SLAM学习的一些必要网站

最新推荐文章于 2024-06-24 12:18:24 发布
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本文汇总了关于SLAM（同步定位与地图构建）技术的优质资源，包括顶级专家的博客、找工作的建议、学习经验和SLAM大全网站链接，适合从事机器人、计算机视觉及AI领域的专业人士参考。
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视觉slam学习资料
qq_18661939的博客
06-29 1万+
一直想写博客，一来是实验室太忙，二来是自己初入视觉slam，怕误人子弟。所以一直没写，但是实验室的同学说我可以介绍一些基础给那些刚入门的人参考。那么从今天开始我就开始陆陆续续的把我所了解的visual slam写给大家。希望一些大牛能指正！ 这篇博客就把我自己整理的资料贴出来，供大家参考。 （1) orb_slam 官网（网站最后有5篇论文，价值很高） http://webdiis.uniz
SLAM的一些学习笔记
zhengbq_seu的博客
06-05 4063
目录 一．基础概念 1）关于Hx=g方程中 没有位姿与位姿的约束 H为什么是J的转置乘以J 2)关于雅克比矩阵： 2.1）所谓增量方程系数的路标部分为什么是对角阵 3）所谓边缘化 4）邻接矩阵(Adjacency Matrix) 5）关于非线性优化定位和稠密建图的深度滤波器 6）上采样和下采样 7）专有名词 二．各个开源代码 2.1 dso 前后端 滑动窗口 边缘...
SLam学习网站整理
倔强不倒翁的博客
08-19 2518
SLAM学习网站整理
slam学习网站
qq_41400572的博客
11-18 277
https://blog.youkuaiyun.com/x_r_su/article/details/52252156
SLAM入门资料
golen_miner
10-20 7353
转自http://blog.youkuaiyun.com/qq_18661939/article/details/51782376 （1) orb_slam 官网（网站最后有5篇论文，价值很高） http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/ （2)半仙居士blog（可以都看，很经典） http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/
精选资源
GCNv2_SLAM安装包
05-08
《GCNv2_SLAM安装指南与深度学习在SLAM中的应用》 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）是机器人领域的一项核心技术，它允许无人设备在未知环境中自主导航并构建环境地图。GCNv2_SLAM是...
精选资源
单目重建用于SLAM学习。加入深度图像
09-27
SLAM（Simultaneous Localization ...总的来说，单目重建在SLAM学习中扮演着重要角色，深度图像的引入极大地提高了定位精度和地图质量。随着硬件和算法的不断进步，我们可以期待在未来看到更加智能和自主的机器人系统。
SLAM学习笔记(一)
qq_33690342的博客
11-14 995
度量地图（Metric Map）：强调精确地表示地图中物体的位置关系，通常用稀疏（Sparse）与稠密（Dense）对其分类。定位时使用稀疏地图，导航使用稠密地图。
学习笔记之——3D Gaussian Splatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研
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gwpscut的博客
01-09 2万+
论文主页3D Gaussian Splatting是最近NeRF方面的突破性工作，它的特点在于重建质量高的情况下还能接入传统光栅化，优化速度也快（能够在较少的训练时间，实现SOTA级别的NeRF的实时渲染效果，且可以以 1080p 分辨率进行高质量的实时（≥ 30 fps）新视图合成）。开山之作就是论文“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”是2023年SIGGRAPH最佳论文。
SLAM经典入门教程
12-06
学习本教程 可以加深对EKF-slam的学习
SLAM 相关论文网址与查询
CGJustDoIT的博客
03-12 1336
SLAM 相关论文网址与查询一 论文查询二 CCF会议期刊等级CVPRIROSICRA 一 论文查询 https://www.mdpi.com/ https://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jsp 二 CCF会议期刊等级 https://www.ccf.org.cn/Academic_Evaluation/AI/ 如下期刊或会议都可以通过 上面的CCF 链接找到其网址 CVPR SLAM 与深度学习结合较多 IROS 智能机器与系统 http://dblp.uni-tr
slam
Dream home
02-11 903
slam 学习网站汇总: https://blog.youkuaiyun.com/Forrest_Z/article/details/68060795
网页实现slam建图与导航（2）
Adoreuu的博客
06-24 1543
1、需求：在网页上实时显示slam建图、导航等交互。即利用rosbridge -Websocket实现ROS与Web的交互；2、本章节利用仿真机器人实现网页建图+自动导航；3、操作环境：Ubuntu20.04，ROS版本：noetic；4、源码下载地址已上传1、nvm版本落后不兼容问题，要注意。①利用Websocket实现ROS与Web的交互②制作简单的ROSWEB (2) -使用rosjs 进行栅格地图web端3d可视化。
学生党和SLAMer都可用的工具网站推荐
lovely_yoshino的博客
08-11 5834
作为一名SLAMer，经常会面对一些常见的数据转换的操作，这里专门来开一节，来展示本人在日常的工作和学习中总结的工具网站。这里也是本人在最近两三年经常会使用的一些工具网站。后续也会持续维持更新…...
与SLAM有关的几个官方教程
桃子的博客
08-19 210
1.ros的api和相关的函数：https://docs.ros.org/api/roscpp/html/index.html 2.与C++有关的几个网站（有详细的函数介绍）： cppreference.com（这个网站安排的有点混乱，但知识点很全面。） cplusplus.com(介绍的比较清楚) 3.opencv:https://docs.opencv.org/3.4/index.html(官方教程) ...
现在SLAM存在的问题
MrZhuangzhipeng的博客
04-04 3163
又到了每周组会的时间了，这周主要是收集了现在领域当中SLAM存在的一些开放性问题以及在学习SLAM14讲。 之前说要做SLAM，实际上连SLAM现在发展得怎么样，有什么瓶颈，目前有什么已经落地的产品实际上都不了解，所以这一周除了上课的时间（PS:课是真的多，我说我周一6节，周二4节，周三六节，周四两节，周五4节，还有一大堆作业，这学期的作业还一大堆仿真题，现代数字信号处理有点难啊。留给科研的时间...
使用webcam摄像头实现ORB-SLAM2
运动的肉肉子的博客
07-11 685
第一步骤：参考本人上一篇博客安装编译ORB-SLAM2 https://blog.youkuaiyun.com/jc15988821760/article/details/95360540 第二步骤：在ROS环境下实现ORB-SLAM2 在bashrc文件中添加如下语句，其中PATH改为ORB-SLAM2包放置的路径 export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE...
视觉slam学习
最新发布
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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