pose graph optimization | BriefGPT

关键词pose graph optimization

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VICAN：大规模相机网络的高效标定算法
通过引入一个动态元素 - 任意场景中可以自由移动的刚性物体，我们提出了一种新颖的方法来精确估计大型摄像头网络中的摄像头姿势，该方法可以可靠地从单张图像中推测出该物体的姿势，并解决了在直接估计摄像头之间相对姿势时遇到的挑战，从而实现了准确的摄
PDF3 months ago
层次注意力和图神经网络：面向无漂移姿势估计
本文探索了使用分层注意机制和图神经网络的学习模型来替代传统的几何配准和姿态图优化的框架，通过压缩数据流并保留估计刚性姿态所需的基本信息，大大提高了姿态估计的精确性，尤其在旋转组件方面的改进较为明显。
PDF10 months ago
基于目标级空间布局和语义一致性的回环检测
本文提出了一种基于 3D 场景图的物体级别数据关联方法来实现 SLAM 系统中的闭环检测，其中使用语义信息、交叉联合、物体颜色和物体嵌入等方法来进行对象级别的数据关联，最终得到全局一致且更加精确的 3D 语义地图。
PDFa year ago
CVPRBundleSDF：未知物体的 6 自由度神经跟踪和 3D 重建
本研究提出了一种近实时的方法，可以从单目 RGBD 视频序列中对未知物体进行 6 自由度跟踪，并同时进行神经 3D 重建。该方法适用于任意刚体对象，即使视觉纹理基本不存在。该方法的关键在于同时学习神经对象场和姿态图优化过程，以稳健地累积信息
PDFa year ago
无监督单目视觉里程计的位姿图优化
本文提出一种基于无监督学习的单目视觉里程计系统，结合图优化和回路检测，利用神经网络构建一个包含多视图 6DoF 约束的窗口位姿图，并提出了一种姿态周期一致性损失来改善性能和鲁棒性，进而构建全局位姿图进行优化，实验结果表明该方法具有良好的性能
PDF5 years ago
多传感器全局位姿估计的通用基于优化的框架
本文提出了一种传感器融合框架，通过姿态图优化来将现有的本地估计融合到全球传感器中，实现了本地准确和全球无漂移的姿态估计。
PDF5 years ago
具有多传感器的局部里程计估计的通用基于优化的框架
本文提出了一种基于优化的通用框架，支持多个传感器集合，可以轻松融合各种传感器进行姿态图优化，在公共数据集和多个传感器的实际应用中验证了该系统的性能，并与其他最先进的算法进行了比较。
PDF5 years ago
VINS-Mono：一个稳健而多才多艺的单目视觉惯性状态估计器
VINS-Mono 是一个鲁棒且多用途的单眼视觉惯性状态估计器，通过结合预积分 IMU 测量和特征观察，采用紧耦合的非线性优化方法，利用波束法检测模块，实现最小计算开销的重定位，并进行四自由度位姿图优化以确保全局一致性，具有高精度和通用性。
PDF7 years ago