视觉SLAM笔记三之视觉SLAM框架解读

最新推荐文章于 2025-03-22 20:06:50 发布
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分类专栏： 立体视觉与三维重建 文章标签： 人工智能 计算机视觉 深度学习 三维重建 SLAM
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视觉SLAM框架解读

1. 概述

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2. 视觉里程计

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3. 后端优化

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视觉SLAM笔记一之经典框架解读：视觉里程估计、后端优化、回环检测、建图
yohnyang的博客
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视觉SLAM框架及数学描述
VDO-SLAM ：一种动态目标感知的视觉SLAM系统
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VDO-SLAM ：一种动态目标感知的视觉SLAM系统 （VDO-SLAM ：A Visual Dynamic Object-aware SLAM System） 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.11052v2.pdf 代码： https://github.com/halajun/vdo_slam 摘要： 场景刚性假设，也称为静态环境假设，经常被使用到SLAM算法中。如今大部分算法在复杂的动态环境下运行时，会考虑通过删除移动物体或单独跟踪移动物体来简化问题。这种强假设限制了自
【SLAM14讲】02 视觉SLAM基本架构
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视觉SLAM（一）——视觉SLAM框架
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04-26 5433
1.简介及说明 SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）——同时定位与地图构建。因此SLAM是研究“定位”和“地图构建”问题的。 目前多用于机器人导航、无人车驾驶、跟踪建模。对于不同应用场景，精度要求、鲁棒性等有所差异，此时选择传感器、运算侧重环节也往往不同。但是基本框架几乎一致。 本系列主要研究以视觉为主的SLAM系统，主要是系统的学习基础的SLAM...
视觉slam算法
SeniorMao007的博客
10-19 4824
这些视觉 SLAM 算法各有优劣，选择合适的算法取决于具体应用场景的需求。例如，如果你需要在资源受限的设备上运行，可以选择计算效率高的 DSO 或 SVO；如果你需要生成高质量的稠密地图，可以选择 ElasticFusion 或 Kimera。
视觉SALM与激光SLAM的区别
jjjqqq123321的博客
01-09 4325
这里比较一下视觉SLAM和激光SLAM的区别，仅比较其在特征提取和匹配上的一些不同，这里拿视觉SLAM算法：ORB-SLAM系列和激光SLAM算法：LOAM系列对比。
【视觉SLAM:一、初识SLAM】
计算机领域博客，与时俱进的思想与技术。
12-29 1665
输入：图像序列（视觉信息）。可选的其他传感器数据（IMU、激光雷达等）。输出：机器人在环境中的轨迹（位姿序列）。环境地图。视觉SLAM是机器人技术和计算机视觉领域的核心课题，其目标是实现定位与建图的同步。通过“小萝卜”的例子，我们理解了SLAM的基本任务；通过“经典视觉SLAM框架”，我们剖析了视觉里程计、后端优化、回环检测和建图模块的核心功能；通过“数学表述”，我们理解了SLAM问题的本质是一个非线性优化问题；
高翔视觉SLAM笔记
最新发布
04-01
此外，“视觉SLAM十四讲从理论到实践学习笔记(高翔)”系列提供了更为详尽的解读。其中提及经典SLAM框架下如何利用路标点构建地图模型，并描述了观测函数 \(Z_{kj} = h(X_k, Y_j)\)，用于表征在特定位姿下的目标检测...
视觉SLAM开源算法ORB-SLAM3 原理与代码解析
YMWM_的博客
12-28 2238
主讲人：刘国庆 地图点：PWP_WPW​ Covisibility Graph共视图中的连接权重，边权 Essential Graph本质图：保留共视图中边权大于某阈值的边 Spanning Tree：只保留权重最大的连接边 Altas（地图集） 数据关联（Data Association） 短期数据关联、中期数据关联、长期数据关联、多地图关联 EPnP算法中有一个假设是相机模型需要是针孔模型。 极线矫正对双目安装要求高。 鱼眼相机看得更广，长焦距相机看得更远。 重叠区域，无重叠区域。 重投影误差，像素，投
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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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。
视觉Slam理论篇 (一) Slam概述
qq_44706002的博客
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Slam知识体系概述
SLAM的发展方向：全面概述激光SLAM、视觉SLAM、雷视融合SLAM、多传感器SLAM及其未来发展
小蜗牛的珍贵百宝箱
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激光SLAM是依赖于激光雷达（LiDAR）的系统，通过激光扫描环境中的障碍物、地形、物体生成3D点云数据，实现高精度定位和地图构建。激光SLAM是机器人、无人驾驶汽车、地形扫描仪等应用中广泛采用的方式。视觉SLAM使用相机作为主要传感器，通过捕捉的图像信息构建地图并实现定位。相机作为低成本的传感器，视觉SLAM近年来成为研究的热点，尤其在消费级无人机、AR/VR设备中广泛应用。雷视融合SLAM通过将激光雷达与相机的数据进行融合，结合激光的精度与相机的丰富视觉信息，实现更加稳健的定位与地图构建。
视觉slam学习|基础篇01
JeSuisDavid的博客
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SLAM基础篇01 SLAM基础篇02最近在看高翔和张涛写的《视觉SLAM十四讲》，记录一下学习的内容，方便以后复习。这一系列文章更像是这本书的读书笔记，所以结构脉络都与该书相似；更推荐有时间的同学去看原书，写的更加详细易懂。欢迎大家一起探讨学习视觉SLAM相关的知识。SLAM(simultaneous localization and mapping)全称即时定位与地图构建或并发建图与定位),顾名思义可以解决“定位”和“建图“两件事情。 SLAM 问题的本质：对运动主体自身和周围环境空间不确定性的估计。主
【SLAM】00_初识SLAM
池中主义
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SLAM概要
激光slam与视觉slam
weixin_41469272的博客
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介绍 Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。 主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。 下图为slam主流框架： 传感器感知*在视觉SLAM中主要为传感信息的读取和预处理。 前端里程计(Radar/Visual Odometry)。特征点匹配及运动估计。 后端优化(Optimization)。后端接受不同时刻里程计测量位姿，以及回环检测的信息，对估计轨迹及环境信息进行全局优化。 回环检测(Loop
深入理解SLAM技术概述
gongdiwudu的专栏
04-21 8932
SLAM（同步定位和地图绘制）是一种用于自动驾驶车辆的方法，可让您构建地图并同时在该地图中定位您的车辆。SLAM 算法允许车辆绘制未知环境的地图。工程师利用地图信息来执行路径规划和避障等任务。
机器人开发--SLAM详细介绍
天道酬勤
06-25 8139
机器人开发--SLAM详细介绍
【视觉SLAM】1-概述
CCC的专栏
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读书笔记。
智能无人系统（视觉SLAM基本知识-初始SLAM）
harry_i_potter的博客
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《视觉SLAM十四讲从理论到实践》第二章 初始SLAM
视觉SLAM核心算法论文及笔记解析
在视觉SLAM中，地图通常是通过三维点云来表示的，这些点云是通过相机捕获的图像中提取的特征点经过三角化得到的。 - 地图可以是稀疏的（使用少量特征点）或稠密的（包含场景中所有可见表面的信息）。稠密地图通常...
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