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World File Search System大满贯
rz家族 - 视觉AI大满贯解决方案指南
RENESAS的动态可重构处理器（DRP）技术是内置的特殊用途硬件（MPU），可显着加速图像处理算法的10倍或更多。它将硬件解决方案的高性能与CPU的灵活性和扩展能力相结合。有关更多信息，请参阅Vision Accelerator：DRP Web。
by-slam：基于台面和语义信息提取的动态视觉大满贯系统
摘要：SLAM是一种至关重要的技术，用于实现无人车辆的自主导航和定位。传统的视觉同时本地化和映射算法建立在静态场景的假设上，从而忽略了动态目标在现实世界环境中的影响。来自动态目标的干扰可以显着降低系统的定位精度，甚至导致跟踪故障。为了解决这些问题，我们提出了一个名为S-Slam的动态视觉大满贯系统，该系统基于“同样和语义信息提取”。最初，引入了词汇描述符来描述定向的快速特征点，从而提高了特征点匹配的精度和速度。随后，fasternet替换了Yolov8的骨干网络以加快语义信息提取。通过使用DBSCAN聚类对象检测的结果，获得了更精致的语义掩码。最后，通过利用语义面膜和表现约束，可以辨别和消除动态特征点，从而仅利用仅利用静态特征点进行姿势估计，并构建了不包括动态目标的密集3D地图。在TUM RGB-D数据集和现实世界情景上进行了实验评估，并证明了拟议算法在滤除场景中的动态目标方面的有效性。与Orb-Slam3相比，TUM RGB-D数据集的本地化准确性提高了95.53％。针对经典动态大满贯系统的比较分析进一步证实了通过lam的定位准确性，地图可读性和鲁棒性的提高。
lvi融合：强大的激光射击惯性大满贯方案
摘要：随着在自动驾驶领域的同时定位和映射技术的发展，当前的同时定位和映射方案不再是单个传感器，并且正在朝着多传感器融合的方向发展，以增强ro骨和准确性和准确性。在这项研究中，提出了一种基于相机，LIDAR和IMU的多传感器融合的定位和映射方案，称为LVI融合。不同的传感器具有不同的数据采集频率。为了解决异质传感器数据紧密耦合中时间不一致的问题，时间对齐模块用于对齐激光雷达，相机和IMU之间的时间戳。图像分割算法用于分割图像的动态目标并提取静态关键点。同时，进行了基于静态关键点的光流跟踪，并提出了强大的特征点深度恢复模型，以实现对特征点深度的强大估计。最后，LIDAR约束因子，IMU前综合约束因子和视觉约束因子共同构造使用基于滑动窗口的优化模块处理的误差方程。实验结果表明，所提出的算法具有竞争力和鲁棒性。
在镜像环境中对视觉大满贯方法进行基准测试
抽象的视觉同时定位和映射（VSLAM）为室内和室外导航发现了应用程序，这些应用程序通常会使其经常受到视觉复杂性的影响，尤其是镜像的反射。镜像存在的影响（时间可见及其在框架中的平均大小）的影响会影响定位和映射性能，而系统使用的直接技术预计会表现较差。因此，收集了记录在镜像环境中的图像序列的数据集Mirrenv，并用于评估现有代表性方法的性能。RGBD ORB-SLAM3和BUNDLEDEFUSION似乎随着镜像持续时间的增加显示了绝对轨迹误差的中等降解，而其余结果并未显示出显着降低的定位性能。事实证明，生成的网格图非常不准确，重建中的真实和虚拟反射碰撞。讨论了镜子环境中可能的错误和鲁棒性来源，概述了未来的方向，以验证和改善在平面镜的存在下VSLAM性能。Mirrenv数据集可从https://doi.org/10.17035/d.2023.0292477898获得。
比较用于Carlike车辆的超声波和激光传感器的大满贯算法
同时本地化和映射（SLAM）是构建环境一致地图的过程，自动移动机器人行驶时，同时确定其在未知环境中未知位置中的地图上的位置。SLAM用于诸如自动驾驶汽车系统，灾后恢复以及生命检测，矿山或凹痕地图提取等技术。SLAM旨在改善当今的自动驾驶机器人技术，并在将来建立近乎完美的自主机器人技术。有了这个想法，研究人员对大满贯问题的兴趣及其研究越来越持续。以这种方式，SLAM使结果更接近现实。自主机器人最重要的标准之一是它感知其环境的能力。放置在机器人上的传感器将环境条件信息转换为适用于机器人处理的信号。适当的传感器选择非常重要，因为它影响了向机器人提供的环境条件信息的质量和数量。这项研究旨在确定SLAM中使用的传感器技术及其对SLAM问题解决方案的贡献。在这项研究中，使用单个传感器在特定环境中获取数据。索引项 - 自主，本地化，映射，机器人，传感器。
Adaptslam：通过不确定性最小化的资源限制，边缘辅助自适应大满贯
摘要 - 越来越多地提出了用于减少运行同时本地化和映射（SLAM）算法的移动设备的资源消耗的解决方案，其中大多数边缘辅助的SLAM系统假设移动设备之间的通信资源和边缘服务器之间的通信资源是无限制的，或者依靠HEURISTIC，或者依靠Heursistical来选择Edge的信息来传输Edge de Edge to the Edge the Edge the Edge the Edge。本文介绍了Adaptslam，这是一种边缘辅助的视觉（V）和Visual惯性（VI）SLAM系统，该系统适应了可用的通信和计算措施，基于我们开发的理论基础，我们开发了用于在移动设备中构建最佳本地和全球映射的关键框架（代表性框架）的子集（代表性框架）的子集（代表性框架）。我们实施了Adaptslam，以与最先进的开源VI-SLAM ORB-SLAM3框架合作，并证明，在受限的网络带宽下，将跟踪误差降低了62％，与最佳的基线方法相比。索引项 - 中等定位和映射，边缘计算，不确定性定量和最小化
适用于移动增强现实的强大协作视觉惯性大满贯
摘要 - 在多用户移动AR应用程序中确保精确的实时本地化并确保鲁棒性是关键挑战。利用协作信息来增强轻量级设备的跟踪准确性，并强化整体系统的鲁棒性是至关重要的。在本文中，我们提出了一个可靠的集中式协作多代理VI-SLAM系统，用于移动AR交互和服务器端有效的一致映射。该系统在移动设备上部署了轻巧的VIO前端，以进行实时跟踪，并在远程服务器上运行的后端以更新多个子包。当检测到跨代理之间的跨代理之间的重叠区域时，系统执行子束融合以建立全球一致的图。此外，我们提出了一个基于在线注册和融合的多代理场景中的可覆盖率领域的地图注册和融合策略。为了提高前端对代理的跟踪准确性，我们介绍了一种策略，以将全局地图更新为本地地图，以中等频率的摄像机率姿势估计前端VIO和低频全局地图优化，使用紧密耦合的策略，以实现全局图中的多代数前端估计的一致性。通过在服务器上执行后端映射并在多个移动设备上部署VIO前端以进行AR排除，从而进一步确认了所提出的方法的有效性。此外，我们通过分析代理和服务器结束的网络流量，同步频率以及其他因素来讨论提出系统的可扩展性。
增强了视觉大满贯，以无碰撞驾驶使用轻巧的自动驾驶汽车
过去二十年来，理论和经验文献中已经看到了惊人的增长，试图解释企业为何持有现金。开创性研究提供的四个主要解释与预防动机有关，经理的激励措施未对准，交易成本和税收延期（有关详细评论，请参见Graham＆Leary，2018年）。以前的许多工作都使用会计率和减少形式模型中的其他公开信息，以确定企业积累现金的倾向。最近的研究提出了一些新的因素（或驱动因素），例如携带成本，债务成熟，无形资产，研发支出，资产有形，有形的资产，遣返收入的税收成本，工业化多元化，与客户的关系以及跨国公司对公司现金持有的解释。此问题创造了一组现金持有的潜在决定。但是，文献尚未定居一套公认的现金持有量最重要的决定因素。使用机器学习
Hilti Slam挑战2023：基准单 +多...
摘要 - 中等定位和映射系统是在手持和机器人应用中定位的关键推动剂。过去几年中组织的希尔蒂大满贯挑战在基准以高准确性为世界上最好的大满贯系统基准测试。但是，这些系统的更多功能尚待探索，例如在各种传感器套房和多课程大满贯之间的平台不可知论。这些因素间接用作现实应用程序中鲁棒性和易于部署的指标。没有公开可用的数据集和基准组合，这考虑了这些因素的总和。HILTI SLAM挑战2023数据集和基准测试解决了此问题。此外，我们提出了一种新型的效果标记设计，以从地面上的预先调查点进行预测，从安装在机器人上的架子上的激光雷达和算法可以估算其在MM级准确性上的位置。挑战的结果表明，整体参与的增加，单课大满贯系统变得越来越准确，在不同的传感器套件中成功运行，但相对较少的参与者进行了多课大满贯。数据集URL：https：//www.hilti-challenge.com/dataset-2023.html
seg-slam：动态室内RGB-D视觉大满贯整合几何和基于Yolov5的语义信息
摘要：同时定位和映射（SLAM）对于移动机器人技术至关重要。大多数vi-sual SLAM系统都假定环境是静态的。但是，在现实生活中，有许多动态对象，会影响这些系统的准确性和鲁棒性。为了改善视觉大满贯系统的表现，这项研究提出了基于定向的快速和旋转简短（ORB）-Slam3框架的动态视觉大满贯（SEG-SLAM）系统，您只能看一次（YOLO）V5深学习方法。首先，基于ORB-SLAM3框架，Yolov5深学习方法用于构建用于目标检测和语义分割的融合模块。此模块可以有效地识别并提取明显和潜在动态对象的先验信息。第二，使用先前的信息，深度信息和表现几何方法为不同的动态对象开发了差异化的动态特征拒绝策略。因此，提高了SEG-SLAM系统的定位和映射准确性。最后，拒绝结果与深度信息融合在一起，并使用点云库构建了无动态对象的静态密集映射。使用公共TUM数据集和现实世界情景评估SEG-SLAM系统。所提出的方法比当前动态视觉大满贯算法更准确，更健壮。