DPI-SLAM+structral constraints

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本文分享了在优快云博客上学习编程和信息技术的心得体会，提供了丰富的资源链接，适合初学者和进阶者阅读。
DPI-SLAM：融合面特征以及IMU信息的SLAM系统 学习笔记
hlx优快云的博客
07-13 2599
全文主要使用因子图方式进行优化具体内容为三个线程：1.融合IMU的视觉位姿估计：首先通过IMU预积分计算出两帧间的相对位姿：在因子图中对应的误差方程是：由于在预积分计算过程中假设偏置不变，所以出于对精度的考虑，选择参考帧间隔进行IMU预积分计算。之后通过IMU预积分算出来的位姿对相邻帧进行位姿的初始化预测，使用Fast Dense RGB-D Odometry进行位姿的进一步计算。通过IMU预测的...
2018 ICRA Dense Planar-Inertial SLAM with Structural Constraints 论文阅读
yangyoung1223的博客
06-11 312
Introduction 用平面作为地标的SLAM系统往往有着更好的性质，然而随着时间的延长，误差逐渐积累也会导致跟踪丢失，所以我们应该把它和IMU结合到一起。 这项工作的主要思想是将惯性测量结果与平面观测结果融合在一起，以获得更好的SLAM性能。 前人的方法包括VIN，用的是滤波的方法，但是，由于高度非线性的惯性状态在每帧都被边缘化，无法通过以后的观察或闭环进一步校正，因此滤波方法无法生成一致的解，因此不适用于SLAM任务。 batch optimization虽然很好，但是很消耗计算资源，随后提出的滑动
Dense Planar-Inertial SLAM with Structural Constraints论文解读
jiweinanyi的博客
09-23 555
摘要 本文中，我们提出了一个新的基于平面和IMU的稠密SLAM方法(DPI-SLAM)，IMU的预积分与稠密VO进行松耦合，与平面的观测进行紧耦合。位姿，速度以及IMU偏置与平面特征一起进行优化。使用的是iSAM2的优化方法。结合基于RGBD和IMU的里程计估计能够在没有充足平面的场景下进行位姿跟踪。将IMU的状态和平面的状态在全局优化中的建模能够降低漂移误差，提升建图性能。而且，相邻平面的结构约...
《《《翻译》》》StructSLAM
为了梦想
12-07 2682
原文名称:StructSLAM: Visual SLAM WithBuilding Structure Lines 原文链接：https://www.researchgate.net/publication/271134047_StructSLAM_Visual_SLAM_with_building_structure_lines摘要-根据人工建筑环境的结构规律，提出了一种新的6自由度视觉同步...
论文解析 - SLAM++: Simultaneous Localisation and Mapping at the Level of Objects
东部世界 (East World)
09-12 4217
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...
AVP-SLAM-SIM:模拟中AVP-SLAM（IROS 2020）的基本实现（不是官方代码）。 https
05-25
AVP-SLAM-SIM 基本实现仿真 。 尊重AVP-SLAM项目->童琴，陈同庆，陈以伦和苏青AVP-SLAM-SIM 基本实现仿真！ ··目录关于该项目代码结构怎么跑怎么跑路线图贡献执照接触致谢 关于该项目 这个项目只是我对Paper的实现...
基于C++实现将ORB-SLAM3生成的稀疏地图转化为2D栅格地图，用于机器人导航+源码+项目文档（毕业设计&课程设计&项目开发）
最新发布
06-11
基于C++实现将ORB-SLAM3生成的稀疏地图转化为2D栅格地图，用于机器人导航+源码+项目文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于C++...
orb-slam3+win+x64+release
07-18
orb-slam3+win+x64+release
基于ORB-SLAM生成的三维密集点云，并使用OctoMap构建室内导航地图 添加八叉树地图转换工具C++源码+文档说明
01-13
基于ORB-SLAM生成三维密集点云，并使用OctoMap构建室内导航地图。添加八叉树地图转换工具C++源码+文档说明 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后...
结构化SLAM框架StructSLAM: 开源、高效与灵活的实时三维重建
gitblog_00018的博客
04-23 579
结构化SLAM框架StructSLAM: 开源、高效与灵活的实时三维重建 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 是一个基于C++开发的开源项目，专注于实现结构化的即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）算法。该项目的目标是提供一种简单易用且高度可定制的平台，让开发者能够轻松地进行SLAM相关的...
视觉slam框架:StructSLAM
qq_35102059的博客
02-12 1738
我们提出了一种基于人造建筑环境结构规律的新型 6 自由度 (DoF) 视觉同步定位和映射 (SLAM) 方法。 这个想法是我们使用建筑结构线作为定位和映射的特征。 与其他线特征不同，建筑结构线对全局方向信息进行编码，该信息会随着时间的推移限制相机的航向，从而消除累积的方向误差并减少位置漂移。 我们扩展了标准扩展卡尔曼滤波器视觉 SLAM 方法，采用具有新的参数化方法的建筑结构线，该方法表示主要方向上的结构线。 已经在合成场景和真实世界场景中进行了实验。 结果表明，我们的方法在位置误差和方向误差方面明显优于现
3. StructSLAM: Visual SLAM With Building Structure Lines基于建筑结构线条的SLAM
weixin_50508111的博客
01-18 2689
1. 文章类型/时间/作者/所属单位： 期刊/2015.04/周慧忠、邹丹平、裴凌、应仁东、刘培林/上海交通； 2. 主要工作： （1）使用建筑结构线作为定位和映射的特征。与其他线要素不同，建筑结构线对全局方向信息进行编码，该信息随时间限制摄影机的航向，从而消除累积的方向误差并减少位置漂移。; （2）扩展了标准的扩展卡尔曼滤波视觉SLAM方法，采用一种新的参数化方法来表示主导方向上的结构线； （3） 3. 解决了什么问题： （1）; （2）； （3） 4. 用了什么方法： （1）。 （2）。 ； （3）
Structure SLAM 论文阅读
白
11-18 3286
一、StructVIO : Visual-inertial Odometry with Structural Regularity of Man-made Environments 摘要 基于Atlanta World模型对人工环境规则性进行描述。 Atlanta World 定义为包含有几个不同方向的局部Manhattan World世界。 每个局部Manhattan World可以被实时检测，且它们的方向会在新观测到来时由状态估计器不断进行refine。 介绍 主要贡献 Atl
DPI与PPI
zhhp1001的博客
01-02 922
详细信息请阅读 点击这里 PPI: Think of the PPI input as a way to adjust the physical size – not the resolution – of the eventual print-out. Decreasing the PPI, thus increasing the size of the printout, may seem...
KDP SLAM
Pancheng1的博客
07-13 837
7.4看原文整理出来的mind图，体系比较大~
DMO：使用点线特征的单目直接视觉里程计
hlx优快云的博客
07-13 1825
跟踪：跟踪过程中深度图与参考帧假设不变。当前帧的位姿由光度观测模型和edge位置观测进行对齐，利用光度误差和线的重投影误差构造最小二乘：其中线重投影误差的不确定度为：方程可用高斯牛顿法解算，扰动量设置为：线方程可以用两个端点表示：Mapping：Mapping过程中位姿假设不变。通过代价函数优化深度：对于没有匹配边缘的像素或边缘上没有匹配边缘的像素，通过最小化SSD误差对立体匹配像素进行彻底搜索。...
基于谷歌Cartographer SLAM集成机器视觉
hjwang1的专栏
03-15 6864
首发：今日头条号之机器人视觉 从工程的角度来看，Google开源的SLAM真是上乘之作，当然算法及实现也是大公司级手笔，鉴于当前中文介绍较少，就把近来看的源码分析介绍出来，也许能给某些人以方便。 这篇文章里，仅从ROS及Cartographer SLAM本身的调用流程讲起，关于算法等细节另开文章再详加说明。 首先，编译、安装，把代码跑起来，先一探究竟，如下图所示，2D环境下的
ORB_SLAM2视觉惯性紧耦合定位技术路线与代码详解1——IMU流型预积分
wangshuailpp的博客
06-11 8363
2.基于流型的IMU预积分 这一部分主要参考论文（2）中的内容，ORB_SLAM2融合惯性数据的算法中预积分处理是参照论文（2）中实现的。前面关于VINS的详解说过预积分计算过程，那篇使用的是四元数旋转求解，和这里的过程是一样的，主要计算三个量，分别是IMU预积分值，预积分测量值的协方差矩阵以及残差的雅各比矩阵，各自用途就不多说，有不懂的可以参照VINS的详解 https://blog.csd...
orb-slam+tracking
10-23
ORB-SLAM是一种基于特征点的视觉SLAM系统，它可以在没有先验地图的情况下，通过单目、双目或RGB-D相机实现实时的三维场景重建和相机位姿估计。ORB-SLAM+Tracking是ORB-SLAM的改进版本，它在ORB-SLAM的基础上增加了一个跟踪模块，可以更好地处理场景中的运动物体和快速运动的相机。 ORB-SLAM+Tracking的跟踪模块使用了一个基于深度学习的运动估计器，可以更准确地估计相机的运动。此外，ORB-SLAM+Tracking还使用了一个基于光流的运动检测器，可以检测场景中的运动物体，并将其从地图中移除，从而提高重建质量。 总之，ORB-SLAM+Tracking是一种高效、准确的视觉SLAM系统，适用于各种不同类型的相机和场景。它可以广泛应用于机器人导航、增强现实、虚拟现实等领域。
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