文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

SDVO：LDSO+语义，直接法语义SLAM(RAL 2022)

，所以传统的直接法视觉SLAM在当跟踪点有较大位移时，可能陷入次优局部极小解，具体问题描述如下图，左边分别是对应区域的灰度图和语义概率图，右图相应的三维可视化，灰度图像保留了对象的细节，而道路的概率主要在道路边界上进行生成...Contribution 所提出的SDVO是第一个利用语义概率直接匹配的视觉单目SLAM系统。 通过将语义概率的直接对齐集成到LDSO中，提高了定位性能，优于ORB-SLAM2。...在序列05和08中，所提出的方法与ORB-SLAM2之间的估计轨迹差异不明确。 在这个实验环节，主要是证明了语义概率直接对齐的集成可以提高LDSO的跟踪精度。...下图显示了ORB-SLAM2、LDSO以及所提出的方法在具有回环位置的轨迹，因为闭环与语义概率直接匹配之间的互补特性，语义概率直接匹配的改进减少了误差（比较表1和表2）。...Conclusion 这篇文章的贡献在于将语义概率和光度误差结合形成一个直接法语义slam，总的框架是基于LDSO的，融合后的效果的确是显著提升了性能，达到了接近于orb2的效果。

48430
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    实时语义SLAM：激光+IMU+GPSMAV

    我们这项工作的贡献如下：1） 我们提出了一个实时的跨视图SLAM框架，该框架使用语义点云来定位到俯视图。在环境未知但有边界的情况下，我们的方法也能够估计航空地图的比例。...03  方法我们的方法由两个主要组件组成：基于ICP的LiDAR SLAM系统全景SLAM联合[32]（UPSLAM）-和基于粒子过滤器的语义定位器，如图2所示。...06  总结我们提出了一种在卫星或自上而下的无人机图像中进行实时语义SLAM系统。此外，我们还展示了在各种环境中使用不同传感器收集的多个数据集的定量和定性结果。...精彩推荐视觉3D目标检测，从视觉几何到BEV检测万字综述 | 自动驾驶多传感器融合感知两万字 | 视觉SLAM研究综述与未来趋势讨论清晰讲解激光雷达与相机标定的时间戳同步问题末流985研一在读，视觉SLAM...方向快坚持不下去了，大家可不可以给点建议...基于SLAM的机器人自主定位导航全流程

    1.1K30

    实时语义SLAM：激光+IMU+GPSMAV

    这项工作中，提出了一种利用语义来全局实时定位机器人方法，这种方法仅使用以自身为中心的三维语义标记的LiDAR、IMU以及从卫星或空中机器人获得的自顶向下的RGB图像即可完成。...我们这项工作的贡献如下： 1） 我们提出了一个实时的跨视图SLAM框架，该框架使用语义点云来定位到俯视图。在环境未知但有边界的情况下，我们的方法也能够估计航空地图的比例。...03 方法 我们的方法由两个主要组件组成：基于ICP的LiDAR SLAM系统全景SLAM联合[32]（UPSLAM）-和基于粒子过滤器的语义定位器，如图2所示。...对于这项工作，我们扩展了UPSLAM，另外集成从图像中提取的语义标签，以形成语义全景。值得注意的是，UPSLAM根本不使用扫描匹配的语义，它只是使用估计的刚体变换来集成语义信息。...06 总结 我们提出了一种在卫星或自上而下的无人机图像中进行实时语义SLAM系统。此外，我们还展示了在各种环境中使用不同传感器收集的多个数据集的定量和定性结果。

    47720

    Kimera实时重建的语义SLAM系统

    Kimera是C++实现的一个具有实时度量的语义SLAM系统，使用的传感器有相机与IMU惯导数据来构建环境语义标注的3D网格，Kimera支持ＲＯＳ运行在ＣＰＵ上的高效模块化的开源方案。...该库超越了现有的视觉和视觉惯性SLAM库（如ORB-SLAM、VINSMono、OKVIS、ROVIO），在3D环境中中实现了网格重建和语义标记。...我们希望Kimera提供的灵活性、计算效率、健壮性和准确性将为未来的度量语义SLAM和感知研究奠定坚实的基础，并允许研究人员跨多个领域（如VIO、SLAM、3D重建）进行研究升级，在不需要从头开始的情况下...Kimera是一个开源的C++库，用于实时度量语义SLAM。...与真实值之间的颜色差异图 总结 Kimera是一个开源的C++库，用于可度量语义SLAM。它包括最新的可视的里程计实现、健壮的位姿图优化、网格重建和三维语义标记。

    1.4K20

    【论文速读】AVP-SLAM：自动泊车系统中的语义SLAM

    标题：AVP-SLAM: Semantic Visual Mapping and Localization for Autonomous Vehicles in the Parking Lot 作者：Tong...文章的贡献主要有： （１）提出了一种在视觉slam框架中使用的新型语义特征。 （２）提出了一个完整的停车场内自动驾驶地图构建和定位系统。 （３）基于所提出的系统进行真实的自动泊车应用程序。...在SLAM过程中，构建了具有语义特征的环境地图。基于此先验地图，可以达到厘米级的定位精度。 ? ? 　AVP中常见的环视系统 ? ?...在停车场中使用AVP-SLAM系统建立一张地图。然后利用该地图对到达目标停车点的车辆进行定位和导航。 ●总结 论文提出了一个基于视觉的定位解决方案，利用强健的语义特征来辅助车辆在停车场中导航。...AVP-SLAM实现了1.33%的定位误差和厘米级定位精度。由于所使用的语义特征的特殊性，提出的系统目前只适用于停车场。未来，我们将致力于开发一般语义特征，并将所提出的系统推广到更多的场景中。

    2.5K31

    【SLAM】开源 | 清华大学-- DS-SLAM：面向动态环境的语义视觉SLAM，性能SOTA！

    论文地址： http://arxiv.org/pdf/1809.08379v2.pdf 代码： https://github.com/ivipsourcecode/ds-slam 来源： 清华大学 论文名称...：DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments 原文作者：Chao Yu 内容提要 SLAM被认为是智能移动机器人的一种基本功能...本文提出了一种面向动态环境的鲁棒的语义视觉SLAM系统。在DS-SLAM中，五个线程并行运行：跟踪、语义分割、局部建图、回环检测和稠密语义地图构建。...DS-SLAM将语义分割网络与运动一致性检查方法相结合，减少了动态目标的影响，在动态环境下极大地提高了定位精度。同时，生成了密集的语义八叉树映射，可用于高级任务。...实验结果表明，与ORB-SLAM2相比，DS-SLAM的绝对轨迹精度可提高一个数量级。在高度动态环境中，DS-SLAM是性能SOTA的算法之一。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ?

    4.1K42

    SD-SLAM: 基于LiDAR点云的动态场景语义SLAM方法

    针对这一挑战，本文提出了一种基于激光雷达点云的动态场景语义SLAM方法，后文简称为SD-SLAM。...1）引入了专门针对动态场景的语义SLAM框架，基于激光雷达点云；2）利用语义和卡尔曼滤波有效区分动态和半静态地标；3）充分利用半静态和纯静态地标的语义信息，在SD-SLAM过程中改善定位和地图构建性能。...结果表明，所提出的SD-SLAM有效地减轻了动态物体对SLAM的不利影响，在动态场景中改善了车辆定位和地图构建性能，并同时构建了具有多个语义类别的静态语义地图，从而增强了环境理解能力。...6）纯静态语义映射：在此模块中，利用纯静态地标构建了一个精确、详细的具有基本纯静态属性的3D语义地图，用于导航和路径规划。 图1. 面向动态场景的提出的语义LiDAR SLAM框架 图2....该框架致力于将语义信息和卡尔曼滤波技术融入SLAM中，从而有效区分动态和半静态地标。此外，在SLAM过程中充分利用具有语义信息的半静态和纯静态地标，以增强定位和地图构建性能。

    49910

    一文详解语义SLAM相关工作

    作者丨方川@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/379243930 编辑丨计算机视觉工坊 动态SLAM和语义SLAM 场景中的动态物体不一定是object或不能得到object...一、语义SLAM系统组成 语义SLAM系统由两大部分组成：语义提取模块和视觉SLAM模块。 1.1 语义提取： 语义提取工作分为两步：目标检测、语义分割。...2.3 语义如何影响“感知”准确性 语义信息帮助单目SLAM确定尺度； 语义信息与几何信息在后端共同优化，提高图像位姿精度； 语义信息在relocalization、loop detection方面的帮助...三、关于目前语义SLAM工作的一些讨论 这里主要针对语义在定位算法侧的一类工作进行讨论，主要包括[5], [6], [7], [8], [9]....视觉重定位+语义优化 视觉重定位+语义SLAM Reference 1.Semi-dense 3D semantic mapping from monocular slam. 2.Probabilistic

    1.5K41

    SuMa++: 基于激光雷达的高效语义SLAM

    编辑丨当SLAM遇见小王同学 ? ?....我们提出一种新的基于语义信息的激光雷达SLAM系统来更好地解决真实环境中的定位与建图问题.通过集成语义信息来促进建图过程,从而利用三维激光距离扫描.语义信息由全卷积神经网络有效提取,并呈现在激光测距数据的球面投影上...数据集进行的具有挑战性的公路序列的实验评估表明,与纯几何的、最先进的方法相比,我们的语义SLAM方法具有优势. ?...,这意味着我们的网络学会了推断道路驾驶场景的语义类别,而不是简单的记忆.这些序列,尤其是高速公路序列,对SLAM方法来说是具有挑战性的,因为这里大多数物体都是移动的汽车.此外路边只有稀疏的明显特征,如交通标志或电线杆...IMLS-SLAM和Loam是基于激光雷达的最先进的SLAM方法。在大多数序列中，我们可以看到SuMa++的性能与最先进的。更有趣的是，基线方法有不可解决的分歧，尤其是在城市场景中.

    97910

    AVM-SLAM：用于代客泊车的多传感器融合的语义视觉SLAM

    为了解决这些难题，我们提出了AVM-SLAM，这是一个具有多传感器融合的语义视觉SLAM框架，采用了鸟瞰图（BEV）。...这个数据集使研究人员能够在类似的环境中进一步探索和评估AVM-SLAM。 图1：由AVM-SLAM系统构建的车库的语义视觉地图，它在鸟瞰图中融合了环视相机、车轮编码器和IMU的数据。...总之，本文的主要贡献可以总结如下： 开发了一个实用和创新的语义视觉SLAM框架，称为AVM-SLAM。它集成了多个传感器，并采用了鸟瞰视图透视，使其能够在地下停车场内稳健高效地运行。...位姿预测 系统初始化：所提出的AVM-SLAM系统以BEV语义特征为中心。因此，位姿预测器始终将BEV语义帧数据队列deqBevCam中的第一帧的时间t0视为初始化的初始候选时间。...未来的工作包括完善AVM-SLAM，优化多传感器融合，改进光晕去除和语义分割模型。

    75710

    RAL2022 | SO-SLAM：具有尺度比例和对称纹理约束的语义物体 SLAM

    SO-SLAM：具有尺度比例和对称纹理约束的语义物体 SLAM 作者：Ziwei Liao, Yutong Hu, Jiadong Zhang, Xianyu Qi, Xiaoyu Zhang, Wei...本文提出了一种新颖的单目语义物体 SLAM (SO-SLAM) 系统，该系统解决了物体空间约束的引入问题。我们探索了三种具有代表性的空间约束，包括尺度比例约束、对称纹理约束和平面支撑约束。...物体 SLAM。（它可以构建包含中心、方位和占用空间等物体的地图，帮助机器人理解人类的面向物体指令。） 然而，传统的 SLAM 算法使用点、线和平面特征来构建地图，缺乏语义信息 [1]。...B. object SLAM 中的语义先验 QuadricSLAM 仅使用物体检测作为观察源，使其在真实环境中变得脆弱。...面向物体的对称约束为语义导航提供了更多信息，并有助于估计物体的尺度和中心。考虑到未来的工作，有希望进一步探索更多类型的空间约束和物体的语义先验，以帮助 SLAM 过程。

    82210

    思无界实习招聘|移动端SLAM、语义SLAM、三维重建等多个算法岗位

    思无界科技TF-SLAM团队实习招聘 TF-SLAM Group： SLAM团队成员主要来自慕尼黑工业大学，北京大学，东北大学等国内外著名高校，多项关于室内定位与重建方面的研究成果发表在机器人领域的会议与期刊...团队致力于开发基于移动设备的新一代室内SLAM系统：实时、高精度、密集、语义的大面积室内地图。 ?...3.至少熟悉一种主流的SLAM开源框架，有相关项目/比赛经验者优先 4.SLAM理论基础扎实 5.实习时间不少于3个月，每周不少于3天，base：北京朝阳区 语义SLAM算法实习生 岗位职责： 1....基于RGB/RGB-D的室内物体检测识别 2.协助SLAM系统完善语义地图重建接口 任职资格： 1.计算机、自动化等相关专业的硕士及以上学历，同样欢迎极其优秀的本科生 2.优秀的编程能力 3.熟悉2D图像检测识别算法...最前沿SLAM研究方向、SLAM与Deep Learning融合的项目经验 3. SLAM在工业界落地的快速成长机会 4. 实习薪资：300-500 元/天，有转正机会

    36610

    最近一年语义SLAM有哪些代表性工作？

    语义 SLAM 的难点在于怎样设计误差函数，将 Deep Learning 的检测或者分割结果作为一个观测，融入 SLAM 的优化问题中一起联合优化，同时还要尽可能做到至少 GPU 实时。...1、《Probabilistic Data Association for Semantic SLAM》 ICRA 2017 ? 语义 SLAM 中的概率数据融合，感觉应该算开山鼻祖的一篇了。...文章中引入了 EM 估计来把语义 SLAM 转换成概率问题，优化目标仍然是熟悉的重投影误差。这篇文章只用了 DPM 这种传统方法做检测没有用流行的深度学习的检测网络依然取得了一定的效果。...在沈老师看来，SLAM 是一个多传感器融合的框架，RGB、激光、语义、IMU、码盘等等都是不同的观测，所以只要是解决关于定位的问题，SLAM 的框架都是一样适用的。...利用这样语义级别的约束，它仍然达到了很好的定位效果。

    92710

    视觉slam和激光slam结合_视觉slam和激光slam

    激光 SLAM： 早在 2005 年的时候，激光 SLAM 就已经被研究的比较透彻，框架也已初步确定。激光 SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。...，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建； 视觉SLAM和激光SLAM的对比 一直以来，不管是产业界还是学术界，对激光 SLAM 和 VSLAM 到底谁更胜一筹，谁是未来的主流趋势这一问题...激光 SLAM 是目前比较成熟的定位导航方案，视觉 SLAM 是未来研究的一个主流方向。所以，未来，多传感器的融合是一种必然的趋势。...视觉SLAM相关资料 常用方法 特征法: ORB SLAM https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 优势: 在静态环境下定位准确，稳定， 单目和双目版本都可以达到实时...、Swarm SLAM、ORB_SLAM、RGB-D SLAM 视觉SLAM学习资料 一、入门篇 Andrew Davison的课程： http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/Robotics

    81730

    在大型户外环境中基于路标的视觉语义SLAM

    本文将ORB-SLAM[1]、[2]中的三维点云与PSPNet-101[3]卷积神经网络模型中的语义分割信息相结合，构建了一个面向大规模环境的语义三维地图生成系统。...然后将像素级语义映射结果和当前帧发送给SLAM系统进行环境重建。利用ORB-SLAM重建几何环境，利用当前帧中的角点特征生成点云。...在SLAM系统中，利用贝叶斯更新规则将像素级语义信息与地图点进行关联，更新一帧中每个观测点的概率分布。然后将这些地标投影到SLAM地图中，并与SLAM系统中保存的最近关键帧相关联。...使用ORB-SLAM进行三维重建和轨迹估计。ORB-SLAM系统中有跟踪、局部地图和回环检测三个线程并行运行。 3） 实时数据融合：数据融合的步骤是将语义与SLAM系统中的每个地图点相关联。...GPS-SLAM转换结果。上图显示GPS位置的真值，下图显示转换后的位置 ? 拓扑地图可视化的结果 总结 本文提出了一种基于单目摄像机的带路标的语义SLAM系统，用于大规模户外定位和导航。

    2.4K20

    用于自动泊车的鸟瞰图的边缘线的语义SLAM系统

    B.自动驾驶中的语义视觉SLAM 语义辅助视觉SLAM近年来在自主驾驶领域得到了广泛的研究，特别是随着深度学习的快速发展，通用语义视觉SLAM主要关注语义提取和数据关联。...语义分割和对象检测模型广泛用于提取点级和对象级语义，这为SLAM带来了额外的语义和几何约束，以获得更稳定和准确的性能，然而，由于基于深度学习的模型通常需要大量手动标记的数据进行训练，因此这些方法可能需要很长时间才能转移到新的场景中...为了进一步利用鸟瞰图像中的语义，我们尝试提取地面上的边缘，这对于视觉SLAM系统来说更密集、更稳定。...语义里程计和建图 在分割鸟瞰图边缘后，我们可以使用校准的比例因子将其转换为欧氏空间中的点云，利用这种具有两类边缘的混合点云，可以建立语义SLAM系统。...在未来，我们将进一步开发一个健壮的分层语义视觉SLAM框架，该框架结合了AVP应用的多模态语义和多传感器。

    91020
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券