Apr, 2023

事件驱动的同时定位与建图：综述

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TL;DR本文综述了基于事件相机的 vSLAM 算法，介绍了事件相机及其预处理的事件数据的各种事件表示方法，并将基于事件相机的 vSLAM 方法分为四类，包括基于特征的、基于直接法的、基于运动补偿的和深度学习的方法，并对每种方法进行了详细的讨论和实用指导。此外，该文对各类方法在不同基准测试中的表现进行了评估，突出了当前这一新兴研究领域面临的挑战和未来的机遇。
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发现论文，激发创造
  • 一种基于事件的算法，用于同时跟踪和绘制 6 自由度相机姿态

    本文介绍了使用适应性选择事件窗口中的信息形成运动补偿图像来重建场景以及估计相机的 6-DOF 姿态，并提出了一个惯性版本的仅事件流水线，以评估其性能。通过对两个公开事件数据集的序列的不同配置的结果与基准进行比较，本文证明了所提出的事件惯性流水线可以产生相当或更准确的结果，前提是地图估计可靠。

    Jan, 2023

  • 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

  • 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

  • 基于学习的语义地图构建与鲁棒摄像机定位

    介绍了一种使用语义特征的视觉惯性里程计系统 SemanticSLAM，可以在室内环境中进行可靠的相机定位，改善位姿估计并生成语义地图，可用于路径规划、避障和机器人导航等下游任务。

    Jan, 2024

  • 基于事件的立体视觉里程计

    本文提出了一种使用事件相机实现实时的视觉里程计的解决方案，其中包括基于视觉一致性的立体事件数据融合的半密集三维场景重建以及通过选定的地图和事件数据表示解决的姿态恢复问题。该系统成功利用事件相机的优势，在高速和大动态范围场景下进行视觉里程计，并在标准 CPU 上以实时运行，已在公开数据集和作者的数据集上进行了测试。

    Jul, 2020

  • 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

  • 事件驱动视觉：综述

    介绍了事件相机技术的工作原理，可用传感器和任务，包括低级视觉和高级视觉，并讨论了处理事件的技术，特别是基于学习的技术和专门为这些传感器设计的处理器，如脉冲神经网络，同时提出了待解决的挑战和未来机器感知及与世界互动的新机遇。

    Apr, 2019

  • 异步多视图 SLAM

    提出了一种针对异步传感器观测的广义多相机 SLAM 系统，通过集成连续时间运动模型，在跟踪、局部建图和环路闭合期间关联异步多帧信息。验证结果表明多相机系统使用和异步传感器建模对于实现鲁棒且准确的多相机 SLAM 系统至关重要，在挑战性的户外场景中实现了 AMV-Bench 数据集的一种新的解决方法。

    Jan, 2021

  • 事件相机数据集和模拟器：用于姿态估计、视觉里程计和 SLAM 的基于事件的数据

    介绍了 Dynamic and Active-pixel Vision sensor（简称 DAVIS）的特点及其在机器人技术和计算机视觉方面的潜在应用，同时公开了一组 DAVIS 数据集，旨在激发研究人员对于高速和高动态范围机器人技术和计算机视觉应用新算法的研究。

    Oct, 2016

  • 数据高效的分散式视觉 SLAM

    本文提出了一种新的去中心化视觉 SLAM 系统，以数据关联和共同优化为基础，采用只需要传输少量数据的方式来执行去中心化操作，具有线性扩展性和高度压缩的地点表示，并使用先进的去中心化姿态图优化方法。

    Oct, 2017