Apr, 2023

水下环境实时稠密三维映射

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TL;DR本文提出了一种针对自主水下载具 (AUV) 的实时稠密三维重建方法，该方法使用了一个鲁棒的 VIO 方法 SVIn2 和一个实时三维重建管道。该管道在四个具有挑战性的水下数据集上获得了可比拟 COLMAP 的重建结果，并在单 CPU 上获得了高帧率。
autonomous underwater vehicle (auv)3d reconstructionunderwater vision-guidedobstacle avoidancepath planning
发现论文，激发创造
  • 高效大规模 AUV 视觉海底地图生成

    通过结合海洋数据科学、深海探索、自主水下载具、水下成像和机器人三维重建等技术的最新发展，我们提出了一个系统，可在海底面积达公顷级的范围内进行自动化的机器人三维重建。该系统经过多次研究航行的测试和评估，展示了在真实条件下的稳定性和实用性。

    Aug, 2023

  • 基于声纳的水下 AUV 定位系统在低基础设施密度环境中的应用

    在此研究中，我们提出了一种针对海底人造资产稀疏环境设计的自主水下航行器的新型实时声纳全球定位算法。通过利用两种数据解释前端，并在同一声纳数据流中合并这些观测结果，我们的方法在粒子滤波器内加权高概率区域的粒子或解决对称模糊。在模拟环境中进行了初步实验，结果显示出良好的前景。这项工作为将来的方法发展和在实际情况下的全面评估奠定了基础。

    May, 2024

  • DeepURL: 水下相对定位的深度姿态估计框架

    本文提出一种基于深度学习的实时自主水下机器人单张图像 6D 相对位姿估计方法，采用基于图像转换的方法进行训练和预测，能够实现对自主水下机器人在不同环境下进行准确位姿的快速估算。

    Mar, 2020

  • 无人水面车快速基于图像的障碍物检测

    本文提出了一种新的图形模型，利用基于 Markov 随机场的高效算法，通过对海洋环境的观测，实现了无人驾驶水面船只 (USV) 在单视频流中对航行障碍物的快速连续检测，不需要计算复杂的纹理特征，并在实时运行的同时取得了最好的分割结果。

    Mar, 2015

  • 水下视觉单目 SLAM 挑战的调查研究

    本文系统研究了单目视觉同时定位与地图构建方法在水下机器人中应用时所遇到的挑战，并探讨了环境条件对算法表现的影响，同时提出了图像增强技术来提高在极端光照和低能见度条件下的算法准确性和鲁棒性。

    Jun, 2023

  • SimpleMapping：实时的、基于视觉惯性的深度多视角稠密建图

    我们提出了一种实时的基于视觉惯性的稠密建图方法，可使用顺序单眼图像和惯性测量单元（IMU）读数进行增量式三维网格重建，并提出了稀疏点辅助的多视角深度学习神经网络 (SPA-MVSNet)，即使在噪声密集的情况下也能实现高质量的 3D 网格重建。

    Jun, 2023

  • 利用生成对抗网络增强水下图像

    本文提出了一种使用生成对抗网络 (GANs) 来提高可视水下场景质量的方法，该方法可以为水下机器人在视觉驱动任务上的表现提供更好的输入，同时提供了定量和定性数据，证明了这种方法的有效性。

    Jan, 2018

  • 针对混浊和动态水下环境的单目实时视觉里程计

    本文提出了一种适用于水下环境的单目视觉里程计方法，该方法基于光流跟踪和基于关键帧的非线性优化，并在模拟和实际水下数据集上验证其性能优于现有的视觉 SLAM 方法，主要应用于水下考古任务中 ROV 的定位。

    Jun, 2018

  • 半监督水下图像目标检测算法

    利用变分自动编码器的半监督方法来检测水下无人潜水器收集的人工物体图像， 通过数据聚类和异常分数提取技术，能够大规模地识别感兴趣的物体的候选样本，并在未标记的数据集上实现了平均精度为 0.64 的识别

    Jun, 2023

  • 极端海洋环境下的无人水面船视觉自主导航

    该研究论文介绍了一种应对极端海洋条件中目标物跟踪的自主视觉导航框架，该框架利用生成对抗网络（GAN）和 YOLOv5 目标检测器对视觉特征进行处理，并在沙尘暴和雾等极端能见度受限条件下进行了充分测试，结果表明该方案在多个指标上优于现有方法。

    Aug, 2023