1.1背景介绍        近年来，CT、CR、DR、MRI、 US、PET、SPECT 等多种成像技术开始逐渐成熟并在医学疾病诊断中获得广泛应用，而随着人工智能的兴起，其在医疗领域能起到的作用也愈来愈明显，特别是在医学影像辅助诊疗方面具有广阔的前景。...
医学图像处理综述
热门推荐
计算机视觉life
07-09 4万+
0、引言 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示...
SLAM综述论文整理分享
12-02
里面包含了对于激光SLAM、视觉SLAM、多传感器融合SLAM的发展，各种方法的优缺点的整理，引用整理了多篇论文，有需要的可以自行查看
视觉slam综述论文总结很到位
11-16
IEEE transaction on robotic上的视觉slam综述论文，总结的非常好
slam的经典文献
03-01
本文给出了经典的slam技术的介绍，可以让大家详细的了解slam的基础
slam技术综述
03-27
slam技术综合叙述资料，详实可靠的资料，可直接使用
SLAM大综述2016
12-21
Simultaneous Localization And Mapping: Present, Future, and the Robust-Perception Age
SLAM：现在，未来和鲁棒感知时代
伟锅的碎碎念
10-15 1万+
文章目录SLAM 研究的时代划分the classical age (1986 - 2004)the algorithmic-analysis age (2004 - 2015)the robust-perception age (now)自主机器人真的需要SLAM吗？SLAM问题被解决了吗？ 本文为对综述论文Simultaneous Localization And Mapping: Prese...
综述《SLAM的过去、现在和将来》翻译
a850565178的博客
01-15 789
论文标题：《Past, Present, and Future of Simultaneous Localization》 摘要 SLAM是指同时构筑环境模型和估计在其中运动的机器人状态。在近30年来，SLAM社区已经做出了许多惊人的进步，使得大规模的实际应用进入到工业界。本文调查了SLAM目前的状态，并考虑了未来的方向。本文首先提出实际上的SLAM标准公式。随后，本文审查了最近的工作，覆盖了一系列的主题，包括长期建图的鲁棒性和可扩展性，度量和语义表达，理论表现依据，主动SLAM及探索和其他新的前沿方向
SLAM学习-论文综述(一)
aaaaPIKACHU的博客
02-15 3440
SLAM学习-论文综述(一)本文综述了激光雷达SLAM、视觉SLAM及其融合技术。 对于新的研究人员来说，掌握SLAM的发展并非常清楚地了解它是非常友好的。此外，本文还可以作为有经验的研究人员寻找新的兴趣方向的词典。
论文精读 | 语义SLAM综述：现状回顾&问题分析&未来趋势！
CV_Autobot的博客
12-12 3149
作者| 鱼肖农 编辑|汽车人原文链接：zhuanlan.zhihu.com/p/590974335点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【SLAM】技术交流群后台回复【SLAM综述】获取视觉SLAM、激光SLAM、RGBD-SLAM等多篇综述！Contributions:回顾了语义vSLAM的发展，关注了它的优势和差异。探讨了语义vSLAM...
slam综述论文
最新发布
04-23
### SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）综述论文推荐 SLAM技术作为机器人学和计算机视觉领域的重要组成部分，近年来得到了广泛关注。以下是几篇经典的SLAM综述论文，涵盖了不同传感器、算法框架以及最新进展。 #### 经典SLAM综述论文 1. **"A Tutorial on Graph-Based SLAM"** 这是一篇关于图优化方法的经典教程，详细介绍了如何通过图结构表示SLAM问题并解决它[^4]。该文章适合初学者理解SLAM的核心概念和技术细节。 2. **"Visual-Inertial SLAM: Past, Present, and Future"** 此综述全面总结了视觉惯性SLAM的发展历程，讨论了当前的技术挑战及未来的研究方向[^5]。对于希望深入了解多模态融合SLAM系统的读者来说非常有价值。 3. **"Semantic SLAM: A Survey of Object-based Simultaneous Localization and Mapping"** 随着语义信息逐渐融入传统几何SLAM框架中，这篇综述探讨了语义SLAM的概念、应用案例及其关键技术难点[^6]。特别提到了利用物体识别来改善定位精度的方法。 4. **"RGB-D Camera Based Dense SLAM Systems: Challenges & Opportunities"** 基于深度相机的稠密重建已成为热门话题之一。本文回顾了几种主流RGB-D SLAM系统的设计原理，并分析其优缺点[^7]。 5. **"An Introduction To Monte Carlo Methods For The Robot Localization Problem And Its Extensions In SLAM Contexts"** 蒙特卡洛粒子滤波器被广泛应用于概率估计型SLAM解决方案当中。本章内容深入浅出地讲解了此类随机采样机制的工作机理及其适用场景[^8]。 #### 推荐阅读材料链接 为了便于获取这些高质量学术资源，请访问以下公共平台查询具体文档： - IEEE Xplore Digital Library (https://ieeexplore.ieee.org/) - SpringerLink Journals Collection (http://link.springer.com/) - ScienceDirect by Elsevier Publications Portal (https://www.sciencedirect.com/) ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_slam_papers(): url = 'https://scholar.google.com/scholar?q=slam+simultaneous+localization+and+mapping+review+papers' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') paper_links = [] for item in soup.select('.gs_r .gs_rt a'): link = item['href'] title = item.get_text() paper_links.append((title, link)) return paper_links[:5] papers = fetch_slam_papers() for idx, (title, link) in enumerate(papers, start=1): print(f"{idx}. {title}\n{link}\n") ```
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