动态SLAM

手机视频制作TUM格式数据集（ORB-SLAM2测试）

1.简介本文使用手机采集视频数据，制作TUM通用格式的数据集，并用ORB-SLAM2系统运行测试了该数据。需要注意的是，由于无法获得手机相机的真实轨迹，故所制作数据集不包含Groundtruth.txt。将录制好的视频制作成数据集的格式调用，也可以：1.调用ROS接口获取电脑相机的图像topic话题实时运行（需要安装相机的ROS驱动）；2.直接用opencv调用电脑相机实时运行（需要在主函数

视觉SLAM 数据集相机

Mr Qin
2022-01-04 09:34
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【动态SLAM】TUM动态数据集介绍及讨论

1. TUM数据集介绍 TUM RGB-D数据集由在不同的室内场景使用Microsoft Kinect传感器记录的39 个序列组成，包含了Testing and Debugging（测试），Handheld SLAM（手持SLAM），Robot SLAM（机器人SLAM），Structure vs. Texture（结构 vs 低纹理），Dynamic Objects（动态物体），3D Obj

VSLAM 动态 TUM数据集

Mr Qin
2021-11-09 09:52
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【动态SLAM】关于语义分割时间效率的讨论

1. 语义slam中的时间效率问题针对动态场景下的SLAM问题，解决方法大致可以分为两大类，一类是使用多视图几何或者其他传统方法检测外点或者残差较大的动态区域，另一类是使用深度学习的方法，包括目标检测和实例分割的一些网络，将一些先验的运动的物体分割出来进行剔除。在特定使用的场景下，后者能够高效的剔除动态物体上的特征点，大大提升定位精度，将其与传统方法结合将是未来的趋势。但是很多神经网络融

深度学习视觉SLAM 动态环境

Mr Qin
2021-10-18 09:39
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【动态SLAM】Dyna-SLAM原理介绍

1 简介大部分视觉定位与建图（SLAM）算法假设环境中的物体是静态或者低运动的，对应用环境有严格的限制，这种假设影响了视觉SLAM系统在实际场景中的适用性，当环境中存在动态物体时，例如走动的人，反复开关的门窗等，都会给系统带来错误的观测数据，降低系统的精度和鲁棒性。因此，为了提高系统在动态环境下的性能，需要对动态区域经行检测与处理。 2018年发表在ROBOTICS AND AUTOMAT

建图与导航 VSLAM

Mr Qin
2021-09-26 10:12
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【动态SLAM】动态场景下实时三维重建论文汇总

实时三维重建介绍实时三维重建与SLAM技术有很大的关联性，不同之处在于三维重建更加关注建图的完整性和精度，适用场景一般很小，而SLAM技术更加关注定位精度，可用于室外大场景环境。除此之外二者计算位姿的方法也不相同，SLAM一般采用特征点法和直接法，三维重建以点云ICP算法为基础（此处的ICP算法没有特征点的匹配），有时会融合光度、语义等信息。最为经典开源的实时三维重建系统是KinectF

SLAM 建图三维重建动态环境

Mr Qin
2021-08-07 09:34
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KinectFusion原理介绍

1 简介： 2011年所开源的KinectFusion是第一个使用RGBD相机进行实时稠密三维重建的系统（需要GPU，甚至多个GPU或者高性能GPU），当时具有重大的开创意义；其所用的地图为TSDF地图，也对后续稠密地图的发展有着重大的意义。目前很多动态环境下的实时三维重建系统都是在KinectFusion或者ElasticFusion基础上扩展的。实时三维重建技术与SLAM有很大的相关性

SLAM 图像处理视觉实时三维重建

Mr Qin
2021-07-21 09:33
6103 0 1
【动态SLAM】经典开源论文（更新中）

本文总结了一些经典开源的动态slam论文，后续会更新TUM数据集的介绍、经典论文的汇总、Dyna-SLAM源码讲解等内容。 1.DynaSLAM（IROS 2018）论文：DynaSLAM: Tracking, Mapping and Inpainting in Dynamic Scenes代码：https://github.com/BertaBescos/DynaSLAM主要思想：（语义

SLAM

Mr Qin
2021-07-05 16:13
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一文讲解极线约束、本质矩阵、单应矩阵

一、对极几何（2D-2D）考虑一个SLAM中一个常见的问题：如果两个相机在不同位置拍摄同一个物体，或者一个运动的相机在不同时刻拍摄同一物体，我们有理由相信两张图片中各点存在着某种几何关系，这种关系可以用对极几何来描述。对极几何描述了两帧图像中各像素的射影关系（或者说是各匹配点的几何关系），其与外部的场景本身无关，只与相机的内参以及两图像的拍摄位置有关。图1 对极几何如图所示，对于给定

openCV 图像处理对极几何极线约束单应矩阵

Mr Qin
2021-06-24 09:29
8773 0 1
ORB-SLAM2长文讲解

转载自我的csdn博客：https://blog.csdn.net/qinqinxiansheng/article/details/115323912 一、系统概述 ORB-SLAM2支持单目、双目、RGB-D相机的输入，整个系统包含三个线程跟踪线程、局部建图线程、回环检测线程（当检测到回环时，回环融合后还会触发Full BA线程）各线程之间通过关键帧链接。跟踪线程：首先执行当前帧与

VSLAM 稀疏点云

Mr Qin
2021-06-22 09:33
7502 0 1
【动态SLAM】快速入门（原理介绍及经典算法）

1.传统视觉SLAM技术的局限大部分视觉定位与建图（SLAM）算法假设环境中的物体是静态或者低运动的，对应用环境有严格的限制，这种假设影响了视觉SLAM 系统在实际场景中的适用性，当环境中存在动态物体时，例如走动的人，反复开关的门窗等，都会给系统带来错误的观测数据，降低系统的精度和鲁棒性。通过RANSAC算法（随机采样一致性）的外点处理机制能够解决部分异常点对算法的影响，但是如果动态对象占据

视觉里设计 VSLAM

Mr Qin
2021-06-20 09:38
14320 1 9

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传统视觉定位与建图（SLAM）算法假设环境中的物体是静态或者低运动的，对应用环境有严格的限制，这种假设影响了视觉SLAM 系统在实际场景中的适用性，当环境中存在动态物体时，例如走动的人，反复开关的门窗等，都会给系统带来错误的观测数据，降低系统的精度和鲁棒性。所以需要检测运动的物体、剔除动态区域的特征点，以减少物体运动对视觉定位的影响。

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