传统的视觉同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法大多数建立在假设场景是静态的基础之上,这种假设限制了视觉SLAM在现实场景的应用。针对传统SLAM算法在动态环境下定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种实...传统的视觉同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法大多数建立在假设场景是静态的基础之上,这种假设限制了视觉SLAM在现实场景的应用。针对传统SLAM算法在动态环境下定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种实时动态视觉SLAM算法。首先所提出的算法以ORBSLAM3为基础,新增了一个语义线程,该线程与其他线程并行运行,可以避免语义线程运行较慢而影响跟踪线程的运行。然后使用移动概率更新和传播语义信息,将其保存在地图中,并且使用数据关联算法从跟踪中去除动态点。最后使用公共TUM数据集来评估,证明了所提出的算法在动态环境下的鲁棒性和实时性优于现有的算法。展开更多
本文研究了基于视觉即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法的城市地下空间三维建模技术,结合地下空间特点,提出了一种新的三维建模方法。通过优化SLAM算法,实现了在地下环境中高效准确地构建三维模型的...本文研究了基于视觉即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法的城市地下空间三维建模技术,结合地下空间特点,提出了一种新的三维建模方法。通过优化SLAM算法,实现了在地下环境中高效准确地构建三维模型的目标。利用RGB-D深度相机,实现了对地下环境的立体感知和数据采集,提升了模型的准确性和响应速度。经测试,验证了所采用方法的有效性和可行性,为城市地下空间的数字化建设提供了关键的技术支持。展开更多
介绍了同步定位与建图(Simultaneous Localizaton And Mapping,SLAM)问题的数学模型,对基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法进行了详细的介绍给出了非线性优化SLAM方法的代价函数。最后,对利用神经网络拟合扩展卡尔曼滤波器与非线性系统误差...介绍了同步定位与建图(Simultaneous Localizaton And Mapping,SLAM)问题的数学模型,对基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法进行了详细的介绍给出了非线性优化SLAM方法的代价函数。最后,对利用神经网络拟合扩展卡尔曼滤波器与非线性系统误差的方法进行了介绍并对SLAM领域与深度学习的结合做出了展望。展开更多
地下车库中纯视觉的即时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)方法无法克服光线不足和弱特征纹理两大不利因素,为此,提出一种基于VINS-Mono框架下改进的视觉惯导融合算法,把原算法中提取Harris角点的方法改进为提取...地下车库中纯视觉的即时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)方法无法克服光线不足和弱特征纹理两大不利因素,为此,提出一种基于VINS-Mono框架下改进的视觉惯导融合算法,把原算法中提取Harris角点的方法改进为提取灰度值陡变的像素点,并使用非线性优化方法在初始化阶段进行视觉位姿估计。后端采用滑动窗口的形式建立先验估计残差、惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)残差以及基于灰度值不变原理构建的视觉残差的联合残差模型,进一步提升了系统底层变量的优化效果,从而提高算法的定位准确度。通过基于EuRoc数据集的仿真实验和地下车库实际场景的实车实验,验证了所提算法的鲁棒性和精确性。展开更多
文摘传统的视觉同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法大多数建立在假设场景是静态的基础之上,这种假设限制了视觉SLAM在现实场景的应用。针对传统SLAM算法在动态环境下定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种实时动态视觉SLAM算法。首先所提出的算法以ORBSLAM3为基础,新增了一个语义线程,该线程与其他线程并行运行,可以避免语义线程运行较慢而影响跟踪线程的运行。然后使用移动概率更新和传播语义信息,将其保存在地图中,并且使用数据关联算法从跟踪中去除动态点。最后使用公共TUM数据集来评估,证明了所提出的算法在动态环境下的鲁棒性和实时性优于现有的算法。
文摘本文研究了基于视觉即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法的城市地下空间三维建模技术,结合地下空间特点,提出了一种新的三维建模方法。通过优化SLAM算法,实现了在地下环境中高效准确地构建三维模型的目标。利用RGB-D深度相机,实现了对地下环境的立体感知和数据采集,提升了模型的准确性和响应速度。经测试,验证了所采用方法的有效性和可行性,为城市地下空间的数字化建设提供了关键的技术支持。
文摘介绍了同步定位与建图(Simultaneous Localizaton And Mapping,SLAM)问题的数学模型,对基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法进行了详细的介绍给出了非线性优化SLAM方法的代价函数。最后,对利用神经网络拟合扩展卡尔曼滤波器与非线性系统误差的方法进行了介绍并对SLAM领域与深度学习的结合做出了展望。
