Jun, 2015

三维 SLAM 中的 Lagrangian 对偶：验证技术和最优解决方案

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TL;DR本文提供了 Lagrangian duality 用于多智能体下载定位与地图制作中关于质量评价的解决方案。我们讨论了 SLAM 推理问题改良后的概率基础形式，推导了相应的拉格朗日对偶问题，并讨论了原始问题和对偶问题之间的关系。我们证明了可以在从对偶问题获得的情况下，计算 SLAM 问题的最优解并提供质量证书。
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发现论文，激发创造
  • iSLAM：命令式 SLAM

    本研究提出了一种新的自我监督的 SLAM（iSLAM）框架，通过前后端之间的互补纠正，大幅提高了系统的泛化能力，实现了高达 45% 的精度提升。这是第一个自我监督的 SLAM 系统，表明前端和后端可以共同学习，在不需要外部监督的情况下相互促进。

    Jun, 2023

  • 机器人、虚拟现实和增强现实的实时定位和建图技术原理概览

    该论文描述了如何支持应用专家在选择和配置适当的算法和适当的硬件编译路径，在 SLAM（同时定位和制图）应用中实现算法交付的工具和方法，包括系统定量评估 SLAM 算法的工具和方法，自动化的机器学习指导算法和实现设计空间的探索，以及用于优化异构、加速架构的端到端模拟工具。

    Aug, 2018

  • 同时定位与地图构建的过去、现在和未来：走向强健感知时代

    关于 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 的论文综述，介绍了 SLAM 的标准公式化表达和相关工作，探讨了挑战和新领域，并提出了值得深入研究的问题和开放挑战。

    Jun, 2016

  • 通过稀疏有界平方和规划实现全局保证最优平面位姿图和地标 SLAM

    该文章介绍了如何用稀疏 BSOS 分层算法将姿态 - 图和地标 - 图问题表述为多项式优化问题，并以全局最小化解决了这些问题，同时通过实验展示了该方法的卓越性能。

    Sep, 2018

  • 基于物体检测到的双二次曲线作为路标的物体导向 SLAM

    本文研究了利用多个视角的 2D 目标检测结果，同时估计每个目标的 3D 四面体表面以及相机位置，并提出了利用二次曲面作为 3D 地标描述符的 SLAM 方法，通过新颖的几何误差公式将 2D 目标检测的结果直接约束二次曲面参数；同时，针对目标局部可见性的挑战，开发了一种传感器模型来优化目标检测器的效果，最后使用基于因子图的方法联合估计相机位姿和约束的二次曲面参数。

    Apr, 2018

  • gradSLAM：自动化可微分 SLAM

    提出了一种叫 gradSLAM 的方法，将传统的 SLAM 系统转化为可微分的计算图，并融合了表示学习和深度学习技术，让 SLAM 系统具备了梯度反向传播能力，从而更好地进行优化和学习任务。

    Oct, 2019

  • 实时单目物体感知稀疏 SLAM

    本文在单目 SLAM 框架中嵌入了实时深度学习的目标检测器，将普通物体表示为四面体，进一步细化物体重建，检测附加平面标志并建模为独立地标志，可大幅提高系统的定位性能和语义地图的丰富程度。

    Sep, 2018

  • 基于 3D 激光雷达的连续时间 SLAM 在在线制图中的高效应用

    本研究提出了一种基于分层优化的 3D SLAM 方法，通过子图的建模和图优化，解决了 3D 激光扫描仪的漂移和测量不准确性问题，并使用熵衡量地图质量。

    Oct, 2018

  • 基于视觉的 SLAM 综述：从几何建模到基于学习的语义场景理解

    本文回顾了 Visual-SLAM 领域中采用基于深度学习等基于数据驱动的方法来解决传统基于几何模型的技术在复杂环境中难以处理的 SLAM 问题的最新进展，并探讨了其面临的挑战和发展机遇。

    Sep, 2022

  • 基于几何特征的紧耦合激光雷达 - 视觉 SLAM 移动代理方案

    本研究针对移动机器人在动态和复杂环境下自主导航和任务执行的困难，提出了一种基于 LiDAR 和单目视觉 SLAM 的紧耦合几何特征融合框架方法，是当前多模态方法中姿态估计更为精确和健壮的。

    Jul, 2023