本文介绍了一种具有较高可用性和可扩展性的可视化SLAM框架——OpenVSLAM。视觉SLAM系统对于AR设备、机器人和无人机的自主控制等是必不可少的。然而，传统的开源视觉SLAM框架并没有像从第三方程序调用的库那样进行适当的设计。为了克服这种情况，我们开发了一个新的视觉SLAM框架。该软件设计简单，易于使用和扩展。它包含了一些有用的特性和功能，用于研究和开发。OpenVSLAM发布于https://github.com/xdspacelab/OpenVSLAM
经过这几个月的居家隔离，想必大多数同学都开始习惯通过线上的方式开展学习了，在线教育领域也因此迎来了一波爆发，竞争异常激烈，既有知名平台如MOOC、学堂在线、网易云课堂等，也有不少初创新星。但要说最受年轻人欢迎的学习资源网站，应该非B站莫属。该平台资源之丰富不用多说，并且全程无广告，很多网友都表示自己通过B站学会了很多技能，比如Python、数据库、Photoshop、英语考级、日语考级等。总之，一个B站就足够解决绝大多数问题。下面，我们整理一波B站上关于数据科学、人工智能领域的学习资料和值得关注的up主，欢迎大家收藏转发哦～
来源：深蓝前沿教育 本文约1500字，建议阅读5分钟 本文为你分享自动驾驶资料合集。 这是2021最新的自动驾驶资料合集，对于正在学习或者计划入门自动驾驶领域的同学来说，相信会有很大帮助。 课程及公开视频 一、无人驾驶综合 1. 百度与Udacity合作免费课程 课程链接： https://apollo.auto/devcenter/coursetable_cn.html 推荐原因：课程通过7小节概述了自动驾驶的6个核心模块，即高精度地图、定位、感知、预测、规划、控制，每小节通过10-15分钟视频概述了核
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），其中文翻译为同步定位与地图构建，即可以在未知环境中通过传感器的信息来定位自身的位姿，并同时构建环境的三维地图，因其在AR/VR、自动驾驶、机器人领域的巨大应用价值，得到了学术界和工业界的广泛关注。
ROS现场培训课程将从9月4日开始。这些课程是从零开始学习ROS并将ROS学习提升到更高水平的理想选择。 您可以选择：
在点云PCL公众号相机测评活动的支持下，首先拿到了小觅相机，所以这篇文章将对小觅MYNTEYE-S1030-IR在ORB-SLAM2和RTAB-Map两种SLAM方案下的效果进行测评，为了增强对比效果会和我自制双目摄像头进行对比。同时这还是一篇干货满满的技术文章，我会写下详细的实验环境搭建步骤，相信你会学到很多东西！下面开始快乐的学习旅程吧！
翻译 | AI科技大本营 参与 | 赵博 SuiSui 为什么要制作机器人呢？想参加各种机器人大赛？看起来很炫酷？不过从学习角度说，机器人综合了信息技术、电子工程、机械学、程序设计、控制系统以及认知等多方面的内容，所以做一款机器人可以教会你很多的知识。 接下来要说做一款机器人你需要什么样的学习资料？本文包含跟机器人技术相关的一些链接、软件库、论文和其他对机器人技术有用的、有趣链接。 优质资源列表 Kiloreaux/awesome-robotics – 该项目收集了大量机器人入门的资料，包含课程、电子书
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 一句话就可以“创作”一条视频 AI终于把魔抓伸向影视行业了 大家知道，制作一条视频需要很多步骤： 文案、录制、后期，等等 即便是简简单单的一条短视频，也要经过一通操作才能使之呈现。 但是，现在可要变天了！ 就在不久前，谷歌发布了名为“Dreamix”的视频生成产品。 好家伙啊 在官方演示中，你只需要一句话，就可以对现有视频进行“魔改“，直接替换生产新主角和新内容。 比如这里，输入了”一只白猫和一只橘猫在地板上“原视频里的狗子直接变成了两只猫。
激光雷达：通过测量激光信号的时间差、相位差确定距离，通过水平旋转扫描或相控扫描测角度，并根据这两个数据建立二维的极坐标系;再通过获取不同俯仰角度的信号获得第三维的高度信息。
很多粉丝在公众号后台留言，不知如何入门3D视觉、3D领域的主线是什么，一些难点该如何解决，有哪些方法，导师新开的3D视觉方向无人指导等等。这些痛点，工坊的许多童鞋都踩过坑，也为大家提出了许多非常有价值的问题和解决思路，涵盖了计算机视觉与深度学习、点云处理、SLAM、三维重建、结构光、双目视觉、深度估计、3D检测、自动驾驶、多传感器融合等多个方向，超详细的问题和资料汇总请移步至【3D视觉从入门到精通知识星球】，一个有点干货的学习社区！
转载自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/55747295
上一届国际计算机视觉大会ICCV，成为了深度学习技术的主场，但在我们宣布卷积神经网络的全面胜利之前，让我们先看看计算机视觉的，非学习几何方面的进展如何。同步定位与地图构建可以说是机器人学领域最重要的算法之一，在计算机视觉和机器人研究社区完成了一些开创性的工作。本文将总结来自 ICCV 实时 SLAM 的未来研讨会的要点。
OpenVSLAM: Versatile Visual SLAM Framework
文章：Open3D SLAM: Point Cloud Based Mapping and Localization for Education
云+社区创作中心内测活动在过去的半个月里得到了各位社区创作者的鼎力支持，社区也收获了满满的意见。云+社区创作中心内测活动已经圆满结束！取而代之的是创作中心内容管理功能正式上线，云加社区视频模块上线（优质内容推荐上首页）！在这里，社区由衷的感谢各位老师的积极参与，我们将在2021年继续努力，为各位社区的小伙伴提供更好的技术社区！
内容提要：来自蒙特利尔、卡内基梅隆大学的团队，在 ICRA 2020 上发表的论文中所提出的 ∇SLAM，解决了当下 SLAM 系统普遍所面临的一个开放性问题。
15年底工作进入正轨，如今已经18年了，时间好快，过去的2年多，用一个词概括就是“狂躁”，折腾新课，到处出差学习，18年开始要专注于智能机器人的教学与科研工作了，三字目标：慢、简、静。欲速不达，精简目标，宁静致远。
前两天，我们更新了INDEMIND双目惯性模组在ROS平台下实时运行ORB-SLAM的教程与Demo，但很多小伙伴根据教程修改后仍运行出错，这次我们把修改好的代码及文件上传至GitHub，各位同学按教程修改后，可根据我们提供的代码进行对比，确保万无一失。
上周花了半天时间在Windows下安装pytorch库，这里记录了参考博客和踩坑过程，我也不知道我能坚持多久，但我想通过记录的方式让这个过程更有趣，更有意义，期待朋友们的一起分享，理论课程固然重要，但实践出真知，所以还是先配置环境，并运行一些实例激发我们的兴趣吧！
同时定位与建图（SLAM）在视觉机器人导航等下游应用中仍然具有挑战性，原因包括但不限于快速转弯、无特征墙壁、图像质量差等。本文作者提出了一种粒子滤波的SLAM网络（Particle SLAM-net）和一种导航框架，可以使平面机器人能够在以前没见过的室内环境中进行导航。SLAM网络将基于粒子滤波的SLAM算法编码到可微计算图中，通过粒子滤波算法进行反向传播学习面向任务的神经网络组件。由于它能够为最终目标联合优化所有模型组件，SLAM-net能够在具有挑战性的条件下保持鲁棒性。作者在Habitat平台上用不同的真实RGB和RGB-D数据集进行了实验。SLAM-net在噪声环境下的性能明显优于广泛采用的ORB-SLAM。本文采用SLAM网络的导航架构大大提高了Habitat Challenge 2020 PointNav任务的最新水平（成功率从37%到64%）。
什么是SLAM?机器人在未知环境中，要实现智能化需要完成三个任务，第一个是定位(Localization)，第二个是建图(Mapping)，第三个则是随后的路径规划(Navigation)。 之
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。
很多人说深度学习和SLAM是计算机视觉目前最火的应用方向。深度学习自不必说，SLAM则已经悄悄走入我们的生活（扫地机器人、无人机、增强现实游戏等）。
同时定位与地图重建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）,是机器人领域中的一项基础的底层技术，其希望机器人能在一个陌生的环境下实现自身的实时定位，同时能够重建出有关于环境的地图。随着近年无人驾驶、增强现实、虚拟现实等应用的兴起，作为实现这些应用的SLAM技术也越发引人注目。SLAM技术主要完成两项任务：自身定位与环境建图，也是让机器知道自己在哪里，已经周围的环境是啥。然而，如果想要精确的实现定位任务就不可避免的需要高精度的地图，而高精度的地图重建是需要以更为精确的自身定位作为基础的。 近年以来，除了传统的激光SLAM解决方案，基于视觉，基于惯性传感器等等的解决方案也在不断变多，整个SLAM领域整体呈现百花齐放的态势。 一. 目前在SLAM领域中的关键问题： 1、数据关联：SLAM技术在未来的发展过程中必然会有一个方向是将SLAM系统中集成多传感器，进行多传感器的融合任务。但是显而易见的是不同的传感器之间具有不同的特征，目前的很多SLAM研究人员都转向了研究多传感器SLAM中的传感器校准（例如自校准或者快速标定等内容），状态估计和后端BA优化。 2、 多机SLAM联合建图：目前在小范围内已有的若干SLAM系统大多都能获得比较好的效果，但是面对大规模，长时间的SLAM问题，如果只采用单机SLAM系统则获得良好的效果，此时通过分散的多机SLAM系统来解决大场景，长时间的SLAM任务将会是一个比较合适的选择，属于比较前沿的SLAM研究方向。 3、 高清晰度、信息量丰富的地图：SLAM技术作为机器人领域的一项底层基础技术，需要根据上层应用程序需要提供一张具有丰富信息的地图，其中比较具有代表性的地图形式就是拓扑地图，语义地图，以及点云地图等等；同时当SLAM系统的面对大场景，长时间的情况时，采用何种方式来存储更新地图也将是一个迫切需要解决的问题。 3、目前SLAM技术仍然面对着更强适应性、鲁棒性、可扩展性的要求。 4、适合的SLAM应用：目前SLAM技术具有广泛的应用场景，但是许多SLAM系统依然处在实验室研究阶段，缺乏合适的工程工具进行封装，需要我们继续完善SLAM的应用生态。 二. SLAM领域中的经典数据集： 1.KITTI数据集（单目视觉 ,双目视觉, velodyne, POS 轨迹）
提出了一种基于特征的全景图像序列同时定位和建图系统,该系统是在宽基线移动建图系统中从多鱼眼相机平台获得的.首先,所开发的鱼眼镜头校准方法结合了等距投影模型和三角多项式,以实现从鱼眼镜头到等效理想帧相机的高精度校准,这保证了从鱼眼镜头图像到相应全景图像的精确转换.其次我们开发了全景相机模型、具有特定反向传播误差函数的相应束调整以及线性姿态初始化算法.第三,实现的基于特征的SLAM由初始化、特征匹配、帧跟踪和闭环等几个特定的策略和算法组成,以克服跟踪宽基线全景图像序列的困难.我们在超过15公里轨迹的大规模彩信数据集和14000幅全景图像以及小规模公共视频数据集上进行了实验.
CVPR 2021 相关论文、代码 、解读和demo整理，同时为了方便下载论文，已把部分论文上传到上面了，欢迎小伙伴们 star 支持一波！
在前篇王者https://zhangrelay.blog.csdn.net/article/details/112772586章节中，使用turtlebot进行导航任务。
一年前，我在公众号“从零开始搭SLAM”里看到了一系列高质量的原创文章，这些文章都是号主李想利用业余时间创作完成的，这些文章循序渐进，带领读者一步步迈入激光SLAM的精彩世界。
多源融合SLAM：现状与挑战 简介：协同定位与建图（SLAM），相信大家对这个概念应该都很陌生，但在机器人身上，这可是一项重要的技术。本期刘勇教授将带我们看看SLAM的现状和遭遇的挑战，让我们对这个复杂的定义也能有所认知。耐心看完，你会有所收获的！ 内容难度：★★★（相关细分领域研究生或专业方向学者适宜内容） 以下为精彩视频 ---- 关注更多精彩短视频，点击下方程序小卡片 也可点击“阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”， 一起开启科普知识分享“新视界”~ ---- — 关于Wi
本次分享在计算机视觉life平台上进行，感谢小六哥的邀请，点击阅读原文见六哥B站视频及往期SLAM直播课程。
SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的 英文首字母组合，一般翻译为：同时定位与建图、同时定位与地图构建。
1.GS-SLAM: Dense Visual SLAM with 3D Gaussian Splatting
推荐下载官方包，按着教程做，需要较好的基础，步骤有些地方教程中漏了，直接原版照着做会出错的。
SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。问题可以描述为：将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边逐步描绘出此环境完全的地图，同时一边决定机器人应该往哪个方向行进。例如扫地机器人就是一个很典型的SLAM问题，所谓完全的地图（a consistent map）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。由于其重要的理论与应用价值，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。
如上都是客观原因，所有困难和学生并无太大关系，但结果还是非常让人满意的，完全达到应用型本科院校对于全体学生SLAM技术理论和实践的要求，只有极少数学生未能顺利完成书中案例，再次感谢努力学习和研究的全体学生。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/379243930
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。
VIW Fusion是一种基于优化的视觉+惯导+轮速的里程计方案，感谢由港科大空中机器人小组在VINS Fusion方面所做的杰出工作，VIW融合是在VINS融合的基础上发展起来的。主要特征有：
如今，计算机视觉社区已经广泛展开了对物体姿态的 6D 追踪和 3D 重建。本文中英伟达提出了同时对未知物体进行 6D 追踪和 3D 重建的方法。该方法假设物体是刚体，并且需要视频的第一帧中的 2D 物体掩码。
----大家好，我是旷视研究院SLAM组负责人刘骁，很高兴能和大家分享机器人领域一些有关三维视觉技术的思考。
Wikitude于近日发布了拥有全新3D SLAM引擎的增强现实SDK 6.0版。 Wikitude于近日发布了拥有全新3D SLAM引擎的增强现实SDK 6.0版。专为智能手机、平板电脑和智能眼镜设
75Hz屏幕刷新率，2000nite屏幕亮度，支持2D/3D无缝切换，影院级巨幕效果。
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
任何把相机连接到计算机的工作都不能忽视三维视觉。近年来，视觉 SLAM 技术发展势头迅猛，AR／VR、无人机、机器人、自动驾驶方面的公司都在大量招聘了解这方面技术的人，但熟悉该领域的人才却非常稀缺。
不论是刚入门SLAM的小白，还是导航相关专业的同学，都对“非线性优化”这个词不陌生，如果你说你没听过这个词，那“因子图”一词总该略有耳闻吧，如果还是不知道，那就只能拿SLAM14讲敲你了。
开课时间： 2018年11月20日 ~ 2019年02月12日 学时安排： 1-3小时每周
编者按：作者艾韬，易瞳科技CTO，多伦多大学计算机工程专业毕业。多年跟随“世界穿戴电脑之父”Steve Mann教授，专注于智能眼镜的基础研究。最近，易瞳的核心产品VMG-PROV宣布对极客们开源，这款视频透视的介导现实眼镜，为何还没有正式面世就开源？又为何选择了视频透视？作者以他做产品的亲身经历来回答这个问题——“当我们把VMG-PROV开源后，我们希望尽快地暴露出现有产品的所有问题。”除却谈及产品本身的优劣，这是一篇认真探讨的文章。 我今天写一篇小文章说明一下VMG-PROV（所谓开源极客版）到底是一个
文章：CONSTRAINED BUNDLE ADJUSTMENT FOR STRUCTURE FROM MOTION USING UNCALIBRATED MULTI-CAMERA SYSTEMS
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