诚聘slam技术兼职老师

【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

来源 | 计算机视觉life 整理 | 图像处理知识库 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，所谓完全的地图（a

1引言 本文介绍关于slam分析中的建模要求等内容，供slam分析建模学习使用。 2建模对象

来源 | 小麦大叔 什么是SLAM? 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

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