对计算机视觉和机器人有点了解的人都知道SLAM,就是同步定位及绘图。尤其是基于视觉的Visual SLAM以及基于多传感融合的SLAM技术最近几年发展比较快。对于SLAM来说,系统的运行速度是个大问题,直接决定了机器人的行驶速度。 今天看到了一个叫做SLAM++的实时系统。这是一个使用了深度相机的系统,并且展示了“面向物体”的SLAM理念。这个系统的主要思想是通过高性能的GPU加速的目标检测,姿态估计,以及序贯更新的姿态图优化,实现一个目标层次的场景地图表示,从而将3D目标识别完全融入SLAM的系统框架。这个系统对于目标重复率较高的场景非常有效,具有高效和可扩展的特点,并且场景表示能力接近例如KinectFusion之类的“dense SLAM”系统。 这个系统还有其他的优势,例如用于跟踪和快速场景理解的高质量目标模型。 在这个主页上可以看到这个系统更多的信息。http://www.doc./~rfs09/slampp.html . 视频: http://www./watch?v=tmrAh1CqCRo |
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