ElasticFusion解析资源

最新推荐文章于 2025-11-16 19:49:36 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fuxingyin/article/details/51433793

本文深入探讨了泡泡机器人ElasticFusion的相关技术和应用，包括Randomized Ferns重定位/回环检测的论文与代码解析，以及位姿估计的重要组成部分。通过细致的讲解，帮助读者理解ElasticFusion在机器人导航和三维重建中的核心作用。
Elasticsearch 8.16.0：革新大数据搜索的新利器
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
11-16 1万+
BBQ）是中一种开创性的向量数据量化方法。它的核心目标是在提高向量数据压缩率的同时，维持高召回率，并提供自定义选项。其原理是通过巧妙地结合标量量化和位向量支持来实现这一目标。在实际的数据处理中，向量数据往往占据大量的存储空间。传统的量化方法可能会在压缩数据的过程中损失一定的准确性，导致搜索结果的召回率下降。而BBQ则打破了这种局限，它能够在不影响准确性的情况下，将向量数据的压缩率提高32倍。这对于处理大型工作负载，特别是那些包含大量向量数据的应用场景来说，具有极其重要的意义。
SLAM | 三维重建方法之KinectFusion与ElasticFusion详解
尘世冰封的专栏
05-29 1398
================================================ 博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主优快云：https://blog.youkuaiyun.com/u011344545 ================================================ KinectFusion：论文、代码、Video ElasticFusion：论文1、论文2、代码 KinectFusion 算法流程
论文解析 - ElasticFusion: Dense SLAM Without A Pose Graph
东部世界 (East World)
09-12 3706
ElasticFusion: Dense SLAM Without A Pose Graph   该文章发布于2015年，RSS。 该文章也属于帝国理工Andrew Davison实验室的套餐之一，这篇文章是理解SemanticFusion的重要参考文章。 其实他们还有一个祖宗叫KinectFusion，有机会再看看。   核心梳理 III. FUSED PREDICTED TRAC...
ElasticFusion 使用TUM RGB-D数据集
A_cainiao_A
03-19 4128
目标 将TUM数据集的RGB-D图像序列作为ElasticFusion的输入数据，旨在使用TUM数据集的工具量化ElasticFusion估计的估计误差，这样可以与其他方法对比。 方法 在github上发下一个公开代码，https://github.com/HTLife/png_to_klg，将TUM数据集的RGB-D数据集转化为klg格式后输入到ElasticFusion中处理。 按照p...
ElasticFusion：实时稠密视觉SLAM系统
最新发布
gitblog_00097的博客
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ElasticFusion是一款实时稠密视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，专为RGB-D相机设计。它能够在探索房间尺度环境时，捕捉到全面且全局一致的稠密表面（surfel）地图。ElasticFusion的核心优势在于其能够实时处理大量数据，并生成高质量的地图，适用于多种应用场景，如机器人导航、增强现实和虚拟现实等。 ## 项目技术分
elastic fusion补充
01-14
elasticfusion的补充说明，更容易理解文章里面的核心部分，值得下载
elastic fusion
01-14
视觉slam技术大牛最新论文，里面包含局部优化，全局闭环优化的部分
ElasticFusion: Real-Time Dense SLAM and Light Source Estimation
十年磨一剑
04-23 872
主要说下图6, vi到vii中camera motion造成的tearing的过程. v中的Loop closure, 是local loop closure vii中loop closure, 是global loop closure
基于ElasticFusion的双目实时重建
07-12
### 工作总结工作汇报模板知识点详述 #### 一、概述 在现代职场中，高效的工作汇报不仅能帮助员工清晰地展示自己的工作成果，还能促进团队...希望每位学习者都能充分利用这一资源，在各自的技术领域取得更大的成就。
ElasticFusion实现实时双目3D重建技术解析
资源摘要信息:"基于ElasticFusion的双目实时重建" 本项目是一个三维重建相关的技术应用案例，旨在通过特定的软件和硬件环境，实现基于ElasticFusion算法的双目实时三维重建技术。下面将详细介绍项目所需技术背景、...
基于ElasticFusion的双目视觉实时三维重建系统
原版ElasticFusion虽然性能优越，但在实际运行中仍存在一定的延迟与资源消耗问题，尤其在处理高分辨率图像或复杂场景时容易出现帧率下降。为此，该项目通过代码级优化，可能包括但不限于：CUDA内核的并行加速重构、...
深入解析KinectFusion算法的关键步骤，并探讨其在实时三维重建中的优化技术。
10-26
参考资源链接：[实时三维重建：KinectFusion与ElasticFusion算法解析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/52wz0yi59n?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，深度图像到点云的转换是实时三维重建的基础。这一过程需要考虑到...
ElasticFusion离线数据集运行结果再现问题总结
STV1536797462的博客
06-03 1233
Ubuntu16.04系统的安装 [参考] https://jingyan.baidu.com/article/3c48dd348bc005e10be358eb.html 下面补充此教程中省去的步骤： 1 Ubuntu各个版本的镜像下载地址： http://mirrors.melbourne.co.uk/ubuntu-releases/ (以iso结尾) 2 UltraISO下载地址： http:...
Elasticfusion
Jenny威V的博客
11-06 358
elasticfusion和kinect v2实时连接 github的issue和这个教程 https://github.com/mp3guy/Kintinuous/issues/5#issuecomment-215896353 https://blog.youkuaiyun.com/qq_34622997/article/details/85262344 cd libfreenect2 mkdir...
SurfelMeshing调用ElasticFusion【代码过程】
Adam_DOGG的博客
05-05 1470
【实验】SurfelMeshing与ElasticFusion结合 文章目录【实验】SurfelMeshing与ElasticFusion结合SurfelMeshing与ElasticFusion简要介绍SufelMeshingElasticFusion二者结合结合方法代码地址运行效果： 实验代码链接（GitHub） SurfelMeshing与ElasticFusion简要介绍 SufelMeshing 论文地址，演示视频(youtube) 实现功能 1. 输入数据为 深度图集合 rgb图集合 每一帧的
Elasticfusion 16.04
qiqzhang的博客
01-08 446
１．libfreenect的CMakelist.txt修改 # These defaults can be overriden by -DCMAKE_CXX_FLAGS="" set(CMAKE_CXX_FLAGS "${C_CXX_FLAGS_DEFAULT} ${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11") # C++ Configurations SET(CMAKE_CXX...
ElasticFusion论文解读
weixin_39326879的博客
06-11 1787
官方给出的链接一共有两篇论文： 1.ElasticFusion: Dense SLAM Without A Pose Graph 2.ElasticFusion: Real-Time Dense SLAM and Light Source Estimation ElasticFusion: Dense SLAM Without A Pose Graph 整体流程 1.输入深度图和RGB图，根据相机内参获取像素点对应的点云，进行采样，然后计算点云的法线； 2.因为3D重建是在实时采集的过程当中进行的，所以当前
ElasticFusion实验记录
oliongs的博客
09-14 1574
代码准备： 运行GPUTest 修改 ElasticFusion/Core/src/Utils/GPUConfig.h 使用Kinect2，需要修改 MainController.cpp ln 37:Resolution::getInstance(512, 424);//Resolution::getInstance(640, 480) 使用数据集，不需要修改   数据准备： 将T...
ElasticFusion: 实时密集型视觉SLAM系统
gitblog_00112的博客
11-16 830
ElasticFusion是一款能够实时捕捉房间规模环境下全面且全局一致的密集型基于surfels地图的视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）系统。它利用RGB-D相机探索环境，并提供了强大的功能，如稠密建图和光源估计。该系统由Toby Whelan等人开发，并在IJRR'16和RSS'15上发表相关论文。 ## 项目快速启动 ### 环境准
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