Resultado da Busca
题主觉得SLAM太难了，其实我也有过同感，一次是在学校跑开源SLAM尝试阅读代码的时候，另一次是工作期间基于若干开源方案进行 二次开发 的时候。. 现在看来，第一次觉得难是理论功底不足+代码能力差，第二次是工程trick 理解不足+代码能力差 (不熟悉C++ 设计 ...
深度学习在slam上目前有不少文章了，简单列一下最近的工作： CNN-SLAM[1]为今年CVPR的文章，是比较完整的pipeline，将LSD-SLAM里的深度估计和图像匹配都替换成基于CNN的方法，取得了更为robust的结果，并可以融合语义信息。
针对这个问题，专门请教了视觉SLAM和三维重建方面的大佬，整理如下：. 区别. （1）SLAM要求实时，数据是线性有序的，无法一次获得所有图像，部分SLAM算法会丢失过去的部分信息；基于图像的SfM不要求实时，数据是无序的，可以一次输入所有图像，利用所有 ...
vio属于视觉slam的进阶版，因此vio在应用上弥补了视觉slam中的缺陷，在很多最新的无人机、自动驾驶、机器人领域都在使用vio技术。接下来老师为同学们详细介绍一下slam和vio不知道该如何区分以及请问他们是什么关系。 slam和vio应该该如何区分 1、定义区别. slam
2D SLAM; 2D SLAM一般都是基于scan-to-scan match然后位置积分，比如ICP或者PLICP等，然后做mapping，后端为了减少drift会加scan-to-map对齐或者map-to-map对齐. 自己实现的这一版，参考了目前主流的SLAM算法，写代码时也加入自己的一些想法和理解.
1. Gmapping. Gmapping是应用最为广泛的2D slam方法，主要是利用RBPF（Rao-Blackwellized Particle Filters）方法，所以需要了解粒子滤波的方法（利用统计特性描述物理表达式下的结果）。. Gmapping在RBPF算法上做了两个主要的改进： 改进提议分布 和 选择性重采样。. Gmapping可以 ...
slam中nerf vs. 3dgs。nerf风格的slam主要依赖于mlp，非常适合于新的视图合成、映射和跟踪，但由于其依赖于每像素光线行进，因此面临着过度平滑、易发生灾难性遗忘和计算效率低下等挑战。3dgs绕过每像素光线行进，并通过基元上的可微分光栅化来利用稀疏性。
18 de out. de 2016 · 研究slam，对编程的要求有多高？ 我觉得还是挺高的，先从后端说起吧 g2o， gtsam，ceres知道是肯定需要知道的，三者其实学习曲线都挺难的，你觉得你会用了是一回事，然后用好是一回事，自己写vertex, edge, factor, cost function又是另外一回事，如果你会写g2o里面的solver应该又是一个级别了吧。
slam中nerf vs. 3dgs。nerf风格的slam主要依赖于mlp，非常适合于新的视图合成、映射和跟踪，但由于其依赖于每像素光线行进，因此面临着过度平滑、易发生灾难性遗忘和计算效率低下等挑战。3dgs绕过每像素光线行进，并通过基元上的可微分光栅化来利用稀疏性。
无论从适用场景、定位和建图精度，还是累计误差等问题，激光SLAM和 视觉SLAM 各擅胜场，单独使用都有其局限性，而融合使用则可能具有巨大的取长补短的潜力。. 例如，视觉在纹理丰富的动态环境中稳定工作，并能为 激光SLAM 提供非常准确的点云匹配，而 激光 ...
