SLAM学习相关

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本文将带你深入了解SLAM(即时定位与地图构建)技术，分享学习资源与心得，为机器人导航和增强现实等领域提供核心技术解析。
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Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

基于深度学习的端到端定位：取代传统SLAM？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-19 15万+
基于深度学习的端到端定位：取代传统SLAM？ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕传统 SLAM 与基于深度学习的端到端定位展开，先介绍 SLAM 的定义、发展及应用场景，再详解激光 SLAM 和视觉 SLAM 的原理、特点与代码示例，分析传统 SLAM 的局限性。同时阐述深度学习在定位中的应用，包括基础、端到端定位原理及优势。通过对比两者的精度、鲁棒性和计算资源需求，探讨深度学习端到端定位取代传统 SLAM 的挑战，以及两者融合的趋势，最后展望未来技术发展方向、应用场景拓展和行业影响。
高精地图构建：Lidar SLAM与视觉SLAM对比
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高精地图构建：Lidar SLAM与视觉SLAM对比​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕高精地图构建，对比 Lidar SLAM 与视觉 SLAM。Lidar SLAM 通过激光获取点云数据，精度高、环境适应性强但成本高、数据量大；视觉 SLAM 利用图像，成本低、信息丰富却受光照影响大、深度获取难。还解析了 SLAM、点云等关键概念，介绍了两者融合趋势、应用案例、技术挑战及未来方向，也给出常见问题解答，为相关领域应用与学习提供参考。
PL/SQL Developer登录提示 ORA-12541:TNS:无监听程序（转载）
fanwenyuan_fwy的专栏
10-23 1万+
 在按照下文修改之前，先看一下：右击我的电脑——>管理——>服务，查看tnslistener是否启动，如果启动尝试重启。再看一下本文 昨天重新安装Oracle后,用PL/SQL Developer连接oracle时出现ORA-12541:TNS:无监听程序的错误,如下图: 在王鹏师兄的帮助下,发现原来是oracle的监听没有启动,重启监听后就连接成功了,下面跟大家分享
从零开始一起学习SLAM | 为什么要学SLAM？
计算机视觉life
09-06 3160
在《零基础小白，如何入门计算机视觉？》中我提到过，计算机视觉的研究目前主要分为两大方向：基于学习的方法和基于几何的方法。其中基于学习的方法最火的就是深度学习，而基于几何方法最火的就是视觉SLAM。 SLAM将成为计算机视觉的下一个风口 在前几年计算机视觉的三大顶级会议（CVPR,ICCV,ECCV）上，几乎全是深度学习的研究，而这样的情况在这两年出现了新的变化：在2018年计算机视觉国际...
视觉SLAM学习路线
极客园地
01-01 5935
导师让我了解SLAM，SLAM原本是比较小众的方向，最近自动驾驶火起来，做这个SLAM的人也多了，反过来也会推动机器人感知的发展。希望未来学成的时候，能赶上机器人大规模普及，就业一片蓝海。关于视觉SLAM我感觉学习成本高、科研选题难和行业壁垒高，但是充满挑战不是很有意思嘛。 学SLAM方向跟motion planning科研都不好做，而且都很吃数学基础。学习难度的话，planning可能教程更多一点，SLAM相较于planning要小众一些，教程也相对较少，所以在学习《视觉SLAM十四讲》整理一些自己的理解
SLAM学习资料简短整理20240413
诗筱涵的博客
04-13 1059
如果觉得一些现有的SLAM工程量比较大，比较复杂，可以不用先急着看一些成熟的SLAM工程代码，可以先选择一些简单小巧基础的SLAM代码开始研读，可能会思路更为清晰而且贴近本质便于学习，比如十四讲里面最后提供的一个简单的SLAM demo (有些经典的SLAM以及有比较完善的相关的讲解课程了，有的还不止一个课程，在上面所给的一些课程学习平台里进行搜索可以找到。一些经典开源SLAM代码比如。他们有一些经典的SLAM作品可以学习，同时也有最新前沿的一些SLAM作品，可以看到目前SLAM的一些发展方向。
SLAM学习路线
qq_37183161的博客
04-06 841
阅读 SLAM 相关的论文，跟进前沿动态。可以关注国际顶级会议的 SLAM 相关文章，例如 CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS 等。结合所学知识，参与 SLAM 实际应用项目。例如，为无人驾驶汽车、无人机或服务机器人设计 SLAM 系统。你可以根据自己的兴趣与学习速度来调整这个学习路径。
SLAM学习 - ICP、GICP、VGICP
weixin_42148238的博客
03-16 1577
首先先确定ICP算法在点云配准所处的位置：点云配准分为两步：粗配准和精配准，而ICP算法属于精配准。众所周知，非线性优化方法中，初值的设定非常重要，初值也就是此处粗配准。初值是粗配准要解决的问题，也就是要提供比较好的初值。在激光SLAM中为了效率，通常采用匀速运动模型来为当前帧的激光点云提供初值，再通过ICP求解位姿。LOAM系列中，采用特征点（角点和面点）的方法减少待匹配数量同时降低了噪声，有助于提升性能。但是特征点的提取通常依赖超参数的设置，这降低了算法在面对不同的复杂场景时的适用性。
ORB-SLAM3学习
weixin_57462928的博客
03-05 1369
5、局部建图线程：在视觉惯性模式下初始化IMU并进行优化。4、跟踪线程：在跟丢时通过IMU来推算位姿。3、地图：增加多地图模式、支持多地图融合。6、闭环线程：增加一种高召回率的闭环算法。1、支持传感器的类型：增加IMU部分。2、相机模型：增加抽象相机模型。
SLAM学习——地图类型
2401_85725332的博客
11-15 940
一般根据地图的用途决定建立什么样的地图，地图的用途一般有定位、导航、避障、3D重建和交互。地图的类型分为稀疏地图、半稠密地图、稠密地图、栅格地图、八叉树地图、TSDF地图和拓扑地图。4）栅格地图：cartographer建立的栅格地图如下图所示，每个栅格都有的占用概率值，该值高于一个阈值可认为是占用的，否则认为是free的。1）稀疏地图：稀疏地图一般由点特征、线特征等组成，ORB-SLAM2建立的稀疏点地图如下图。2）半稠密：半稠密地图主要是有纹理的点有深度值，可进行3D重建，相对稀疏点的点要多很多。
C++版SLAM学习案例代码，含OpenCV学习、 SfM基本原理、SLAM十四讲与相关库等
01-12
本压缩包提供了一个C++版的SLAM学习案例，结合了OpenCV库的使用、Structure from Motion (SfM)的基本原理以及SLAM十四讲的相关知识。下面我们将详细探讨这些知识点。 1. **C++编程基础**：SLAM算法通常用C++实现，...
3d slam相关论文学习
07-25
3D SLAM（三维同时定位与建图）是机器人领域中的核心技术之一，它涉及计算机视觉、传感器融合、机器学习等多个方面。这篇论文集合是为初学者准备的，旨在帮助理解并掌握3D SLAM的基本原理和最新研究进展。以下是3D ...
基于激光SLAM和深度学习的语义地图构建.pdf
08-18
为解决这一问题，本文提出了一种基于激光SLAM与深度学习的多传感器融合的语义地图构建技术。 首先，SLAM技术是指机器人在未知环境中通过构建环境地图并同时在该地图上进行定位的算法。它包括机器人在未知环境中根据...
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/4f231e33b729 auto-buy-Python-tool 图形界面, 电脑小白也会用, 下载可直接运行! 京东自动购买口罩 实时抢购口罩 工具, 抗击疫情 中国加油! :fire: 点击这里 下载, 解压后可直接运行! 欢迎加星 修复了商品下架后的问题, 更新了交互界面; 修复了可配货商品的判断, 更新了数量调整接口, 更新了是否监控下架商品选项 :star2: 使用指南 :notebookwithdecorative_cover: Tips: 登录一次之后本地会保存登录信息, 重启软件(注意重启之后也行)之后仍然可以记住账号登录信息, 重启之后只需点击"开始监控"就可以登录! 不必重复扫码! 运行界面如下图: interface Update at 2020-3-2: Continuously monitor goods removed from JD.monitorSoldOutGoods Update at 2020-2-15: quantity can be modifiedquantity 填写方式: Tips: 软件启动时带有标准填写格式的默认值, 请留意. 输入商品ID: 比如为: https://item.jd.com/1835967.html 的商品ID为1835967. 输入收件地区编码: 使用Chrome浏览器(如果是其他浏览器请用同样方式打开开发者工具)登录京东并访问商品页, 选择派送地址后按查找开头的讯息, 如下图: AreaID 接受讯息邮箱: 您的接受讯息邮箱. 滑动条: 控制监控时查询的速度(频率). 购买数量: 调整一次购买数量. 是否自动忽略下架商品: 未打...
clustering-results-PathologyGAN.csv
12-09
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简单的MQTT客户端工具V2.0源码
12-09
代码随便写的，将就看看吧 基于pyqt5开发的，功能简单的mqtt客户端工具 原文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45066336/article/details/122923967
有图有真相 MATLAB实现基于深度强化学习（DRL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-09
内容概要：本文档介绍了基于深度强化学习（DRL）在MATLAB环境中实现无人机三维路径规划的完整解决方案。代码已调试成功，支持一键运行，并提供详细注释版本与简洁版本。系统实现了模拟数据生成、环境构建、深度Q网络（DQN）训练、超参数搜索、策略评估及多维度可视化分析，涵盖从数据处理到模型部署的全流程。通过三维栅格环境建模，结合障碍物避障与动态奖励机制，智能体能够自主学习最优飞行路径。配套的八类评估图表直观展示了训练过程与策略性能。; 适合人群：具备MATLAB编程基础并对深度强化学习有一定了解的科研人员、工程技术人员及高校研究生，尤其适用于从事无人机导航、路径规划或智能控制领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂三维空间中的自主路径规划研究；②作为深度强化学习在实际控制任务中应用的教学案例；③支持参数灵活调整，便于开展算法优化实验与性能对比分析。; 阅读建议：建议用户先运行带详细注释的代码以理解整体流程，结合参数设置界面逐步掌握各模块功能；在熟悉后可切换至简洁代码进行二次开发。务必关注超参数调优环节以提升模型表现，并利用提供的可视化工具全面评估策略有效性。
视觉slam学习
03-10
### 关于视觉SLAM学习资源 对于希望深入了解视觉同步定位与建图(SLAM)的研究人员和工程师来说，存在多种高质量的学习材料可供利用。这些资料不仅涵盖了理论基础，还包括实际应用案例研究。 #### 学术论文 学术界...
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