SLAM学习相关

SLAM学习之路
最新推荐文章于 2025-03-16 13:56:06 发布
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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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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。
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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。
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...
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
视觉SLAM学习路线
极客园地
01-01 5933
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 1058
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 1572
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
11-15 937
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...
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【智能无人系统】基于ACO-MLP混合模型的无人机三维路径规划： 项目介绍 MATLAB实现基于ACO-MLP 蚁群算法（ACO）结合多层感知机（MLP）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代
最新发布
12-08
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，采用蚁群算法（ACO）与多层感知机（MLP）相结合的混合模型（ACO-MLP）。该模型通过三维环境离散化建模，利用ACO进行全局路径搜索，并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化，实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题，结合并行计算与参数自适应机制，提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例，涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师；适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员； 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景；②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化；③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持； 阅读建议：此资源结合理论模型与MATLAB实践，建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上，结合代码示例进行仿真调试，重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现，以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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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 学术界提供了大量有关视觉SLAM的前沿研究成果。一篇综述文章详细探讨了深度学习方法在机器人视觉中的应用[^1]。虽然该文献主要聚焦于机器人的整体视觉处理能力，但对于理解如何通过神经网络改进传统SLAM算法同样具有启发意义。 #### 教程书籍 针对初学者，《A First Encounter with Machine Learning》一书介绍了浅层到深层学习的概念区别及其应用场景[^2]。尽管这本书不是专门讨论SLAM技术，但它能帮助读者建立必要的背景知识，以便更好地理解和实现基于深度学习的SLAM解决方案。 #### 开源项目 GitHub上有一个名为Image Matching Paper List 的仓库收集了许多图像匹配方面的经典工作以及最新进展[^3]。此列表中包含了多个涉及单目或多视角几何估计的任务，这些都是构建稳健视觉SLAM系统的关键组成部分之一。 为了更专注于视觉SLAM本身，建议查阅以下具体方向： - **开源框架**：探索像ORB-SLAM, VINS-Mono 或者 OpenVSLAM这样的流行库，它们实现了完整的端到端SLAM流程，并附带详细的文档说明。 - **在线课程**：Coursera 和 edX 平台上开设了一些由知名大学教授讲授的相关专项课程，如“Robotics: Estimation and Learning”。 - **会议报告和技术博客**：关注CVPR, ICRA 等顶级国际会议上发布的最新成果；同时阅读领域专家撰写的个人博客也是获取一手资讯的好途径。 ```python # 示例代码片段展示了一个简单的特征点检测函数，这是许多SLAM算法的第一步 import cv2 as cv def detect_features(image_path): img = cv.imread(image_path) gray= cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv.SIFT_create() keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray,None) return keypoints, descriptors ```
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