位姿估计

李群和李代数

在采用优化方法进行SLAM位姿估计时，这种内在约束让优化求解变的非常困难。因此这里需要引入李群、李代数的概念，通过李群-李代数的转换可以去除这种内在约束，简化优化求解过程。
ros漫步·2022-12-30 18:07

多视图几何

介绍在视觉slam中，相机位姿估计是重要的环节，其中使用的就是多视图几何模型，本文将简要介绍各种多视图几何模型。
ros漫步·2022-12-30 18:36

SLAM中位姿估计的图优化方法比较

AComparisonofGraphOptimizationApproachesforPoseEstimationinSLAM作者：AndelaJuric´,FilipKendeš,IvanMarkovic´,IvanPetrovic论文地址：chrome-extension://ikhdkkncnoglghljlkmcimlnlhkeamad/pdf-viewer/web/viewer.html
Tom Hardy·2022-12-29 11:36

目标检测-位姿估计-学习笔记

目标检测-位姿估计-学习笔记刚体6D位姿估计方法综述姿态估计算法汇总|基于RGB、RGB-D以及点云数据机器人抓取汇总|涉及目标检测、分割、姿态识别、抓取点检测、路径规划
求知小菜鸟·2022-12-28 01:03

6D位姿估计的理解及BOP数据集参数说明

6D位姿估计的理解及BOP数据集参数说明一、6D位姿估计姿态估计在百度上搜会出现“姿态估计问题就是确定某一三维目标物体的方位指向问题”的解释，但是具体来讲确定某一三维目标物体的方位指向问题到底是什么意思呢
fighting_!·2022-12-27 08:02

6D位姿估计学习

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、基本知识6D位姿相机内参二、6D位姿估计方法1.基于对应点的方法2.基于模板3.基于投票评价标准小结一、基本知识6D位姿参见文章
wliu_kk·2022-12-27 08:01

传统的6d位姿估计fangfa1_6D位姿估计小结

给定输入图片，6D位姿估计是估计从物体坐标系O到相机坐标系C的刚性转换，包括3D旋转R和3D平移T。其中，T决定物体在图片中的位置和比例，R根据物体的3D形状和表面纹理信息影响物体外观。
weixin_39601929·2022-12-27 08:31

ros 开源物体检测_NO. 1 物体位姿估计 & 机器人抓取

开源算法【MIT&Princeton做的物体抓取算法】基本思想：基于深度学习物体语义分割->基于事先建好的模型进行ICP匹配获得位姿特色：利用自监督学习减少数据的依赖性http://apc.cs.princeton.edu/【TECHNISCHEUNIVERSITATDRESDEN】http://cvlab-dresden.de/research/scene-understanding/pose-
weixin_39869378·2022-12-27 08:31

关于物体位姿估计方法的总结，及其对应的论文

参考1：https://blog.csdn.net/dsoftware/article/details/97955570参考2：基于单张RGB图像的三维物体重建和位姿估计_王凯祺总体：根据输入数据源，可以分为基于
视觉患者leon·2022-12-27 08:01

6D 位姿估计 位姿测量 常用方法总结 （适用于单目标场景）

在机器人的应用中，往往会涉及到基于视觉的6D位姿估计或者位姿测量的问题，现在PoseEstimation的论文现在非常多，也有很大的创新，不过目前SOTA的工作一般面向几个特定的数据集，比如LineMod
Musematics·2022-12-27 08:31

物体6D位姿估计方法总结

物体6D位姿估计方法总结在抓取中，6D物体位姿常常是被需要的，能够帮助机器人获得目标物体的位置和方位。方法分类：①.基于对应的方法找到输入数据与存在的完整3D物体模型之间的对应关系。
bloomerOAO·2022-12-27 08:59

Single Shot 6D Object Pose Prediction代码复现--测试

Singleshot6DObjectPosePrediction代码复现–测试初研究6D位姿估计，在网上看到了Real-TimeSeamlessSingleShot6DObjectPosePrediction
fighting_!·2022-12-27 03:41

中文论文阅读笔记

同时针对深度神经网络分割不准确以及传统方法在计算位姿时受运动物体影响较大等问题,重点开展了基于语义信息的特征提取、点线融合的帧间位姿估计、结合多视图几何方法的运动物体检测等
Jumping润·2022-12-25 18:53

四.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之四: ROS系统位姿估计包robot_pose_ekf详解

卡尔曼滤波器开发实践之一:五大公式二.卡尔曼滤波器开发实践之二:一个简单的位置估计卡尔曼滤波器三.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之三:基于三个传感器的海拔高度数据融合四.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之四:ROS系统位姿估计包
okgwf·2022-12-25 11:29

位姿估计调研

刚体6D位姿估计方法综述https://zhuanlan.zhihu.com/p/143987243G2L-Net论文标题：G2L-Net:GlobaltoLocalNetworkforReal-time6DPoseEstimationwithEmbeddingVectorFeatures
熙铭在学习·2022-12-25 01:02

论文阅读笔记《PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes》

核心思想  本文提出一种基于卷积神经网络的物体分割与位姿估计的方法（PoseCNN）。如下图所示，输入图像经过卷积层特征提取之后，分成三个任务分支：语义分割、平移矩阵预测和旋转矩阵（四元数）预测。
深视·2022-12-25 01:01

学习笔记之——Semi-direct Visual Odometry (SVO)

目录原理Tracking（位姿估计线程）第一步：图像对齐第二步：特征对齐第三步：位姿结构优化Mapping（建图线程）复现测试demo编译运行参考资料SVO是一种半直接法的视觉里程计，结合了基于特征点方法的优点
gwpscut·2022-12-23 14:43

PoseCNN(A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes)复现记录

PoseCNN:ACbjonvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes挖个坑，希望研究位姿估计的人大家一起来交流。
Robot_Sun56·2022-12-23 12:45

PoseCNN——自我总结

目的：6D位姿估计使用网络：CNN应用场景：杂乱无章传统方法：通过匹配特征点，再求位姿（要求：图片有丰富的纹理）发展：深度相机出现后，通过回归像素到3D对象坐标建立2D-3D关联（不能处理对称的对象）relatedwork
是蓝天白云也是希望·2022-12-23 12:10

位姿估计数据集汇总

1.PoseCNN贡献的YCB-VideoDataset~265GPoseCNN项目与数据集地址2.LineMod3.SUNRGB-D4.Pix3D5.ScanNet6.ObjectNet3D7.PASCAL3D+数据集开发语言：Matlab包含标注工具Annotation_tools===========Thereare9directoriesinthispackage:Anchor.Ancho
ANTennaaa·2022-12-23 10:45

[学习SLAM]轮速仪的建模与精度评估/轮速里程计（实践篇）

如下：针对模型2详细的说明以及代码实现：用轮速计实现双轮差动机器人的位姿估计1、轮速计的工作原理根据安装在双轮差动机器人左右2个驱动轮电机上的光电编码器，来检测车轮在一定时间内移动的距离，从而推算出机器人相对位姿
苏源流·2022-12-22 17:18

SLAM中常用到的评价指标

一.从TUM数据集出发前提假设：给出的位姿估计值为P1...Pn∈SE(3)P_1...P_n\inSE(3)P1...Pn∈SE(3),真值为Q1...Qn∈SE(3)Q_1...Qn\inSE(3)
wrotcat·2022-12-19 13:49

slam14讲之第12讲--回环检测

前端->位姿估计->后端->优化位姿和路标点，回环问题引出：上一讲说过，在BA优化中，我们使用了整个位姿信息和空间点，通过观测方程来推导帧间像素差异来优化位姿，但是考虑这样一个问题，1、每次优化都能得到最优解吗
vigigo·2022-12-19 07:51

视觉SLAM⑦---视觉里程计Ⅰ（3D-2D:PnP，3D-3D:ICP）

目录7.93D-2D：PnP7.9.1直接线性变换7.9.2P3P7.9.3最小化重投影误差求解PnP7.10实践：求解PnP7.10.1使用EPnP求解位姿7.10.2手写位姿估计7.10.3使用g2o
Courage2022·2022-12-18 11:23

VDO-SLAM中的场景流强度计算

VDO中初始位姿估计：1.P3P+RANSAC估计位姿：先获取上一帧的UnprojectStereoStat3D静态点(在位姿优化部分获得，跟建图有关)以及当前帧用来估计相机位姿的2D点，P3P+RANSAC
Jumping润·2022-12-18 08:52

第二阶段文献总结

（一）CoSLAM1、系统功能和亮点功能：本文是第一个动态场景下多相机合作的同时定位、静态图构建、动态点轨迹估计的SLAM系统亮点：引入相机间位姿估计和相机间建图解决动态物体问题维护每一个map点的不确定度
牛犇犇子木·2022-12-18 08:49

openMVS

稠密重建openMVS的输入是一组图像以及已经计算出的位姿，所以省去了SFM位姿估计的部分。在openMVS的稠密重建中，由以下部分组成：深度图计算、深度图融合、点云颜色计算和点云法线计算组成。
Pandamahu·2022-12-17 22:04

PCL点云处理之VFH特征计算与直方图显示（七十一）

VFH特征计算与直方图显示（七十一）前言一、具体代码二、结果展示前言视点特征直方图VFH(ViewpointFeatureHistogram)描述子，它是一种新的特征表示形式，应用在点云聚类识别和六自由度位姿估计问题
点云学徒·2022-12-16 07:31

ORB-SLAM2双目开源框架 （2） Tracking解析

后续的位姿估计和地图扩展都是基于双目初始化的结果。该部分由voidTracking::StereoInitialization()实现，通过当前帧包含特征点的数量判断是
Gone_float·2022-12-12 09:45

RGB-D转换为点云图

目录前言一、图像数据的采集二、相机的位姿估计1.位姿估计的方法2.RGB-D转点云拼接总结前言这两天要做一个RGB-D转点云并进行拼接的小实验，这里面包含了几个小步骤分别是图像数据的采集、位姿的估计、RGB-D
匍匐的狗仔·2022-12-11 09:26

【论文精读】SfMLearner——《Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video》

《UnsupervisedLearningofDepthandEgo-MotionfromVideo》（SfmLearner）提出了基于自监督学习的单目深度+位姿估计的经典框架，成为最基本的自监督学习的范式
M号攻城狮·2022-12-10 21:40

（普、深、6）6D姿态估计算法汇总

参考链接：机械臂抓取---（1）概述-PeterPeng7997-博客园(cnblogs.com)17篇6D姿态估计算法汇总（含论文，代码及解读）6D位姿估计（开源包含视频测试）1.DenseFusion
cocapop·2022-12-10 17:17

基于RGBD深度相机的室内稠密三维重建

在每一帧中，不断进行位姿优化，并根据新计算的位姿估计更新重构。该方法不严格依赖于时间的一致性，允许自由形式的相机路径，瞬时的重新定位，和频繁的重新访问相同的场景区域。
一颗小萌新·2022-12-10 16:28

每天一篇论文 271/365 A Framework for Depth Estimation and Relative Localization of Ground Robots Using Com

AFrameworkforDepthEstimationandRelativeLocalizationofGroundRobotsUsingComputerVision摘要分散式结构中的三维深度估计和相对位姿估计问题是需要多个视觉控制机器人协调的任务中出现的一个具有挑战性的问题
流浪机器人·2022-12-10 03:08

ROS学习笔记之——EKF （Extended Kalman Filter） node 扩展卡尔曼滤波

基本思路就是用松耦合方式融合不同传感器信息实现位姿估计。下面来学习一下目录robot_
gwpscut·2022-12-09 22:24

【自动驾驶】常见位姿估计算法的比较： 三角测量、PNP、ICP、

请参考【位姿估计|视觉SLAM|笔记】常见位姿估计算法的比较PnP（Perspective-n-Point）是根据图像中1.特征点的二维像素坐标2.特征点的三维空间坐标来估计相机在参考坐标系中位姿。
Mister Zhu·2022-12-09 19:38

位姿估计之PnP算法

最近实验室学习安排是了解Pnp问题解法，于是就在网上找了各种文章学习，在此进行总结，给我卷！！！1.什么是PnP问题？PnP(全称Perspective-n-Points)，指3D到2D点对的物体运动定位问题，即已知物体在世界坐标系下的坐标，以及物体在相机的图像平面的像素坐标，求解相机的位姿（六个自由度，位置坐标和三个方向角）。2.PnP问题的可解性知道了PnP问题后，就要讨论n在不同取值下的可解
给我卷·2022-12-09 19:06

激光SLAM的发展和应用趋势

Mapping：在给定机器人位姿的情况下，估计环境地图SLAM解决的问题机器人在环境中的位姿导航过程中需要的环境地图自主移动机器人核心技术，路径规划所需要的环境地图，定位位姿估计。
小小龙o0·2022-12-08 11:02

Learning-based feature matching and pose estimation

基于深度学习的特征匹配与位姿估计1.Learning-basedfeaturematching（基于深度学习的特征匹配（可直接应用于SFM、SLAM、视觉定位））1.1.Motivation1.2.Featurematchingpipeline1.3
CashAp·2022-12-08 09:29

深度学习 +SLAM：SuperGlue

简介传统SLAM的流程通常包括如下内容，特征点提取+描述，特征点匹配+异常点去除，位姿估计。在以往前人的工作中，SuperPoint和D2-Net试图解决特征点检测和描述的问题。
海滩油炸·2022-12-08 09:13

[精读论文]《DE‐SLAM: SLAM for highly dynamic environment》&&《The STDyn-SLAM: A Stereo Vision and Semantic

《DE‐SLAM:SLAMforhighlydynamicenvironment》①(总体)针对：场景中动态元素(短期动态STD和长期动态LTD）影响SLAM系统稳定性和位姿估计的准确性问题。
Rush_Coding·2022-12-08 01:02

动态环境下SLAM

2.如何消除动态物体对位姿估计的影响，保持系统的鲁棒性？3.构建地图时对运动物体如何处理，是直接丢弃还是跟踪重建？
lemaden520·2022-12-08 01:58

（普）学习路线------物体坐标系转换、姿态估计

参考如何理解物体的6D位姿估计任务？
cocapop·2022-12-07 14:49

编译运行DS-SLAM

https://github.com/ivipsourcecode/DS-SLAM结合segnet和orb-slam2的语义地图生成框架，结合语义信息和运动特征点检测，来滤除每一帧中的动态物体，从而提高位姿估计的准确性
花生啤酒八宝粥·2022-12-06 18:35

r相机采集的图片转化为halcon识别的图像源码_【视觉】采用空间投影的深度图像点云分割...

本文摘自于：郭清达,全燕鸣.采用空间投影的深度图像点云分割[J].光学学报,2020,40(18):1815001点云分割是点云处理的一个关键环节,其分割质量决定了目标测量、位姿估计等任务的精确与否。
weixin_39943202·2022-12-05 11:26

PlanarSLAM：基于结构化约束的视觉SLAM

在我们所熟知经典SLAM系统，以ORB-SLAM为代表的通过特征点法在相机位姿估计方面有很好的表现，但在一些人为构造的弱纹理环境下，由于缺少可靠的特征点的缘故，导致表现性能下降。
深蓝学院·2022-12-04 17:39

PlanarSLAM：基于结构化约束的视觉SLAM

1.摘要在我们所熟知经典SLAM系统，以ORB-SLAM为代表的通过特征点法在相机位姿估计方面有很好的表现，但在一些人为构造的弱纹理环境下，由于缺少可靠的特征点的缘故，导致表现性能下降。
瞻邈·2022-12-04 17:06

[文章阅读] EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object ...

试图解决：基于PnPDE的单目物体位姿估计，需要获得图像中点的3D深度（通过深度网络之类的方法）以及2D-3D之间的关联，然后通过PnP求解得到物体位姿；而PnP本质上不可导，使得无法通过反向传播位姿的误差训练网络
感天动地大白狗·2022-12-03 11:38

cvpr 深度估计_近两年 CVPR ICCV ECCV 相机位姿估计、视觉定位、SLAM相关论文汇总...

MapNet：去中心化的环境建图，并且能够完成重定位，使用RNN网络3.P2P-flyingcamera：飞行图像合成中的p2p问题求解4.Unknown-Principal-Point：主点位置未知的相机位姿估计
酔与符号·2022-12-03 10:11

(翻译)edge slam

取得了很大的发展,但是在低纹理环境中依然有很大的挑战.在低纹理环境中,由于缺乏充足的特征点,基于特征点的SLAM无法可靠的估计环境结构和位姿.此外,当3d-2d对应特征点的数量不足以使用BA进行增量式相机位姿估计时
Hcaroline·2022-12-03 10:02
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