MKT-porter - 博客园

2025年11月12日

摘要：实际应用中的优化在实际实现中，还会采用以下策略提高精度：多组三元组并行计算，结果融合 RANSAC剔除异常匹配序列帧间的运动平滑约束基于参考图像的移动相机地理空间轨迹估计方法摘要本文提出了一种新颖的方法，用于估计移动相机的地理空间轨迹。该方法利用一组已知GPS位置的参考图像，通过几何约束阅读全文

posted @ 2025-11-12 11:59 MKT-porter 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)

图像地理定位研究进展

摘要： https://www.dqxxkx.cn/CN/10.12082/dqxxkx.2023.230073 Zhang和kosecka[15]首先提取图像的SIFT特征建立图像特征数据库，暴力全局检索数据库图像，利用随机采样一致性（RANdom SAmple Consensus, RANSAC）算法对阅读全文

posted @ 2025-11-12 11:17 MKT-porter 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月7日

pyslam(2) 全流程开发

摘要： main_slam.py它增加了沿多帧的特征跟踪、点三角测量、关键帧管理、光束法平差、回环检测、密集地图构建和深度推断等功能，以估计相机轨迹并构建稀疏地图和密集地图。这是一个完整的SLAM流程，包含了开发实际视觉SLAM流程所需的所有基础和高级模块。 1 配置参数 config.yaml 文件是配置阅读全文

posted @ 2025-11-07 10:36 MKT-porter 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)

pyslam(1) 环境配置

摘要：官方论文《pySLAM：一个开源、模块化且可扩展的SLAM框架》，作者： Luigi Freda “pySLAM 和 slamplay：用于快速原型设计和集成的模块化、可扩展的 SLAM 工具”， Luigi Freda ， RSS 2025 工作坊：统一视觉 SLAM “语义 pySLAM：在同阅读全文

posted @ 2025-11-07 04:56 MKT-porter 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月6日

pyslam

摘要： 1 创建环境 pyslam REM 保存当前目录 set STARTING_DIR=%cd% set ROOT_DIR=.. cd %ROOT_DIR% REM 检查 conda conda --version if errorlevel 1 ( echo 错误：请先安装 conda pause e 阅读全文

posted @ 2025-11-06 04:35 MKT-porter 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月3日

单目三角化原理

摘要：为什么cv用归一化坐标为什么V T 的最后一列就是解？第一和第二帧产生地图点后，如果进来第三帧，如何定位第三帧，并将其建立的新地图点和现有地图点合并一个坐标系。考虑到第三帧和第二帧的相对位姿尺度未必与第一帧和第二帧一致。参考orb slam2解决这是一个非常核心的细节！这个过程被称为 “地图点阅读全文

posted @ 2025-11-03 18:48 MKT-porter 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

点特征

摘要：核心差异与总结维度与信息层次的不同： ORB和BSC是局部描述符：它们只描述一个点周围的非常局部的信息（纹理或几何）。它们不知道这个点属于“椅子”还是“桌子”。 KPConv特征是点特征：它是在整个点云的上下文中学习得到的。一个点的特征向量，其感受野可能覆盖了整个物体甚至场景的一部分，因此它既阅读全文

posted @ 2025-11-03 02:47 MKT-porter 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

正弦化作用

摘要：是谁最新想到这个正弦化处理，怎么想到的？这是一个非常深刻的问题，触及了深度学习领域一个精彩的创新故事。这个想法的出现不是一蹴而就的，而是一个演进的过程。简单来说，最先将正弦函数用于编码连续信息（位置）并引爆整个领域的，是2017年Google的论文《Attention is All You Nee 阅读全文

posted @ 2025-11-03 02:14 MKT-porter 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

2025年10月29日

三元组

摘要： [62] B. Jiang, Y. Zhu, and M. Liu, “A triangle feature based map-tomap matching and loop closure for 2d graph slam,” in Proc. of the International Con 阅读全文

posted @ 2025-10-29 23:15 MKT-porter 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

3D场景图-3D场景图匹配 SG-PGM: Partial Graph Matching Network with Semantic Geometric Fusion for 3D Scene Graph Alignment and Its Downstream Tasks

摘要：非常好的追问！这两个问题直击SG-PGM方法的核心细节。我们来深入探讨一下。一、 SG-PGM 与 SGAligner 的关系这是一个关键问题，因为它们都是处理3D场景图对齐的重要工作。它们的关系是继承、发展、与侧重不同。 SGAligner 是开创者： SGAligner 是较阅读全文

posted @ 2025-10-29 06:30 MKT-porter 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)

使用空间关系匹配时候，由于视角遮挡和分割缺失导致检测不完整，从而影响了关系描述，如何解决？

摘要：这是一个非常深刻且实际的问题！视角遮挡和分割缺失确实是基于空间关系匹配（无论是2D图像还是3D场景图）的最大挑战之一。不完整的关系描述会导致匹配歧义甚至匹配失败。解决这个问题的思路是多层次的，从关系表示的设计到匹配算法的鲁棒性，再到利用更高层次的上下文。核心思路：从阅读全文

posted @ 2025-10-29 06:09 MKT-porter 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

语义slam Kimera

摘要：好的，我们来详细解析 Kimera。这是一个在机器人领域非常有影响力的开源项目，它提供了一个完整、鲁棒且实时的空间感知系统。Kimera 的核心思想非常优雅：将 SLAM 的几何重建与语义理解紧密融合在一个统一的、轻量度的度量-语义（Metric-Semantic） 3D 地图中阅读全文

posted @ 2025-10-29 06:06 MKT-porter 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)

语言-地图slam ConceptGraphs: Open-vocabulary 3D scene graphs for perception and planning,

摘要： ConceptGraphs: Open-vocabulary 3D scene graphs for perception and planning, 好的，ConceptGraphs 这篇论文与之前讨论的 HOV-SG 思想一脉相承，但它在具体实现方法和侧重点上有所不同，可以看作是在同一前阅读全文

posted @ 2025-10-29 05:46 MKT-porter 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

语言-地图搜索slam HOV-SG archical open-vocabulary 3D scene graphs for language-grounded robot navigation

摘要：好的，这篇论文（我们简称其为 HOV-SG）提出的是一个非常前沿和雄心勃勃的概念，它旨在解决机器人导航中的一个核心挑战：如何让机器人根据泛化的、开放词汇的人类语言指令（如“去拿放在客厅圆桌上的马克杯”）在未知环境中进行导航，而不是仅仅依赖于预先标注好的有限物体类别。其核心思想是构建一阅读全文

posted @ 2025-10-29 05:40 MKT-porter 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

语义slam Fusion++

摘要： 2. Fusion++的核心思想：范式转变 Fusion++彻底改变了游戏规则。它不再将世界看作一个统一的几何空间，而是将其看作由背景和多个独立的物体实例组成的集合。思想一：实例级表示 —— 为每个物体建立独立的“数字孪生” 这是最核心的创新。Fusion++为场景中检测到的每阅读全文

posted @ 2025-10-29 05:32 MKT-porter 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

特征提取器 PointNet++

摘要：好的，我们来详细解析 PointNet 的输入和输出。PointNet 是一个开创性的深度学习模型，其核心思想是直接处理无序的3D点云集合。一、 PointNet 的输入 PointNet 的输入非常直接和纯粹：一个 n×3的矩阵，代表一个点云。 n：点云中点的数量阅读全文

posted @ 2025-10-29 05:24 MKT-porter 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)

点云配准 GeoTransformer

摘要：阅读全文

posted @ 2025-10-29 05:20 MKT-porter 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)

点云配准 Deep closest point: Learning representations for point cloud registration,

摘要：阅读全文

posted @ 2025-10-29 05:14 MKT-porter 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)

Fusion++ 语义实例分割与稠密SLAM重建在TSDF子图层面进行了深度融合

摘要： 3. Fusion++ 的完整工作流程步骤一：基于RGB-D帧的实例分割（每帧）输入每一帧RGB-D图像。使用2D实例分割网络（如Mask R-CNN）处理RGB图像。输出：一系列实例掩码（Instance Mask），每个掩码对应一个检测到的物体，并带有语义标签（如“cha 阅读全文

posted @ 2025-10-29 02:54 MKT-porter 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

2025年10月28日

FM-Fusion于视觉语言基础模型的实例感知语义映射

摘要： https://arxiv.org/html/2402.04555v2 关注点 1 在单个图像帧中，由于遮挡，RAM 生成的标签可能会遗漏一些物体。这些缺失的标签进一步导致 GroundingDINO 无法正确检测物体。这是在单个图像上运行基础模型的固有局限性。为了解决这个问题，我们将相邻帧中检测到阅读全文

posted @ 2025-10-28 20:29 MKT-porter 阅读(33) 评论(0) 推荐(0)