随笔分类 - SLAM
摘要:作者:Liam 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 构造函数 Initializer::Initializer(const Frame &ReferenceFrame, float sigma, int iterations) 参数: 参考帧(第一帧), 误差, 迭代次数
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摘要:作者:Amber 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 Plane-Aided Visual-Inertial Odometry for 6-DOF Pose Estimation of a Robotic Navigation Aid 用于机器人导航辅助的6自由度姿态估计的平面
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摘要:作者:Liam 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 Loam livox(2019 IROS) 介绍: 大疆出品,必属精品。 固态激光雷达里程计的工作现阶段还是比较少的,大疆自己出了固态激光雷达后在LOAM的基础上改进了一个适用于固态激光雷达的里程计,该系统可以用在小视场角和非
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摘要:点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 入坑2年多,零七零八买了7、8本书,正好最近研一的新师弟让我来推荐几本,那么,独乐乐不如众乐乐,我就来巴拉巴拉一下我买的这些书吧。 以下测评,仅代表个人观点,与书的作者无关(狗头保命) 1、【C++ Primer Plus】 嗯~这个灰常灰常
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摘要:作者:Liam 点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system 摘要 利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题,Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。
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摘要:作者: Liam 点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 构造函数 Initializer::Initializer(const Frame &ReferenceFrame, float sigma, int iterations)参数: 参考帧(第一帧), 误差, 迭代次数 操
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摘要:作者:小L一、前言LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法,即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想,可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法,以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。二、LOAM算法2.1 系统整体架构LOAM主要包含两个模块,一个是L...
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摘要:论文:Kehan论文标题:Zhou, Yi, Guillermo Gallego, and Shaojie Shen. "Event-based Stereo Visual Odometry." arXiv preprint arXiv:2007.15548 (2020).论文地址:在公众号「3D视觉工坊」,后台回复「双目事件相机」,即可直接下载。"Event-based Stereo Visua...
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摘要:作者:Michael 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:3D版CenterNet: CenterPoint,小修小改也能刷爆榜单 导言 最近3d目标检测领域出了一篇新作,思路简单,却在nuScenes榜单上高居第二。正式讲解它之前,先附上文章和代码地址:论文题目:Center-based 3D Ob
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摘要:本文转载自「计算机视觉工坊」,该公众号重点在于介绍计算机视觉方向的知识点,主要包括3D算法、2D算法、自动驾驶、光学介绍、算法与编程等。 论文题目:《Visual-lidar Odometry and Mapping: Low-drift, Robust, and Fast》 发表在2015年的IC
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摘要:作者:Liam 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:一文详解ORB-SLAM3 摘要 ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目,双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。他是第一个基于特征的紧耦合的VIO系统,仅依赖于最大后验估计(包括IMU在初始化时)。
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摘要:作者:魏宏宇 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:基于关键帧的RGB-D视觉惯性里程计 注:如果想看更棒的排版,建议直接原文:https://mp.weixin.qq.com/s/bZZke4-Huq2o0Iv1XiTqww 论文信息:Chu C , Yang S . Keyframe-Based R
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摘要:作者:魏宏宇 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:ICRA2020重磅来袭——SLAM文章汇总 ICRA(International Conference on Robotics and Automation)会议是最大的机器人会议,也是IEEE机器人与自动化学会的旗舰会议。ICRA2020共收到35
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摘要:作者:庞巧遇 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:同时定位与地图创建综述 SLAM包含两个主要任务,定位和建图。这是移动机器人自主完成作业任务需要解决的基本问题,特别是在未知环境的情况下,移动机器人既要确定自身在环境中的位姿,又要根据确定的位姿来创建所处环境的地图,这是一个相辅相成、不断迭代的过程。因
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摘要:作者:董岩 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 事件相机特征跟踪-EKLT方法 1.前言 本推送介绍另一种特征跟踪方法,来自论文:”EKLT: Asynchronous Photometric Feature Tracking Using Events andFrames”。从基本思路上来说,也是对
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