了解 iOS 17 中的 MapKit 后，我们会发现 Apple 引入了更适合 SwiftUI 的 API。
Viewer是Cesium中用于显示3D场景的组件。它提供了创建和控制3D场景所需的所有基本功能，包括加载3D模型、添加图像覆盖物、设置相机位置和方向、处理用户输入等。
实现电影级别的分镜，推拉式镜头等，需要2017以上的版本才能使用，配合TimeLine一起使用，和Animator一起.
开源的Android系统实际上只提供基本的系统服务，不提供常见的扩展服务诸如地图、邮箱、搜索、推送、机器学习、应用内支付等，这些扩展服务被谷歌公司打包成GMS套件（全称Google Mobile Service，中文名叫谷歌移动服务）。在海外市场，许多商用App都依赖于GMS提供的服务，手机缺少GMS会使得这些App没法使用，而手机厂商预装GMS套件需要获得谷歌公司授权。2019年华为公司遭到美国制裁，导致华为手机没能获得GMS授权，致使海外市场陷入寒冬。为此，华为公司推出了自主可控的HMS套件（全称Huawei Mobile Service，中文名叫华为移动服务），意图打破制裁。 HMS是华为公司提供的一套App扩展服务框架，它分为两部分，一部分是面向普通用户的预装App，包括花瓣地图、花瓣邮箱、花瓣搜索、花瓣支付等；另一部分是面向开发者的HMS Core，它给开发者提供API接口，用于在App开发时集成相关服务。HMS Core是华为移动服务提供的端、云开放能力的合集，包含华为账号、应用内支付、推送服务、游戏服务、定位服务、地图服务、广告服务和机器学习服务等，它的开源代码仓库地址为https://gitee.com/hms-core，开发者可在该仓库下载对应源码学习。 扫描二维码是HMS的一项基础服务，虽然谷歌公司也提供了zxing扫码框架，但是zxing框架的集成步骤不够简洁，而且它的识别速度偏慢，识别准确率也不高，远不如HMS的扫码服务来得好用。下面介绍如何在App工程中集成HMS的扫码服务。 首先，因为扫码属于第三方服务，所以要修改模块的build.gradle，往dependencies节点添加如下一行配置，表示导入指定版本的扫码库：
前段时间实习太忙，欠了好多推送没有写，这两天算是“浮生偷得半日闲”，把之前本科时的一些练习整理了一下，做成一个“随缘更新”的指南，全是干货，又干又硬的那种（看的人多的话就出视频教程）写给对Grasshopper做动画感兴趣的朋友们。
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。在tracking线程跟踪失败的时候，系统会构建一个新的子地图。当该地图和先前的子地图有共同部分的时候就会进行地图融合。针对原来的方法中只舍弃特征点数量少的帧，我们也舍去位姿估计不准的帧来构建更加精准的子地图。
论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system
一个增强现实（AR）描述了用户体验，从设备的摄像头的方式，使这些元素似乎居住在现实世界中添加2D或3D元素到实时取景。ARKit结合了设备运动跟踪，摄像机场景捕捉，高级场景处理和显示便利性，简化了构建AR体验的任务。您可以使用这些技术使用iOS设备的后置摄像头或前置摄像头创建多种AR体验。
在本节中，我们将了解任何游戏中的基本元素：相机。在大多数标志性的平台游戏中，如Mario，Metroid，Super Meat boy，相机的良好实现使整个游戏体验更加完美。
本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线的闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上，我们从头开始设计了一种新颖的系统，它对所有SLAM任务使用相同的特征：追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建点和关键帧具有很好的鲁棒性，并能够生成紧凑的可追踪的地图，只有当场景内容发生变化地图才改变，从而允许长时间操作。本文从最受欢迎的数据集中提供了27个序列的详尽评估。相对于其他最先进的单目SLAM方法，ORB-SLAM实现了前所未有的性能。为了社会的利益，我们将源代码公开。
作为腾讯游戏首款自主研发的3D武侠题材MMORPG游戏，《天涯明月刀》凭借其自研的Quicksliver引擎，高度还原了很多真实景观，塑造出杭州、开封等经典场景，并通过真实的光影效果和流畅的战斗画面，向玩家展现了逼真写实的武侠世界。本期《论道》，腾讯北极光工作室群的专家工程师刘冰啸将深入复盘《天涯明月刀》5年开发历程中，针对游戏主城、多人场景等进行的诸多优化，分享制作大型MMORPG游戏效率提升的方法以及常见疑难问题。
本文讲解了视觉里程计（Visual Odometry）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的基本概念、发展历程、主要算法及其在实际应用中的优势和挑战。作者通过对这些概念和算法的介绍，使读者对视觉里程计和SLAM有了更加深入的了解。同时，文章还介绍了目前该领域的一些研究热点和未来发展方向，对于想要深入了解视觉里程计和SLAM的读者具有重要的参考价值。
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每天一篇文章阅读，开启分享之旅,有兴趣的可联系微信dianyunpcl@163.com。
创建Vue 3项目： 使用vite构建工具创建一个新的Vue项目，运行以下命令：
例如，谷歌邮件（GMail），谷歌的个人电子邮件客户端软件。Gmail的用户能获得15 GB的免费存储空间，还可以同步手机和计算机间设置。
风能是一种开发中的洁净能源，它取之不尽、用之不竭。当然，建风力发电场首先应考虑气象条件和社会自然条件。近年来，我国海上和陆上风电发展迅猛。海水、陆地为我们的风力发电提供了很好地质保障。正是这些场地为我们的风力提供了用之不竭的能源。现在我们正在努力探索这些领域。
本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。
这是 ArcGIS Pro 中可用的键盘快捷键的完整列表，并且在每个软件版本中都会更新。可以从 https://links.esri.com/arcgis-pro-shortcuts 下载 PDF 版本。
机器之心专栏 机器之心编辑部 近年来，基于惯性的人体动作捕捉技术迅速发展。它们通过在人体上穿戴惯性传感器，实时测量人体的运动信息。然而，这就好比一个人在蒙着眼睛走路——我们可以感受到身体的运动，但随着时间的累积，我们越来越难以确定自己的位置。 本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。 论文地址：htt
标题：Privacy Preserving Structure-from-Motion
为了能够在应用程序中添加3D模型，我们需要一个3D渲染器框架。在本节中，我们将了解SceneKit的场景编辑器。这是一个很好的空间，可以帮助您可视化3D模型，编辑它，播放动画，模拟物理等。
随着现代通信技术、计算机技术、控制技术的飞速发展，智能建筑已经成为现代建筑发展的主流。智能建筑是以建筑物为平台，兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等。集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体，向人们提供一个安全、高效、便携、节能、环保、健康的建筑环境。
我们的手机屏幕是一个2D的平面，所以也没办法直接显示3D的信息，因此我们看到的所有3D效果都是3D在2D平面的投影而已，而本文中的Camera主要作用就是这个，将3D信息转换为2D平面上的投影，实际上这个类更像是一个操作Matrix的工具类，使用Camera和Matrix可以在不使用OpenGL的情况下制作出简单的3D效果。
在学习SLAM的过程中,我们会遇到各种BA问题,关于优化问题,有局部优化、全局优化、非线性优化、图优化、位姿图优化、BA优化等,那这些东西到底是什么意思? BA BA全称Bundle Adjustme
文章：Monocular Localization in Urban Environments using Road Markings
最近从北京搬到了上海，开始了一段新的生活，算是人生中一个比较大的事件，于是特地用 Three.js 做了下可视化。
（温馨提示：本系列知识是循序渐进的，推荐第一次阅读的同学从第一章看起，链接在文章底部）
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 如今，每隔一段时间就有新的文本生成图像模型释出，个个效果都很强大，每每惊艳众人，这个领域已经是卷上天了。 不过，像 OpenAI 的 DALL-E 2 或谷歌 的 Imagen 等 AI 系统，都只能生成二维图像，如果文字也能变成三维场景，那带来视觉体验势必加倍提升。 现在，来自苹果的 AI 团队推出了 3D 场景生成的最新神经架构—— GAUDI 。 它可以捕捉复杂和逼真的 3D 场景分布，从移动摄像机中进行沉浸式渲染，还能根据文本提示来创建 3D 场景！该模型以 An
想要理解ORB-SLAM3的地图管理，仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的，因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2]，以及ORB-Atlas[4]这几篇论文中。从头到尾搞清楚这些论文中采用的地图管理方法，就能理解ORB-SLAM3中的内容。本文介绍这几篇论文中涉及地图的部分，并不介绍特征跟踪、关键帧创建等内容。作者能力有限，在整理时难免出现疏漏，望读者以原论文为准。
上周的组会上，我给研一的萌新们讲解什么是SLAM，为了能让他们在没有任何基础的情况下大致听懂，PPT只能多图少字没公式，这里我就把上周的组会汇报总结一下。
同步定位和制图（SLAM）一直被认为机器人定位导航以及无人驾驶的核心技术，而利用摄像头作为传感器的视觉SLAM在近几十年也得到了广泛的研究，在这期间涌现了大量优秀的SLAM方法，为后人对SLAM技术的研究打下了坚实的基础。
（VDO-SLAM ：A Visual Dynamic Object-aware SLAM System）
单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类：前端可以分为特征点法与直接法，后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下，比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。
文章：OA-SLAM: Leveraging Objects for Camera Relocalization in Visual SLAM
首先，我们需要知道什么是SLAM（simultaneous localization and mapping， 详见SlamCN），SLAM，即时定位与制图，包含3个关键词：实时、定位、制图，就是实时完成定位和制图的任务，这就是SLAM要解决的基本任务。按照使用的传感器分为激光SLAM（LOAM、V-LOAM、cartographer）与视觉SLAM，其中视觉SLAM又可分为单目SLAM（MonoSLAM、PTAM、DTAM、LSD-SLAM、ORB-SLAM（单目为主）、SVO）、双目SLAM（LIBVISO2、S-PTAM等）、RGBD SLAM（KinectFusion、ElasticFusion、Kintinous、RGBD SLAM2、RTAB SLAM）；视觉SLAM由前端（视觉里程计）、后端（位姿优化）、闭环检测、制图4个部分组成，按照前端方法分为特征点法（稀疏法）、光流法、稀疏直接法、半稠密法、稠密法（详见高翔《视觉slam十四讲》第xx章）；按照后端方法分为基于滤波（详见SLAM中的EKF，UKF，PF原理简介）与基于图优化（详见深入理解图优化与g2o：图优化篇与深入理解图优化与g2o：g2o篇）的方法。
Neural Radiance Fields (NeRF) 最近在计算机视觉领域获得了极大的关注，它提供了一种崭新的合成真实世界场景新视角的方法。然而，NeRF的一个局限性是它需要准确的相机位姿来学习场景表征。本文提出了一种 Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields（BARF）算法，用于从不够准确（甚至是未知）的相机姿势中训练NeRF，可用于同时学习3D表征以及完成相机注册。本文从理论上建立了与经典图像对齐（image alignment）之间的联系，并阐明从粗到细的相机注册也适用于NeRF。此外，本文还发现，在NeRF中简单地使用位置编码对合成目标有负面影响（本文有改进）。在合成和真实世界数据上的实验表明，BARF可以有效地优化神经场景表征，并同时解决摄像机的姿势的错位。这使得视频序列的视图合成和来自未知摄像机姿势的定位成为可能，这为视觉定位系统（如SLAM）开辟了新的途径，也为密集的3D重建提供了潜在的应用。
众所周知，小地图在游戏中是至关重要的，小地图用于显示周围环境信息。在数字孪生可视化场景中小地图也是经常应用于场景中的，用来显示地图或者当前场景的视角。首先，小地图是以主角为中心的。其次，小地图上应该用图标来代替真实的人物或者物体模型，因为小地图通常很小，可能无法看清真实的模型。
翻译 | 彭硕，姜沂，reason_W 编校 | reason_W DeepMind开源《星际2》AI平台，OpenAI人工智能系统打败Dota2游戏顶级玩家......越来越多的科技巨头开始进入到游戏AI的领域，并相继开放了他们的接口和数据集。复杂的训练数据，即时多变的对战环境，对多智能体协作能力的要求等等使得《星际争霸》这样的游戏被称为通用智能的关键，预示着AI将在越来越真实的混乱环境里向人类的心智靠近。 那么小白玩家该如何入坑游戏AI呢？游戏AI到底是如何和游戏进行接口交互，判断角色状态，执行动作
随着最近几年机器人、无人机、无人驾驶、VR/AR的火爆，SLAM技术也为大家熟知，被认为是这些领域的关键技术之一。本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍，分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点，并对SLAM的未来进行展望。
文章：Colmap-PCD: An Open-source Tool for Fine Image-to-point cloud Registration
SLAM: Simulaneous Localization and Mapping 同时定位与地图构建 《Multiple View Geometry 多视觉几何》 《STATE ESTIMATION FOR ROBOTICS 状态估计 》
首先来看引言部分，概述了在视觉表示学习领域的主流研究集中于捕捉个别图像的语义和2D结构的现状，并指出本研究的重点是同时捕捉场景的3D结构和动态，这对于规划、空间和物理推理以及与现实世界的有效互动至关重要。文章强调了最近在3D视觉场景的生成模型方面取得的进展，特别是从使用体素网格、点云或纹理网格等显式表示转向通过直接优化新视图合成（NVS）来学习隐式表示的转变。如神经辐射场（Neural Radiance Fields）虽然最初限于单一场景并需要大量输入图像、控制的照明、精确的相机姿态和长时间的处理，但随后已被扩展以处理照明变化、跨场景泛化、少量图像工作、缺失相机和动态场景。
本文主要想使用尽量少的专业词汇来解释清楚视觉SLAM是如何进行定位的（在某些表述上可能并不严谨），希望对视觉SLAM有兴趣的伙伴能在刚接触SLAM时有个基本的了解，本文同时介绍了视觉SLAM的经典框架和应用场景。想要深入学习的伙伴，还请参考更专业更系统的书籍和文献。
前两篇讲到了地图的基础显示和地图类型，今天来记录下高德地图交互相关的设置。地图的触摸事件很丰富，有单击、双击、单指拖拽、双指拖拽、双指旋转、双指缩放等，高德提供了api来设置这些用户交互，还包含地图截图，这也算是用户交互。好了，废话不多说，开始今天的Android高德之旅。
文章：Representing 3D sparse map points and lines for camera relocalization
现有的视觉SLAM一般假定环境是刚性的，这种假设很大程度上限制了算法的应用，因为现实环境是动态变化的(汽车，行人等)。现有的解决方法一是通过动态物体去除来缓解这个问题，但是随着动态物体点占比的提升，直接采取去除的方式会大大降低定位的精度；二是利用深度学习来标注动态物体从而来维持静态环境的假设，但是这样会导致环境信息的丢失；三是基于语义来同时解决SLAM和目标跟踪问题，这也是这篇文章的技术基础之一。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】给一个文本提示就能生成3D模型！ 自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。 但目前的模型，如DALL-E 2, Imagen等仍然停留在二维创作（即图片），无法生成360度无死角的3D模型。 想要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但三维合成并不存在如此大规模的标注数据，也没有一个高效的模型架构对3D数据进行降噪。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
