SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状
1、基于稀疏性特征的SLAM
2、稠密SLAM和半稠密SLAM
3、语义SLAM
4、基于深度学习的SLAM
2020-11-02 11:20:43
23.44MB
1
计算机视觉中的多视图几何- 第一版 中文pdf ----个人收集电子书，仅用学习使用，不可用于商业用途，如有版权问题，请联系删除
2020-03-23 03:02:28
66.56MB
1
TUM 的一个SLAM数据集，太大了所以拆成了三部分，每部分都是1积分，在国内下载实在是太慢了，我下了两天才下好。数据集是https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download的fr1/xyz
2020-03-04 03:10:15
66.59MB
1
TUM 的一个SLAM数据集，太大了所以拆成了三部分，每部分都是1积分，在国内下载实在是太慢了，我下了两天才下好。数据集是https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download的fr1/xyz
2020-03-04 03:10:15
179.76MB
1