点云从入门到精通技术详解100篇-基于语义 SLAM 的点云融合

已于 2023-12-06 10:23:52 修改
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分类专栏： 点云从入门到精通技术详解100篇 文章标签： 深度学习 人工智能 点云
于 2023-10-12 00:30:00 首次发布
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本文详细介绍了视觉SLAM技术和研究现状，探讨了目标检测技术，重点阐述了语义SLAM系统中三维点云融合的方案设计，包括视觉SLAM算法选择、语义信息提取方法比较以及特征匹配和点云构建实验，最后深入解析了语义ORB-SLAM算法的整体框架。

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目录

前言

视觉 SLAM 技术与研究现状（Visual SLAM Technology and ResearchStatus）

视觉 SLAM 技术

研究现状

目标检测技术和研究现状（Object detection technology and research status）

目标检测技术

研究现状

2 语义 SLAM 系统的三维点云融合方案设计

2.1 视觉 SLAM 和语义点云原理（Principles of Visual SLAM and Semantic Point Clouds）

2.1.1 视觉 SLAM 基本原理概述

2.1.2 语义点云原理概述

2.2 视觉 SLAM 算法选择（Visual SLAM Algorithm Selection）

2.3 语义信息提取的方法比较与选择（Comparison and selection of methodsfor semantic information extraction）

2.4 整体系统方案设计（Overall system design）

2.5 特征匹配和 SLAM 点云构建实验（Feature matching and SLAM pointcloud construction experiments）

2.5.1 特征提取与匹配

2.5.2 点云地图构建实验

3 语义 ORB-SLAM 算法的原理及实现流程

3.1 ORB-SLAM 的整体框架（The overall framework of ORB-SLAM）

本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于语义 SLAM 的点云融合（续）

 

前言

大数据出现以来，由于机器视觉、深度学习等机器人相关技术的不断涌现，人工智能
的研究进入了高速化阶段。智能化应用开始出现在每个人生活中的各个方向。人们在享受
智能化带来的方便的同时，对智能化程度深化的要求不断增加。移动机器人是跨学科、跨
学科技术融合的产物，广泛应用于多个领域
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点云从入门到精通技术详解100篇-基于关键点提取的刚性点云配准
getusushu的博客
03-09 404
含 4 个点的点集的优势在于，在经过刚性变换后，点集的一致性仍然会得到保证。坐标信息，也可能包含其他相关的信息，如：颜色、法向量、曲率和激光强度等。文提到的退火参数，用于控制匹配的锐化程度，退火参数越小，对应关系越精确。体素、包围球、最近邻等方法将空间中距离较近的点组织到一起得局部块的方法。分割网络的后半部分，点云分割网络的前半部分和点云分类网络的前半部分相同。中的点，进而得到点云。很显然，点云采集设备获取的点云数据是不完整的，这。部坐标系下的点云转换到世界坐标系中，并且保证各个点云的重叠区域拼接在一。
点云从入门到精通技术详解100篇-融合二维图像特征的三维点云语义分割
getusushu的博客
09-10 777
像数据在物体边缘部分往往存在特征“突变”现象，且往往具有丰富、清晰的纹理信息，接着，通过设计合理的融合机制实现图像与点云特征空间的融合。特征的提取，再借助合适的中间数据将图像与点云的高维度特征融合至同一特征空间中，不同的融合特征将用于生成不同类型的成果，如：物体识别框的生成、语义掩膜的生成、确空间结构信息的优势互补，以提升现有三维空间感知手段的性能。又恰好对应彼此的劣势，图像数据的维度限制了表达三维信息的能力，而点云也因数据。图像与点云信息融合机制的相关研究逐渐增加，希望在空间感知技术上让两种数据形成。
点云从入门到精通技术详解100篇-雨雾环境下多传感器融合 SLAM 方法
getusushu的博客
12-05 2310
通过滑动窗口的方法，在相邻多个位姿之间建立位姿约束，能够克服较为剧烈的运动场景，仅使用单帧激光点云来获得特征点的深度，虽然摆脱了对运动估计的依赖，但是精度较低。取特征点，在系统的状态量中引入了尺度因子，使其能够在大范围场景下稳定运行，并能。理多个不同传感器及其延迟，获得更加精确的测量估计，同时能够自动校准，在系统运行。的位姿变化初值，提高了定位精度。获得了更高的精度，其回环检测模块能够以最小代价实现重定位，具有更好的鲁棒性。用了基于优化的最大后验估计，在精度上相比前两代有极大的提升，同时实现了极佳的鲁。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于语义 SLAM 的点云融合（续）
getusushu的博客
10-13 617
点云中的语义信息通过对采集的图像中的目标进行分类，给映射的点云块添加类别的语义。具体来说，需要将物体分别在二维图像中语义分割，在三维点云地图中点云分割，最后，在语义标注模块中，将带有语义标签的图像。目标物体语义标签一一对应。卷积神经网络通常由功能不同的层级组成，即输入层、卷积层、激活层、池化层、全。发现正确位姿，在优化最新的两帧的状态同时地图点云位置也维持不变，从而提升。定会有许多地图点映射复数个目标，从而更新生成语义信息和目标物体的关联。算法中，二维图像特征点与三维地图点一一对应，而本文三维地图点与。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光点云语义的环境感知
getusushu的博客
12-25 1545
标进行分类，利用激光雷达的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知。激光点云中的每个三维点都被语义的强图像特征增强，用于神经网络学习。随着深度学习的发展，来处理它们，这里的输入和输出都是点云，虽然点的数量保持不变，但点的特征被增强了。在无人车的行驶过程中，激光雷达同时以一定的角速度匀速转动，不断地发出激光并收集。反射点的信息，这些点坐标的集合就形成了点云。由于雨和雾都是由小水滴构成的，水滴的半径和其在空中的分布密度直接决定了。激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题；
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光点云语义的环境感知（续）
getusushu的博客
12-26 1062
解耦合的方式，让两个实验既具有一定的独立性，便于维护，又能共享数据集文件的读写；系统中激光雷达成本的另一种方法是使用较低价的激光雷达，虽然会损失一些精确度，但。相机的图像，计算图像间的视差，来预测每一个像素的深度。目标检测、语义分割和同步定位与建图，都可以利用精确的深度值，从而在这些领域中获。模态间的特征交互，晚期融合更关注各个模态内的特征交互，本文采用结合两者的混合融。块将卷积后的深层特征与原始的浅层特征融合，能够让网络学习残差信息，同时解决了随。辆、行人、骑自行车的人等，还有各种程度的遮挡与截断。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取
getusushu的博客
06-30 619
自从AlexNet[1]在图像分类方面取得了巨大的进展后，几乎全面超越了计算 机视觉中所有领域的传统方法，因此人们提出了广泛的研究，卷积神经网络也在 图像领域不断的得到改善，达到了如今的普及程度。虽然深度学习的深层次的原 理尚不明确，但由于所提出的模型相比于传统方法具有突出的性能，因此得到了 有效的应用。在图像处理领域，卷积是二维特征提取的主要和主导技术。虽然已 经提出了其他有效的操作，但它们可以被视为卷积的扩展[2]。迄今为止，已经提 出了各种性能较强的网络，卷积是这些模型中不可替代的基本单元。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光点云和视觉融合的智能车前方障碍物检测
getusushu的博客
04-07 1318
based 方法对点云中每个点的特征信息进行提取，检测的准确率高，但由于点云。次，激光雷达获取的点云数据是稀疏且无序的，而相机获取的是有序且稠密数据。中提到，要加快推进中国智能汽车发展，推进智能汽车新技术的研究，抢占智能。的发展有助于减少交通事故的发生，降低汽车带来的环境污染，同时能够缓解交。定的驾驶目的，同时在满足安全、舒适等情况下，对车辆下一步的行动作出决策。其中，相机由于其感知信息的稠密性，能够提供丰富的。能驾驶中有着优异的表现。融合各个传感器的有效感知信息，优势互补，也能解决单一传感器的应用缺陷。
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