《视觉SLAM的研究现状与展望》PDF+DOC
作者:吴凡,宗艳桃,汤霞清
单位:四川省计算机研究院
出版:《计算机应用研究》2020年第08期
页数:7页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJSYJ2020080020
DOC编号:DOCJSYJ2020080029
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《基于RGB-D传感器的同步定位与建图方法研究》PDF+DOC2020年第03期 周梦妮,张国伟,卢秋红,吉志鹏,宋孟良,纪栋梁
《单机器人SLAM技术的发展及相关主流技术综述》PDF+DOC2020年第18期 刘明芹,张晓光,徐桂云,李宗周
《无人驾驶车辆视觉SLAM方法综述》PDF+DOC2020年第07期 李希宇,仲首任,马芳武
《遮挡情况下刚体位姿估计的自适应无迹卡尔曼分布式融合》PDF+DOC2020年第01期 冯远静,黄良鹏,张文安
《低成本激光和视觉相结合的同步定位与建图研究》PDF+DOC2019年第02期 尹磊,彭建盛,江国来,欧勇盛
《基于Kinect传感器和ORB特征的视觉SLAM算法设计与实现》PDF+DOC2018年第05期 许芬,王振
《室内定位技术在变电检修中的应用》PDF+DOC2018年第18期 李振华,吴敏敏
《基于视觉的移动机器人同时定位与建图研究进展》PDF+DOC2010年第04期 孙凤池,黄亚楼,康叶伟
《智能轮椅视觉SLAM仿真系统实现》PDF+DOC2009年第05期 陈勇,吕霞付,李凤华
针对自主定位与环境构建问题,基于视觉传感器的同时定位与地图构建(SLAM)成为现阶段研究的热点,为深入分析视觉SLAM的现状,综述其相关算法与成果。首先简要概述了视觉SLAM的概念、特点与研究意义;然后深入分析帧间估计算法,详细描述经典的帧间估计方法,其中包含基于特征点的方法、基于光流的方法和直接法,并介绍了经典视觉SLAM算法的标志性成果;之后按照有监督学习与无监督学习两种方式介绍深度学习在视觉SLAM中的研究进展,并对算法进行了归纳总结;此外分析了视觉SLAM和惯性导航的融合;最后展望了视觉SLAM的未来发展趋势。
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