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面向移动增强现实的跟踪注册算法应用研究

在阅读此文前，为了方便您进行讨论和分享，麻烦您点击一下“关注”，可以给您带来不一样的参与感，感谢您的支持。增强现实应用的虚拟注册实现视觉SLAM是当今世界的热点研究之一，相关附带传感器的硬件设备诞生既带动了SLAM的进展，又给增强现实发展带来了新机遇。展示了视觉SLAM的基本流程，主要由图像数据读取...

一看就懂的ORB-SLAM3编译运行指南

前面我们提到，ORB-SLAM3作为常用的机器人建图与定位技术，是当前最优秀的基于特征点的视觉SLAM系统之一。它支持单目、双目、单目惯导、双目惯导、RGB-D等多种相机模式，兼具精度和鲁棒性，是机器人SLAM算法工程师的一项「必备技能」。为了更好地帮助大家学习和理解ORB-SLAM3，小智计划进行...

|期刊分享|计算机视觉|PI-VIO:基于点和线特征的稳健高效VIO 上

编者序：本文是创业公司PerceptIn在MSCKF的基础之上提出的双目VIO算法，除了点特征外，融入了线特征，使得算法对低纹理环境等更稳健。基于他们自己的双目设备，录制了高质量的数据集，可用于VIO/SLAM算法的评估。将分两部分转述，上部分为背景及实验，下部分为详细算法。推荐指数☆☆☆☆☆☆☆1...

OPPO提出自监督深度估计算法，比肩有监督，泛化性能更佳

机器之心专栏作者：OPPOTECH室内环境的自监督深度估计向来比室外环境更具挑战性，OPPO提出了一种新颖的单目自监督深度估计模型：MonoIndoor，通过深度因子化模块和残差姿态估计模块，提高了室内环境中自监督单目深度估计的性能。目前，该成果已被ICCV2021接收。ICCV是计算机视觉方向...

比目前最先进的模型轻30%!高效多机器人SLAM蒸馏描述符!

作者：K.Fire|来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取论文pdf。添加微信：cv3d007，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群。本文通过生成具有最小推理时间的紧凑且具有判别性的特征描述符来解决多机器人探索过程中保持低水平通信带宽的同时进行精确定位的问题...

稠密单目SLAM，实时、稠密地重建三维场景

以下内容来自如何高效学习机器人SLAM？每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文#ProbabilisticVolumetricFusionforDenseMonocularSLAM论文地址：https://arxiv.org/abs/2210.01276...

|期刊分享|SLAM|VINS-Mono:一种稳健的单目视觉惯性状态估计器 上

编者序：本文提出的紧耦合滑窗VINS状态估计算法，可在未知状态情况下稳健初始化，具有线外参标定、统一定义在球面上的重投影误差、闭环检测和4自由度位姿图优化的特点。本文是香港科技大学沈邵劼课题组的开源杰作，媲美state-of-the-art。将分为上、下两部分介绍，上部分侧重整体及实验，下部分侧重理...

数百倍加速!港科大最新:嵌入式平台上实时运行的NeRF SLAM!

来源：计算机视觉工坊在公众号「计算机视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf链接添加微信：dddvision，备注：NeRF，拉你入群。文末附行业细分群0.笔者个人体会传统的NeRF和NeRFSLAM所需要的计算量非常大，很难在嵌入式设备上跑起来，这也就很大程度上限制了NeRFSLAM的...

CVPR'24开源 | 吊打一切VINS!又快又好的视觉惯性导航系统!

编辑：计算机视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：自动驾驶，拉你入群。文末附行业细分群VINS主要包括两种方法：优化和滤波。基于优化的方法在定位的高精度方面很显著，但可能会受到高计算复杂性的影响。相反，基于滤波的方法实现了高效率，但牺牲了精度。因此，迫切需要开发一个结合了高精度和高效率的框架...

不知道怎么用深度学习改进SLAM?DK-SLAM全给你讲明白!

来源：3D视觉工坊添加微信：dddvision，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群0.这篇文章干了啥？GCN-SLAM等SLAM系统将ORB特征替换为学习特征，结合了深度学习和几何模型的优势，但泛化性较差。而且由于缺乏低层关键点信息，影响特征匹配性能。此外，基于学习特征的词袋（BoW）也很...