用于自动泊车的鸟瞰图的边缘线的语义SLAM系统
2021年11月18日 1768浏览
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【编者按】 同步定位和地图构建(SLAM)和深度学习(DL)中的经典内容,都有几十年的研究历史。让一个机器人绕开面前的冰箱,靠的是SLAM;让一个机器人认出面前的冰箱,靠的是DL。SLAM考虑的是几何问题,DL考虑的是识别、分类问题。几何方法和学习方法,已经成为现代计算机视觉的两根支柱。随着设备计算能力的提高,实时SLAM正在成为可能。这篇ICCV文章点评了近十多年来SLAM领域的典型系统和重量级
作者 | Aimee 高精度地图对自动驾驶系统功能研发的影响已经越来越明显,整体上来讲主要包含但不仅限于提升车端感知性能、拓展自动驾驶新功能、动态建图等相关应用。具体体现在如下几个重要方面: 如上所述提升车端感知能力是通过先验感知的高精度定位引入地图信息补充获取车道线、交通标志等交通要素从而提供超距感知:不受距离、遮挡的限制。同时,通过提供车道与交通要素(交通标志、交通灯、路面箭头)的对应关系,获
作者 | 半不闲居士@CSDN 来源 | 3D视觉工坊 本文为作者在从事Slam相关工作中对这几年遇到以及改进过相关VIO算法内容总结。 1.背景介绍 一个完整的 SLAM(simultaneous localization and mapping) 框架包括传感器数据、 前端、 后端、 回环检测与建图,如图1所示,其中,前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型,回环检测判断机器人是否经过已知的位
来源 | 知乎@黄浴 知乎@知乎 介绍最近半年的一些SLAM论文,包括视觉和激光雷达,有传统方法,也有深度学习方法。 1 “LT-mapper: A Modular Framework for LiDAR-based Lifelong Mapping“,arXiv July,2021 是韩国KAIST Department of Civil and Environmental Engineerin
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