当前位置: 首页 > news >正文

动态SLAM论文阅读笔记

近期阅读了许多动态SLAM相关的论文,它们基本都是基于ORB-SLAM算法,下面简单记录一下它们的主要特点:

1.DynaSLAM

采用CNN网络进行分割+多视图几何辅助的方式来判断动态点,并进行了背景修复工作。

2.Detect-SLAM

实时性问题:只在关键帧中进行目标检测,通过运动概率的传播跟踪线程中(通过关键点到周围点进行传播影响)

语义地图:利用重投影来检测是否属于同一物体(使用交并比的方法)。通过不同帧图像向地图中的投影(RGB-D)的区域重合度来表示是否是同一物体。

给不同物体设置不同的ID,只对物体建图,不对背景建图,通过Grab-Cut算法删除后景。

3. DS-SLAM

前端专门新加了一个语义分割线程,通过分割结果外加运动一致性检测来判断潜在运动物体,如果是潜在运动物体,且经过运动一致性检验判断是在运动的之后,就剔除其身上提取到特征点。

地图采用八叉树稠密地图,可用于导航任务。

4.SOF-SLAM

语义光流:通过当前帧和之前帧的SegNet语义分割结果去计算语义光流,通过语义光流来计算基础矩阵(符合静态环境假设),然后计算出对极几何约束。

多视图几何:利用图像帧匹配点的重投影误差到极线的距离来判断动态点。

5.Dynamic-SLAM

使用目标检测器SSD,基于帧间图像速度的不变性,设置了一种潜在运动对象缺失检测补偿策略。

6.DOT

实例级语义分割+多视图几何 来判断真正的运动物体。

采用了一个紧耦合的框架,相机运动和目标物体的运动都是耦合在图像中的,分两步走:1.得到相机间的位姿估计Tc。2.利用Tc帮助估计运动物体的位姿变化To。

通过计算微商和视差中值,根据微分商区设置一个动态阈值来判断物体是否在运动。

7.DynaSLAM2

图像进入后,进行语义分割,则计算其邻域内特征点的数量,如果有很多的关键点,则创建物体实例。

如果图片中一个实例与地图中的一个物体有许多的特征点匹配上,则认为是同一个物体,则分配同一个ID。

将相机的位姿估计和运动物体的位姿估计,两个重投影误差,进行联合BA优化。

8.RDS-SLAM

采用ORB3作为原框架,不用等待语义线程的信息就可以实现跟踪线程。

关键帧选择策略:只对部分关键帧进行语义分割,然后识别地图中的动态点(使用了地图中每个点的移动概率),这样使用了一种语义延时的方法来判断每一帧的动态物体,只用静态点去做位姿估计。

9.VDO-SLAM

多视图几何+动态物体的运动估计。

贡献:1.提出了一种新奇的动态场景建模表示,和DynaSLAM2比较相似。2.基于光流的联合优化(相机的位姿估计和运动物体的位姿估计)。

相关文章:

动态SLAM论文阅读笔记

近期阅读了许多动态SLAM相关的论文,它们基本都是基于ORB-SLAM算法,下面简单记录一下它们的主要特点: 1.DynaSLAM 采用CNN网络进行分割多视图几何辅助的方式来判断动态点,并进行了背景修复工作。 2.Detect-SLAM 实时性问题&…...

数据挖掘:航空公司的客户价值分析

需求分析 理解并掌握聚类分析方法,掌握数据的标准化,掌握寻找最佳聚类数,掌握聚类的绘图,掌握聚类分析的应用场景。 系统实现 实验流程分析 借助航空公司数据,对客户进行分类对不同类别的客户进行特征分析&#xf…...

GIS之深度学习08:安装GPU环境下的pytorch

环境: cuda:12.1.1 cudnn:12.x pytorch:2.2.0 torchvision:0.17.0 Python:3.8 操作系统:win (本文安装一半才发现pytorch与cuda未对应,重新安装了cuda后才开始的&a…...

防患未然,OceanBase巡检工具应用实践——《OceanBase诊断系列》之五

1. OceanBase为什么要做巡检功能 尽管OceanBase拥有很好的MySQL兼容性,但在长期的生产环境中,部署不符合标准规范、硬件支持异常,或配置项错误等问题,这些短期不会出现的问题,仍会对数据库集群构成潜在的巨大风险。为…...

数据结构从入门到精通——队列

队列 前言一、队列1.1队列的概念及结构1.2队列的实现1.3队列的实现1.4扩展 二、队列面试题三、队列的具体实现代码Queue.hQueue.ctest.c队列的初始化队列的销毁入队列出队列返回队头元素返回队尾元素检测队列是否为空检测元素个数 前言 队列是一种特殊的线性数据结构&#xff…...

深度学习相关概念及术语总结

目录 1.CNN2.RNN3.LSTM4.NLP5.CV6.正向传播7.反向传播8.sigmoid 函数9.ReLU函数10.假设函数11.损失函数12.代价函数 1.CNN CNN 是卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的缩写。卷积神经网络是一种深度学习模型,专门用于处理具有网格状…...

uniapp发行H5获取当前页面query

阅读uni的文档大致可得通过 onLoad与 onShow()的形参都能获取页面传递的参数,例如在开发时鼠标移动到方法上可以看到此方法的简短介绍 实际这里说的是打开当前页面的参数,在小程序端的时候测试并无问题,但是发行到H5时首页加载会造成参数获取…...

Flutter中动画的实现

动画三要素 控制动画的三要素:Animation、Tween、和AnmaitionController Animation: 产生的值的序列,有CurveAnimation等子类,, 可以将值赋值给Widget的宽高或其他属性,进而控制widget发生变化 Tween&#…...

Elasticsearch从入门到精通-03基本语法学习

Elasticsearch从入门到精通-03基本语法学习 👏作者简介:大家好,我是程序员行走的鱼 📖 本篇主要介绍和大家一块学习一下ES基本语法,主要包括索引管理、文档管理、映射管理等内容 1.1 了解Restful ES对数据进行增、删、改、查是以…...

【黑马程序员】STL实战--演讲比赛管理系统

文章目录 演讲比赛管理系统需求说明比赛规则程序功能 创建管理类功能描述创建演讲比赛管理类 菜单功能添加菜单成员函数声明菜单成员函数实现菜单功能测试 退出功能添加退出功能声明退出成员函数实现退出功能测试 演讲比赛功能功能分析创建选手类比赛成员属性添加初始化属性创建…...

一文帮助快速入门Django

文章目录 创建django项目应用app配置pycharm虚拟环境打包依赖 路由传统路由include路由分发namenamespace 视图中间件orm关系对象映射操作表数据库配置model常见字段及参数orm基本操作 cookie和sessiondemo类视图 创建django项目 指定版本安装django:pip install dj…...

基于springboot实现图书推荐系统项目【项目源码+论文说明】计算机毕业设计

基于springboot实现图书馆推荐系统演示 摘要 时代的变化速度实在超出人类的所料,21世纪,计算机已经发展到各行各业,各个地区,它的载体媒介-计算机,大众称之为的电脑,是一种特高速的科学仪器,比…...

微信小程序实现上拉加载更多

一、前情提要 微信小程序中实现上拉加载更多,其实就是pc端项目的分页。使用的是scroll-view,scroll-view详情在微信开发文档/开发/组件/视图容器中。每次上拉,就是在原有数据基础上,拼接/合并上本次上拉请求得到的数据。这里采用…...

计算机网络——概述

计算机网络——概述 计算机网络的定义互连网(internet)互联网(Internet)互联网基础结构发展的三个阶段第一个阶段——APPANET第二阶段——商业化和三级架构第三阶段——全球范围多层次的ISP结构 ISP的作用终端互联网的组成边缘部分…...

kafka Interceptors and Listeners

Interceptors ProducerInterceptor https://www.cnblogs.com/huxi2b/p/7072447.html Producer拦截器(interceptor)是个相当新的功能,它和consumer端interceptor是在Kafka 0.10版本被引入的,主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。 对于producer而言&…...

【面试题】mysql常见面试题及答案总结

事务中的ACID原则是什么? Mysql是如何实现或者保障ACID的? ACID原则是数据库事务管理中必须满足的四个基本属性,确保了数据库事务的可靠性和数据完整性。 简写全称解释实现A原子性(Atomicity)一个事务被视为一个不可分割的操作序列&#…...

C++ 类的前向声明的用法

我们知道C的类应当是先定义,然后使用。但在处理相对复杂的问题、考虑类的组合时,很可能遇到俩个类相互引用的情况,这种情况称为循环依赖。 例如: class A { public:void f(B b);//以B类对象b为形参的成员函数//这里编译错位&…...

二分查找(c语言)

二分查找 一.什么是二分查找二.代码实现 一.什么是二分查找 在⼀个升序的数组中查找制定的数字n,很容易想到的⽅法就是遍历数组,但是这种⽅法效率⽐较低, ⽐如我买了⼀双鞋,你好奇问我多少钱,我说不超过300元。你还是好…...

【记录31】elementUI el-tree 虚线、右键、拖拽

父组件 <eltree :treeData"treeData"></eltree>import eltree from "../../components/tree.vue"; export default {name: ,components: { // org_tree ,eltree},watch: {},data() {return {orgFormchoose: {},orgForm: { type: 0, limits: 1…...

【C++】函数重载

&#x1f984;个人主页:修修修也 &#x1f38f;所属专栏:C ⚙️操作环境:Visual Studio 2022 目录 &#x1f4cc;函数重载的定义 &#x1f4cc;函数重载的三种类型 &#x1f38f;参数个数不同 &#x1f38f;参数类型不同 &#x1f38f;参数类型顺序不同 &#x1f4cc;重载…...

基于服务器使用 apt 安装、配置 Nginx

&#x1f9fe; 一、查看可安装的 Nginx 版本 首先&#xff0c;你可以运行以下命令查看可用版本&#xff1a; apt-cache madison nginx-core输出示例&#xff1a; nginx-core | 1.18.0-6ubuntu14.6 | http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal-updates/main amd64 Packages ng…...

理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端

&#x1f31f; 什么是 MCP&#xff1f; 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议&#xff0c;旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议&#xff0c;它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...

CentOS下的分布式内存计算Spark环境部署

一、Spark 核心架构与应用场景 1.1 分布式计算引擎的核心优势 Spark 是基于内存的分布式计算框架&#xff0c;相比 MapReduce 具有以下核心优势&#xff1a; 内存计算&#xff1a;数据可常驻内存&#xff0c;迭代计算性能提升 10-100 倍&#xff08;文档段落&#xff1a;3-79…...

【2025年】解决Burpsuite抓不到https包的问题

环境&#xff1a;windows11 burpsuite:2025.5 在抓取https网站时&#xff0c;burpsuite抓取不到https数据包&#xff0c;只显示&#xff1a; 解决该问题只需如下三个步骤&#xff1a; 1、浏览器中访问 http://burp 2、下载 CA certificate 证书 3、在设置--隐私与安全--…...

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】

现在的图标点选越来越多&#xff0c;如何一步解决&#xff0c;采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集&#xff08;每个目录代表一个类别&#xff0c;目录下是该类别的所有图片&#xff09;&#xff0c;你需要进行以下配置步骤&#x…...

【RockeMQ】第2节|RocketMQ快速实战以及核⼼概念详解(二)

升级Dledger高可用集群 一、主从架构的不足与Dledger的定位 主从架构缺陷 数据备份依赖Slave节点&#xff0c;但无自动故障转移能力&#xff0c;Master宕机后需人工切换&#xff0c;期间消息可能无法读取。Slave仅存储数据&#xff0c;无法主动升级为Master响应请求&#xff…...

2023赣州旅游投资集团

单选题 1.“不登高山&#xff0c;不知天之高也&#xff1b;不临深溪&#xff0c;不知地之厚也。”这句话说明_____。 A、人的意识具有创造性 B、人的认识是独立于实践之外的 C、实践在认识过程中具有决定作用 D、人的一切知识都是从直接经验中获得的 参考答案: C 本题解…...

rnn判断string中第一次出现a的下标

# coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import random import json""" 基于pytorch的网络编写 实现一个RNN网络完成多分类任务 判断字符 a 第一次出现在字符串中的位置 """class TorchModel(nn.Module):def __in…...

CSS设置元素的宽度根据其内容自动调整

width: fit-content 是 CSS 中的一个属性值&#xff0c;用于设置元素的宽度根据其内容自动调整&#xff0c;确保宽度刚好容纳内容而不会超出。 效果对比 默认情况&#xff08;width: auto&#xff09;&#xff1a; 块级元素&#xff08;如 <div>&#xff09;会占满父容器…...

LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决

&#x1f4cc; LRU 缓存机制详解与实现&#xff08;Java版&#xff09; 一、&#x1f4d6; 问题背景 在日常开发中&#xff0c;我们经常会使用 缓存&#xff08;Cache&#xff09; 来提升性能。但由于内存有限&#xff0c;缓存不可能无限增长&#xff0c;于是需要策略决定&am…...