Apr, 2018

基于物体检测到的双二次曲线作为路标的物体导向 SLAM

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TL;DR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。
object detection3d reconstructionslamquadric surfacesensor model
发现论文，激发创造
  • 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

  • UniQuadric：未知刚体物体 3D 跟踪和轻量建模的 SLAM 后端

    利用优化框架，结合追踪、建模、估计等技术，实现了对环境中未知刚体物体的跟踪和建模，在无人系统和虚拟现实交互应用中具有重要意义。

    Sep, 2023

  • CubeSLAM：单目三维物体 SLAM

    本文介绍了一种方法，用于在静态和动态环境下单个图像的三维立方体物体检测和多视图对象 SLAM，并展示了两个部分如何互相改进，对单个图像物体检测，我们从 2D 边界框和消失点采样中生成高质量的 cuboid 提议，并根据与图像边缘的对齐性对提议进行进一步评分和选择。其次，提出了新的对象测量的多视图束调整，以联合优化相机，对象和点的姿态。对象可以提供长程几何和尺度约束，以改善相机姿态估计并减少单眼漂移。而不是将动态区域视为异常值，我们利用对象表示和运动模型约束来改善相机姿态估计。在 SUN RGBD 和 KITTI 上进行的 3D 检测实验证明了与现有方法相比更高的准确性和鲁棒性。在公共 TUM，KITTI 测距和我们自己收集的数据集上，我们的 SLAM 方法实现了最先进的单眼相机姿态估计，同时提高了 3D 对象检测的准确性。

    Jun, 2018

  • 结构化环境下的单目物体和平面 SLAM

    本文提出一种使用高级物体和平面地标的单目同时定位与地图构建算法，该算法比基于特征点的 SLAM 建立的地图更加密集、更紧凑且更具语义意义。实验显示，我们的算法能够提高相机的定位精度，特别是在没有闭环的情况下，并且在许多结构化环境中稳健地生成密集地图。

    Sep, 2018

  • 基于物体的 SLAM 中位姿不确定性的多假设方法

    本研究提出了一种新方法，通过基于对象的 SLAM 系统来推理对象的多个位姿假设，并将局部模糊信息综合成全局一致的机器人和地标姿态估计，有效提高了在对象位姿模糊情况下的 SLAM 系统鲁棒性。

    Aug, 2021

  • 3DS-SLAM：基于三维物体检测的动态室内语义 SLAM

    3DS-SLAM 是一种针对动态场景的 3D 语义建图算法，通过 3D 物体检测和动态特征过滤等方法，解决了动态环境下相机定位的精度问题。与其他四个主流动态场景 SLAM 系统相比，3DS-SLAM 在 TUM RGB-D 数据集的动态序列上平均提高了 98.01% 的性能。

    Oct, 2023

  • 使用 2D 估计进行 3D 物体定位的计算机视觉应用

    该论文提出了一种基于姿态估计和相机校准的物体定位技术，该技术利用多个物体的 2D 图像估计 3D 坐标以进行相机校准，并采用变换策略从 2D 图像中估计 3D 姿态。

    Sep, 2020

  • 利用二次曲面表示法进行 LiDar 里程计、地图绘制和定位

    该文提出了一种使用二次曲面描述三维场景的方法，以提高 LiDAR 测距、定位和映射的空间和时间效率。通过分解成稀疏的二次曲面贴片来代替原始点云数据，该方法避免了点对点的最近邻搜索过程，具有更高的存储效率和准确性，适用于 KITTI 和 UrbanLoco 数据集中大容量点云的实验。

    Apr, 2023

  • 三维 SLAM 中的 Lagrangian 对偶：验证技术和最优解决方案

    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。

    Jun, 2015

  • 实时单目目标 SLAM

    本文提出一种实时基于物体的 SLAM 系统，利用至今最大的物体数据库，包括一个单目 SLAM 算法，该算法利用可变形物体约束来改善地图并找到其实际比例，和一种新颖的基于二进制词袋的物体识别算法，提供 500 个三维物体的实时检测。

    Apr, 2015