6d位姿估计

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

应用霍夫森林预测下一个最佳视角：Recovering 6D Object Pose and Predicting Next-Best-View in the Crowd—2016（笔记）

应用霍夫森林预测下一个最佳视角：Recovering6DObjectPoseandPredictingNext-Best-ViewintheCrowd—2016（笔记）恢复6D物体姿态，在复杂环境预测下一个最佳视角文章利用霍夫森林作为潜在分类器实现
樱木仙僧·2022-12-15 09:45

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

6D姿态估计算法汇总

文章目录标题6D姿态估计的算法1、GDR-Net:Geometry-GuidedDirectRegressionNetworkforMonocular6DObjectPoseEstimation（CVPR2021
1998@逆风生长·2022-12-10 17:48

（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

这个包用于评估机器人的3D位姿，使用了来自不同源的位姿测量信息，它使用带有6D（3Dpositionand3Dorientation）模型信息的扩展卡尔曼滤波器来整合来自轮子里程计，IMU传感器和视觉里程计的数据信息
gwpscut·2022-12-09 22:24

类级6D姿态估计(1)-NOCS论文超详细解读

Abstract1.解决的问题对未见的对象实例进行6D姿态估计，不依赖于精准的CAD模型。2.贡献提出了归一化对象坐标空间(NOCS)。
瀚文文文问问·2022-12-09 19:09

Single-Stage 6D Object Pose Estimation 论文详解

摘要这篇文章建立在基于分割驱动的6D姿态估计论文，论文中参考文献[13]就是这篇论文，实际上这两篇论文是一个实验室的工作，本篇论文也是在解决[13]结论中作者提出的问题。
瀚文文文问问·2022-12-09 19:39

【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

PnP算法初步

PnP的应用范围很广比如两阶段法的6D姿态估计以及视觉SLAM等等。特征点的3D位置可以由三角化或者RGB-D相机的深度图确定，当然还
HIT-LQM·2022-12-09 19:06

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

依据imu姿态角计算z轴倾角_[姿态估计] DenseFusion详解

今天分享一篇关于6D姿态估计任务的paper：《DenseFusion:6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion》来源于CVPR2019，作者李飞飞等人。
weixin_39646706·2022-12-07 14:03

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

第十二届蓝桥杯青少年Python组省赛真题+参考答案

选择题严禁使用程序验证A、4B、5C、6D、7第三题导入random模块后，执行print(random.randrange(10,10
学编程找Tony·2022-12-05 09:39

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

复习C++期末考试题目

A）0B)5C）6D）24．若有定义inta=3
编程小鱼六六六·2022-12-03 01:21

活动报名|港中文博士生陈凯：6D物体位姿估计及其在机器人抓取中的应用

11月30日（周三）晚上19:00「青源Live第56期丨6D物体位姿估计及其在机器人抓取中的应用」将在线举办，来自香港中文大学计算机科学与工程学系的博士生陈凯（师从窦琪教授）做报告分享，欢迎预约观看并参与线上交流
智源社区·2022-11-30 17:50

传统的6d位姿估计fangfa1_3D目标检测&6D姿态估计之SSD-6D算法--by leona

最近的研究主要以6D检测为主，本篇介绍基于2D检测器SSD的3D检测器SSD-6D。2)介绍：许多3D检测器都是基于视角的(viewbased)，生成一系列离散的目标视角用于后续视频序列的特征计算。
weixin_39615984·2022-11-30 01:37

CVPR2021 | 国防科大：基于几何稳定性分析的物体位姿估计方法

物体6D姿态估计是机器人抓取、虚拟现实等任务中的核心研究问题。近些年来，随着深度学习技术和图像卷积神经网络的快速发展，在提取物体的几何特征方面出现了许多需要改善的问题。
OpenCV中文网公众号·2022-11-30 01:07

传统的6d位姿估计fangfa1_6D姿态估计算法汇总（上）

的领域从业者正在共同进步~1、DenseFusion:6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion(CVPR2019)主要思想：用于从RGB-D图像中估计一组已知对象的6D
weixin_39862097·2022-11-30 01:07

传统的6d位姿估计fangfa1_基于改进的点对特征的6D位姿估计

作者：仲夏夜之星来源：微信公众号|3D视觉工坊(系投稿)3D视觉精品文章汇总：https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达论文题目：6DPoseEstimationusinganImprovedMethodbasedonPointPairFeatures作者：JoelVidal,Ch
晗小呆·2022-11-30 01:37

python读取ply格式的3D模型文件

我的项目是位姿估计，往往用到3D模型，一般在数据预处理的时候用，代码通常在dataset之类的文件中。
最幸伏的人·2022-11-30 01:06

盘点类别级物体6D位姿估计

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1.Category-level6DObjectPoseRecoveryinDepthImages作者在深度模态的背景下，解决类别级的物体6D位姿估计问题
Tom Hardy·2022-11-30 01:35

Paper Reading——MoreFusion: Multi-object Reasoning for 6D Pose Estimation from Volume基于体素融合的多目标6D位姿估计

我们的方法从单个RGB-D视图中估计3D对象位姿，当相机移动时，积累来自多个视图的位姿估计和非参数占用信息，并执行联合优化以对接触的多个接触目
all is okk·2022-11-30 01:02

ECCV 2022 | 从单目RGB图像中进行类别级6D物体姿态估计

作者|CVer编辑|汽车人原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/RYE8R7W-5j1E2bpHSbw8yQ点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【数据集下载】获取计算机视觉近30种数据集！题目：ObjectLevelDepthReconstructionforCategoryLevel6DObjectP
自动驾驶之心·2022-11-30 01:01

视觉SLAM的二维和三维点的特征匹配，位姿估计的方法总结

对于视觉，单目经常拿到的数据点是二维，当然也有像双目、kinetic这样的深度相机拿到3d坐标，对于激光一般都是拿到的三维点云坐标。那么对于一些已经提取到的特征点，如何进行匹配，从而估计出传感器的运动，参考视觉十四讲第七讲，自己总结一下，便于以后查看：首先介绍以下相机的运动过程：世界系、相机系、归一化相机系、像素系世界坐标系固定下，有一点Pw(x,y,z)，相机在初始时刻在世界坐标系下的位姿已知，
bug大湿·2022-11-29 23:28

视觉SLAM十四讲学习5 位姿估计（7）光流法，光流跟踪

视觉SLAM十四讲学习5位姿估计（7）光流法前言LK光流光流金字塔前言本篇继续位姿估计，光流法，光流跟踪。LK光流基于特征点的位姿估计中，特征匹配是比较耗时的过程。
RuiH.AI·2022-11-28 16:01

摄影测量中的计算机视觉之位姿估计(Pose estimation)

位姿估计是已知一组世界坐标系3D点和其对应的图像坐标系下的2D点,去寻找他们之间转换关系.x=PX已知x和X,求P是位姿估计.已知x,x’和P,P’,求X是Triangulation.用数学表达式表达就是
Justgoodnight·2022-11-28 16:30

基于改进的点对特征的6D位姿估计

摘要：点对特征是基于模型的6D位姿估计方法中最成功的一种，作为传统的
Tom Hardy·2022-11-28 16:30

ViSP学习笔记（二十三）：根据特征点进行位姿估计

官方教学文档：https://visp-doc.inria.fr/doxygen/visp-daily/tutorial_mainpage.html  本文主要介绍了如何使用ViSP实现根据特征点进行位姿估计
深视·2022-11-28 16:30

视觉里程计——基于特征点的位姿估计

slam系统分为前端和后端，其中前端也叫视觉里程计，视觉里程计根据相邻图像的信息进行粗略的位姿估计，为后端提供较好的初始值，发展至今，视觉里程计的算法主要分为两大类：特征点法与直接法；其中特征点法具有稳定
那就举个栗子！·2022-11-28 16:59

从零学习SLAM位姿（二）

觉SLAM位姿估计（总结）版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
JeffFFFst·2022-11-28 14:32
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