动态SLAM：ORB-SLAM2+YOLOv8

最新推荐文章于 2025-04-07 14:35:16 发布
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#YOLO #SLAM #ORB-SLAM2 #YOLOv8 #机器人 #自动驾驶

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合SEAM和Linear Attention形成全新的SLAM注意力机制和C2f_SLAM（全网独家创新）
tsg6698的博客
07-12 1304
SLAM和SEAM都采用了残差连接（Residual Connection），但是SLAM在残差连接中加入了更多的卷积层和激活函数（如GELU），这使得特征在传播过程中能够保留更多的原始信息并进行更深层次的特征提取。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~这些初始化方法有助于稳定训练过程，避免因初始化不当而导致的训练困难。
目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】SLAM（基础篇）（三）
getusushu的博客
11-24 1914
同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)，是指在陌生环境中，机器实现环境感知、理解和完成自身定位，以及路径规划[1-2]。在某些特殊场合可以代替人工，比如军事，交通，服务业等领域。长期以来，定位是实现路径规划的前提，在定位时，机器的首要任务是对周围环境的感知，然后对其刻画。现有许多针对已知先验环境信息的机器自主定位和地图创建的解决方法[1]。
ubuntu22.04.yolov5和orbslam2结合代码复现
qq_44804057的博客
05-29 983
问题3：error: static assertion failed: std::map must have the same value_type as its allocator。在frame.cc中第1162行 const float d = imDepth.at(v,u);detect_speedup_send.py 文件（可能还有别的地方，文件未找到都是路径有问题，多找一找）最近想学习slam结合深度学习的内容，我用了一位博主的代码在ubuntu22.04上进行复现，原帖如下。
一种基于改进YOLOv8并与ORB-SLAM3融合的动态环境密集点云同步定位与建图（SLAM）方法
最新发布
2401_87345388的博客
04-07 875
文章提出了一种基于改进 YOLOv8 与 ORB-SLAM3 融合的动态环境稠密点云 SLAM 方法，通过引入GSConv 卷积模块和VoVGSCSP 特征融合模块优化 YOLOv8 的轻量性，结合实时目标检测与语义分割技术去除动态特征点，显著提升了动态场景下的位姿估计精度。
动态SLAM:基于ORB-SLAM2与YOLOv8剔除动态特征点(三种方法)
weixin_51995147的博客
02-22 6899
动态SLAM:基于ORB-SLAM2与YOLOv8剔除动态特征点(三种方法)
YOLO-SLAM: A semantic SLAM system towards dynamic environment with geometric constraint
qq_44808827的博客
06-08 5387
题目：OLO-SLAM: A semantic SLAM system towards dynamic environment with geometric constraint ---- YOLO-SLAM：具有几何约束的动态环境的语义大满贯系统” (Wu 等。, 2022, p. 6011)总结：yolov3与slam的结合并加上几何约束创新：本文提出了一个名为Yolo-Slam的动态环境视觉slam系统。在Yolo-Slam中，设计了一个名为DarkNet19-Yolov3的轻量级对象检测网络，该网络
yolov5和orbslam2结合的实现方法 [使用UNIX域socket实现python和c++通信]
jiny_yang的博客
04-30 2万+
yolov5和orbslam2结合的实现方法 python和c++结合的方法。前言1、python3中的UNIX域socket实现2、C++中的UNIX域socket实现3、附件:C++的server和python的client4、yolov5和orbslam2结合的实现方法(这个得结合之前的博客来看)1.1、在orbslam2代码的rgb_tum.cc文件开头就添加上socket的初始化1.2、在orbslam2代码的rgb_tum.cc文件中添加两个函数2.1、修改yolov5的detect.py的代码
ORB_SLAM2-Chinese-annotation:ORB-SLAM2中文注释版（适用入门学习）
04-28
ORB-SLAM2（中文注释版） 评论员： 作者： ， ， 和 （ ） 2017年1月13日：现在支持OpenCV 3和Eigen 3.3。 2016年12月22日：添加了AR演示（请参见第7节）。 ORB-SLAM2是用于单目，立体声和RGB-D相机的实时SLAM库...
SLAM-基于ORB-SLAM2+OpenGL在Android平台上实现的增强现实APP应用-可适用于室外+室内场景-优质项目
10-20
为解决这些挑战，基于ORB-SLAM2的系统设计必须包含鲁棒的特征点检测器和描述符，并且需要具备处理动态场景的能力。此外，为了适应Android平台的移动设备特性，还需要对算法进行优化，确保其能够在有限的计算资源下...
ORB_SLAM3:ORB-SLAM3
05-10
ORB-SLAM3 V0.4：Beta版，2021年4月21日 作者：卡洛斯·坎波斯（Carlos Campos），理查德·埃维拉（Richard Elvira），胡安·J·戈麦斯·罗德里格斯（Juan J.GómezRodríguez），（ ，（ 。 描述了每个版本的功能...
机器人视觉-移动机器人-VS-SLAM-ORB-SLAM2-深度学习目标检测-yolov3-行为检测-MVision.zip
08-29
机器人视觉_移动机器人_VS-SLAM_ORB-SLAM2_深度学习目标检测_yolov3_行为检测_MVision.zip机器人视觉_移动机器人_VS-SLAM_ORB-SLAM2_深度学习目标检测_yolov3_行为检测_MVision.zip 机器人视觉_移动机器人_VS-SLAM_...
自主移动机器人的感知，使用ROS，rs-lidar-16，通过SLAM，基于Yolov5的DNN进行目标检测-C/C++开发
05-27
自主移动机器人的感知，使用ROS，rs-lidar-16，SLAM，基于Yolov5的DNN的目标检测自主移动机器人的感知，借助SLAM，离线地图定位和2Dto3D目标检测，初步自主移动机器人环境感知系统完成设备自主移动机器人IMU Xsens MTi-G700 Robosense lidar-16 Realsense D435相关工作基于对象检测和定位RealsenseD435的工作：SC-LeGO-LOAM hdl_localization Video对象示例ROS检测：下一个ROS和SLAM版本已上载，但我
深度学习与SLAM：ORB_SLAM-YOLOv5
逆水独流的博客
07-21 9032
SLAM-YOLOv5 做物体SLAM的时候本来想找到一个和SLAM结合的，并且是c++版本的目标检测系统，github上面一搜，不是很多，大部分都是离线检测，再不然就是ROS版本或者Python版本的YOLO（不是说不行，但是个人感觉速度很奇怪，速度也不快），满足我要求的几乎没有，因此干脆花了点时间自己东拼西凑一个出来。 代码链接：https://gitee.com/NiShuiDuLiu/slam-yolo 环境配置 由于深度学习不可避免的涉及到显卡安装等各类问题，这里把我自己的配置罗列下（安装过程没啥
目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】SLAM（补充篇）
getusushu的博客
11-05 719
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），也就是同时定位与地图构建，它是指搭载特定传感器的车辆、无人机等移动机器人，在没有环境先验信息（什么是先验信息？可以自己查一下）的情况下，在运动过程中，估计自己的运动状态，同时建立环境模型的一系列任务。目前大家接触比较多的，已经将SLAM技术应用于实际生活中的，就是扫地机器人了。我们来想一下：扫地机器人来到一个陌生的环境后，是怎样去清扫一个垃圾呢？
SLAM_YOLOv5: 实时视觉定位与目标检测的完美融合
gitblog_00087的博客
04-04 2185
SLAM_YOLOv5: 实时视觉定位与目标检测的完美融合 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在计算机视觉领域，的项目，为实时视觉感知提供了一个全新的解决方案。 项目简介 SLAM_YOLOv5是由开发者ChenJiahao031008创建的一个开源项目，它将经典的ORB-SLAM2与先进的YOLOv5物体检测框架整合。通过在SLAM过程中同时执行物体检测，这个项目...
推荐开源项目：YOLO_ORB_SLAM3 - 动态环境下的SLAM新里程碑
gitblog_00025的博客
06-04 2153
推荐开源项目：YOLO_ORB_SLAM3 - 动态环境下的SLAM新里程碑 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ YOLO_ORB_SLAM3 是一个基于ORB-SLAM3改进的版本，它引入了热门的YOLOv5物体检测框架，从而在动态环境中实现更强大的Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）功能。 项目介绍 这个项目不仅仅...
探索动态场景中的视觉SLAM：YOLOv5与ORB-SLAM2的完美结合
gitblog_00039的博客
04-20 633
探索动态场景中的视觉SLAM：YOLOv5与ORB-SLAM2的完美结合 orbslam_addsemantic 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/or/orbslam_addsemantic ...
动态场景下的语义SLAM的简单实现（基于YOLOv5目标检测）
热门推荐
jiny_yang的博客
04-11 3万+
动态场景下的语义SLAM的简单实现 使用YOLOv5，进行了室内动态场景下的语义SLAM。在个别数据集上的表现超越了DS-SLAM 基于YOLO等目标检测算法，检测出图像的语义信息并分辨出图像中动态物体和静态物体，并剔除动态物体
YOLO-DynaSLAM 项目教程
gitblog_00174的博客
10-11 480
YOLO-DynaSLAM 项目教程 YOLO-DynaSLAM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLO-DynaSLAM ...
slam 与yolo结合
03-12
### 结合SLAM与YOLO的应用场景 在实际应用场景中，将同步定位与建图(SLAM)技术同You Only Look Once (YOLO)目标检测相结合能够显著提升机器人或自动驾驶车辆对于复杂环境的理解能力。通过融合这两种技术，在执行任务过程中不仅可以获取周围环境的空间结构信息，还能识别出环境中存在的特定物体及其类别。 具体来说，当应用于动态场景下时，该组合可以有效地区分静态背景特征和移动障碍物，从而提高导航的安全性和效率[^2]。例如，在无人驾驶汽车领域，利用摄像头采集的数据流作为输入源，经过训练后的YOLO模型快速而精准地标记出行人、交通标志以及其他潜在风险因素；与此同时，基于视觉的同时定位与地图创建算法则负责构建三维空间内的参照系，并持续跟踪自身位置变化情况。 ### 实现方法概述 为了达成上述功能需求，通常会采取如下策略： #### 数据预处理阶段 - **传感器校准**：确保来自不同类型的感知设备（如RGB-D相机、激光雷达等）之间的坐标转换关系准确无误； - **图像增强**：针对低光照条件或其他不利拍摄环境下获得的画面质量较差的情况实施必要的优化措施，以便后续步骤更好地发挥作用。 #### 物体检测模块设计 采用深度学习框架下的YOLO系列网络架构来完成对感兴趣区域的高效捕捉工作。考虑到计算资源消耗以及响应速度的要求，可以选择适当版本的YOLO变种（比如YOLOv5），并通过迁移学习的方式微调其权重参数以适应具体的业务逻辑特点。 ```python import torch from models.experimental import attempt_load def load_yolo_model(weights_path='yolov5s.pt'): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load(weights_path, map_location=device) return model.eval() ``` #### 路标提取与维护机制建立 在此基础上进一步引入语义层面的信息支持——即通过对已知类别的实体赋予唯一标识符形成所谓的“物体级路标”，进而辅助整个系统的全局姿态估计过程。值得注意的是，由于现实世界中的某些要素可能会随着时间推移发生改变甚至消失不见，因此还需要定期评估这些标记的有效性并及时作出调整[^3]。 ```python class SemanticLandmark: def __init__(self, id_, position, label): self.id_ = id_ self.position = position self.label = label def update_position(self, new_pos): """Update the landmark's position.""" self.position = new_pos def validate(self): """Check whether this landmark is still valid based on certain criteria.""" pass ``` #### 动态元素过滤流程定义 最后也是至关重要的一环就是怎样区分固定不变的部分同那些处于运动状态的对象之间界限分明。借助于前述提到过的分类器输出结果配合光流法或者其他形式的时间序列分析手段，可以从原始观测值集合里筛选掉不符合长期稳定存在这一特性的事物实例，只保留真正可靠的几何约束用于指导路径规划等活动。 ```python def filter_dynamic_objects(detections, flow_data): static_landmarks = [] for det in detections: velocity = compute_velocity(det.bbox_center, flow_data) if abs(velocity.x) < THRESHOLD and abs(velocity.y) < THRESHOLD: static_landmarks.append( SemanticLandmark(id_=det.object_id, position=det.bbox_center, label=det.class_name)) return static_landmarks ```
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