LVI SLAM

最新推荐文章于 2025-04-10 14:04:40 发布
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文章标签： 人工智能
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视觉-激光融合SLAM ：LVI - SAM与LIO - SAM的环境配置
qq_41694024的博客
05-22 2409
视觉-激光融合SLAM ：LVI - SAM与LIO - SAM的环境配置
LVI-SAM: 一种高度耦合的激光视觉惯导SLAM系统
LogicGuruX的博客
08-16 700
在现实世界中，LVI系统具有广泛的应用，如无人驾驶、机器人导航和增强现实等领域。在本文中，我们将介绍一种紧耦合的激光视觉惯导SLAM系统（LVI-SAM），并提供相应的源代码实现。LVI-SAM是一种紧耦合的激光视觉惯导SLAM系统，它通过融合激光雷达、视觉传感器和IMU等多种传感器数据，实现了在复杂环境中的定位和建图任务。本文介绍了LVI-SAM系统的各个模块，并提供了相应的源代码示例。LVI-SAM系统主要包含以下几个模块：激光雷达数据处理、视觉传感器数据处理、IMU姿态估计、位姿优化和地图构建。
LVI-SAM论文重点总结
weixin_51326570的博客
08-01 2652
LVI-SAM构建在因子图之上：视觉惯导系统 、 激光惯导系统 视觉惯导系统：利用激光惯导的估计来做初始化、利用激光的测量得到精度更高的深度信息 激光惯导系统：利用视觉惯导的初值来做帧间匹配、做回环检测 其中一个不工作时，另外一个可以正常工作 介绍 视觉惯导系统执行利用雷达帧恢复深度的视觉特征的跟踪，通过优化视觉重投影误差和imu测量误差的视觉里程计为激光雷达的激光匹配提供初值，并把约束加入到因子图中。 当利用imu把点云的畸变去除后，激光惯导系统检测点云的边缘和平面特征，并和保存在划窗中的fe
视觉激光融合SLAM分类简介——V-LOAM、VELO、LVI-SAM、LIMO
m0_58605508的博客
11-13 800
灰度摄像机: Point Grey Flea 2 (FL2-14S3M-C) ×2 (10 Hz,resolution: 1392×512 pixels, opening: 90◦ ×35◦),彩色摄像机: Point Grey Flea 2 (FL2-14S3C-C) ×2 (10 Hz,resolution: 1392×512 pixels, opening: 90◦×35◦),光学镜头(4-8 mm): Edmund Optics NT59-917 ×4。
多传感器融合 SLAM LVI-SAM
weixin_43802726的博客
03-23 648
论文地址：https://github.com/TixiaoShan/LVI-SAM/blob/master/doc/paper.pdf。R 是 SO3 表示旋转矩阵，p 表示位置，v 表示速度，b=[b_a, b_w]是 imu 的偏置。败的时候会导致 IMU 的 bias 很大，所以当 VIS 系统跟踪的特征点少于一个阈值或者 IMU 估。在有挑战的场景（初始速度小于 10m/s，角速度小于 180°/s）中初始化系统。但是在 t_i 观测到的被灰色线框起来的点，由于点云堆叠在 t_j 时刻可能还。
ROS-3DSLAM（二）lvi-sam项目认识
qq_38170211的博客
10-10 3418
2021SC@SDUSC （二）lvi-sam项目认识 一、SLAM简介 SLAM是Simultaneous Localization and Mapping（同时定位 + 建图）。 独立的定位问题是建立在地图已知的情况下的，单独的建图问题也是建立在定位已知的情况下的。当机器人不能得到环境地图，也不知道自身位姿的时候，SLAM问题就出现了。也就是说SLAM要同时的进行机器人定位和建图，这个问题比单独的定位和单独的建图都要难得多。 SLAM算法分为在线SLAM和全SLAM问题。 在线SLAM的代表是EFK S
【论文笔记】LVI-SAM:LIO-SAM 与 Vins-Mono 紧耦合系统
一棵小树的博客
07-13 1586
摘要 本文提出了一个紧耦合的雷达视觉惯导SLAM系统，可以实时高精度鲁棒的进行状态估计和建图。LVI-SAM构建在因子图之上，并且由两个子系统组成：一个视觉惯导系统和一个激光惯导系统。这两个子系统利用紧耦合的方法，视觉惯导的系统利用激光惯导的估计来做初始化。视觉惯导系统利用激光雷达的测量给视觉特征提供深度来提升精度。同时激光惯导系统利用视觉惯导的估计值作为初值来做帧的匹配。利用视觉做闭环检测，把检测的结果给激光惯导系统来做优化。当激光惯导和视觉惯导子系统的一个失败的时候LVI-SAM仍然可以工作，这极大的提
LVI-SAM：实时视觉惯性SLAM的革新之作
gitblog_00052的博客
03-26 683
LVI-SAM：实时视觉惯性SLAM的革新之作 LVI-SAMLVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lv/LVI-SAM 是一个开源项目，由Tixiao Shan和Xin Tong等人开发，旨在提供一种...
LVI-SAM：紧耦合的激光视觉惯导SLAM系统（Tixiao Shan新作，已开源）
qq_40114620的博客
04-27 2197
LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping 文字：我相信很多人对激光视觉惯导融合的系统都是这样设计的，但是最难的是把自己的想法保质保量的实现出来。我们做不到但是大佬可以！ 摘要 本文提出了一个紧耦合的雷达视觉惯导SLAM系统，可以实时高精度鲁棒的进行状态估计和建图。LVI-SAM构建在因子图之上，并且由两个子系统组成：一个视觉惯导系统和一个激光惯导系统。这两个子系统利用紧耦合的方法，视觉惯
激光slam论文汇总
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
04-12 1310
我们提出了一种实时的里程测量和映射的方法，使用距离测量从一个2轴激光雷达移动在6-DOF中。这个问题很困难，因为距离测量接收在不同的时间，和运动估计的误差会导致产生的点云的错误配准结果。到目前为止，连贯的3D地图可以通过离线批处理方法建立，通常使用循环闭包来纠正随时间变化的漂移。我们的方法实现了低漂移和低计算复杂度，而不需要高精度的测距或惯性测量。获得这种性能水平的关键思想是将复杂的同时定位和映射问题进行划分，该问题寻求通过两种算法同时优化大量的变量。
ROS-3DSLAM(17)：小结
m0_49088083的博客
12-28 1355
2021@SDUSC 2021年12月28日 经过这半个学期的学习，我对于SLAM经历了一个从一无所知到逐渐了解的充实的学习过程。 在学习的过程中，在收获关于SLAM、cpp的知识的同时，也得到了自主学习研究相关的经验和技巧。对于问题的解决能力得到了进一步的提升，对于陌生的代码阅读技能也有了一定的长进。 回顾这三个月的学习：我的学习内容可以大致概括如下： 开课到十月一日：对于ros系统的熟悉认识了解 十月份：开始对于LVI-SLAM的分析，主要是对于雷达部分的分析和总结 十一月份：对于视觉部分的分析，分析
视觉lidar融合学习日记--LVI-SAM
m0_47096428的博客
04-27 2763
1. 开始测试： 第一次测试： 节点成功启动 a. 问题： 运行没有成功结束,因为最后没有看见odometry的痕迹 b. 警告： 四元数没有normalize c. 警告； 图片接收出现问题，ros传输机制有问题？ d. 报错： imu偏差过大，vins重启 e. 报错： LM分解出现问题 f. Vins这样经常报错真的好吗 第二次： 轨迹严重偏离，vins不断重启。不过也有可能是ros传输机制的问题。 第三次，跑通了，没有其他报错。 小结：..
LVI-SAM：高度集成的激光视觉惯导SLAM系统
CyberByte的博客
09-08 560
激光视觉惯导SLAM系统（LVI-SAM）是一个紧耦合的SLAM系统，它结合了激光传感器、视觉传感器和惯性测量单元（IMU）的数据，实现了高精度的定位和地图生成。LVI-SAM是一种高度集成的激光视觉惯导SLAM系统，它通过融合激光传感器、视觉传感器和惯性测量单元（IMU）的数据，实现了高精度的定位和地图生成。本文介绍了LVI-SAM系统的原理，并提供了相应的源代码示例。后端则负责优化地图的建模和路径的估计。下面是一个简化的LVI-SAM系统的源代码示例，包括前端、后端和位姿优化模块的关键部分。
ModelScope能干什么？
红衣大叔
04-08 481
ModelScope 以“模型即服务”为核心理念，通过开源共享、社区协作和工具链支持，为 AI 开发者提供了高效、灵活、开放的模型服务平台，助力人工智能技术的广泛应用与创新发展。ModelScope 将持续拓展模型库、优化工具链，并深化社区协作，致力于成为全球领先的 AI 模型服务平台，推动人工智能技术的普惠化与可持续发展。是由阿里巴巴达摩院推出的开源模型库和工具集，旨在为开发者提供高效、便捷的机器学习模型和工具，是一个。
当 Ollama 遇上 OpenVINO™ ：解锁多硬件 AI 推理新范式
OpenVINOCC的博客
04-08 737
OpenVINO™ GenAI 为 Ollama-OV 提供了强大的可扩展性和灵活性，支持speculative decoding，Prompt-lookup decoding， pipeline parallel， continuous batching 等 pipeline 优化技术，为未来更多 pipeline serving 优化奠定了坚实基础。Ollama 提供了极简的模型管理工具链，而 OpenVINO™ 则通过 Intel 硬件（CPU/GPU/NPU）为模型推理提供了高效的加速能力。
DeepSeek 工业应用领域解决方案
weixin_62200515的博客
04-08 1233
DeepSeek 在工业领域的应用已经取得了显著的成果，通过设备故障诊断、生产流程优化、供应链管理等多方面的智能化解决方案，帮助企业提升了生产效率、降低了成本、提高了产品质量和市场竞争力。同时，DeepSeek 的低代码开发平台和灵活的部署方式也为企业的数字化转型提供了强大的支持。
【AIGC】零样本学习方法综述(TPAMI 2023 研究综述)
qq_45752541的博客
04-07 1462
广义零样本学习 ，即 Generalized Zero-Shot Learning（GZSL）的目的是在监督学习过程中某些输出类未知的条件下，训练一个模型来对数据样本进行分类；GZSL利用已看到（源）和看不见（目标）类的语义信息来弥补看见类和看不见类之间的差距。自其引入以来，许多GZSL模型已经被制定出来。在这篇综述论文中，我们对GZSL进行了全面的综述。首先，提供了一个GZSL的概述，包括问题和挑战。然后，我们引入了GZSL方法的分类，并讨论了每个类别中的代表性方法。此外，
如何防止金融行业公司敏感数据泄漏
最新发布
jinan886的博客
04-10 832
防止金融行业公司敏感数据泄漏需要采取多层次、全方位的安全策略，结合技术、管理和人员培训等措施。
Inverse Reinforcement Learning with Natural Language Goals论文阅读
weixin_45403853的博客
04-08 284
Inverse Reinforcement Learning with Natural Language Goals论文阅读简报
实时高精度融合定位：LVI-SAM系统
LVI-SAM（Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping）是SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同时定位与地图构建）领域的一种新方法，旨在提供高精度和鲁棒性的实时定位和地图构建解决...
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