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基于深度学习的光流有多好？
本文探讨了基于深度学习的模型与Orb-Slam3框架的深入估算的整合，以应对单眼同时位置和映射（SLAM）的挑战，并与纯旋转运动有关。这项研究正在研究使用激发通用网络进行这些网络的深度估计和混合组合的可能性，以取代传统的深度传感器并改善SLAM系统中的规模。使用定制的相机阵容进行了一系列实验，旨在隔离纯旋转运动。分析包括评估每个模型对SLAM过程的影响以及对深度估计和结果的定量性能指标（CPI）。结果显示了深度估计值的准确性和SLAM性能之间的联系，这强调了模型在改进SLAM系统中的深度估计潜力。这些发现有助于理解单眼深度估计在与污泥集成中的作用，尤其是在需要精确空间意识的应用中。
SLAM视觉感知的挑战评估模块
摘要尽管有望在视觉和机器人社区中进行大满贯研究，这些研究从根本上维持了智能无人系统的自主权，但视觉挑战仍然严重威胁其强大的操作。现有的大满贯方法通常集中在特定的挑战上，并通过复杂的增强或多模式融合来解决问题。然而，它们基本上仅限于特定场景，并具有非量化的理解和对挑战的认识，从而导致性能下降，并且具有较差的概括，并且（或）具有冗余机制的冗余计算。为了推动Visual Slam的边界，我们提出了一个完全计算可靠的评估模块，称为CEMS（SLAM的挑战评估模块），以基于明确的定义和系统分析，以进行一般视觉感知。它将各种挑战分解为几个共同方面，并使用相应的指标评估退化。广泛的实验证明了我们的可行性和表现不佳。与注释地面真相相比，所提出的模块的一致性为88.298％，与SLAM跟踪性能相比，强大的相关性为0.879。此外，我们根据CEMS显示了具有更好性能的CEM的原型大满贯，并且第一个全面的CET（挑战评估表）（EUROC，KITTI等）对各种挑战的客观和公平评估。我们使其在线提供，从而在我们的网站上受益。
语言扩展的室内大满贯（Lexis）
摘要 - 多功能和自适应的语义理解将使自主系统能够理解并与周围环境相互作用。现有的固定级模型限制了室内移动和辅助自主系统的适应性。在这项工作中，我们介绍了Lexis，这是一种实时的内部本地化和映射（SLAM）系统，它利用了大型语言模型（LLMS）的开放式视频库本质（LLMS），以创建一种统一的方法，以实现现场和放置识别。该方法首先构建了环境的拓扑大满贯图（使用视觉惯性探子仪），并嵌入了图节点中的对比性语言图像预处理（剪辑）特征。我们将此表示形式用于灵活的房间分类和细分，作为以室内为中心的地方识别的基础。这允许循环封闭搜索针对语义相关的位置。使用公共，模拟数据和现实数据，涵盖办公室和家庭环境，对我们提出的系统进行评估。它成功地将房间分类为不同的布局和尺寸，并优于最先进的房间（SOTA）。对于位置识别和轨迹估计任务，我们实现了与SOTA的等效性能，所有这些都使用相同的预训练模型。最后，我们演示了系统的计划潜力。视频：https：// youtu。BE/GRQF3EUDFX8
处理未来6G无线电访问网络中模块化医疗应用的优先级
在许多现实世界中，必须实时进行6D自我动作估计和映射。尤其是在机器人领域，低延迟和稳健的运动估计对于控制自动驾驶是必不可少的。动态生成的地图对于避免障碍物和路径计划也是必不可少的。迄今为止，实时融合各种传感器及其大量数据仍然是一项相当艰巨的任务。当传感器遭受外部诉讼和测量误差时，问题的复杂性就会增加。当自我运动估计和映射应在6D中进行，准确，稳健，低延迟且形状较小时，问题尤其困难。在本文中，我们建议通过以粗到精细的方式利用范围，磁性和内部感测来解决问题。这项工作的内容分为两个主要小节：使用多传感器融合方法在室内环境中进行稳健的态度和标题估计，以及使用基于激光拉尔达的系统的低延迟6D EGO-MOTION估计和映射技术。在第一部分中，我们提出了一种基于偏僻的二惯性和磁性传感器的新型多传感器融合。它的发展是为了进行稳健的态度和标题估计，并能够补偿外部磁场异常。我们制定了一个基于相关的滤波器模型，用于预处理术语数据，并采用了复发性神经网络（RNN）融合模型，以在室内环境中执行强大的估计。在第二部分中，我们提出了基于LiDAR扫描切片和并发匹配方法的低延迟大满贯框架。此框架 - 在并发的多线程匹配管道中使用切成薄片的点云数据，并利用态度和标题角度来实现高更新率和低延迟6D自我感动估计。将lissajous旋转模式应用于传感器的有限视场（FOV）。二维粗糙度模型被删除，以提取特征点，以进行点云的精细匹配和注册。此外，姿势估计器会参与时间运动预测变量，该预测器有助于在地图中找到特征对应关系，以便非线性优化器的快速收敛性。我们已经通过一系列广泛的实验验证了所提出的自我运动估计和映射方法，这些实验从远程诉讼，手工接种到无人机连接设置。在整个实验中，探索了不同的环境，例如室内实验室，办公室，家庭和工业地点以及各种混合条件。表明，这些方法能够进行高精度，低延迟估计以及快速运动和环境退化方面的鲁棒性。
基于端到端的基于学习的视觉大满贯
1）Zhu，Zihan等。“ Nice-Slam：神经隐式可扩展编码的猛击。”IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录。2022。尼斯 - 萨克1）
无人机辅助的Visual Slam生成重建的3D场景图
摘要 - 空中机器人在各种应用中起着至关重要的作用，在各种应用中，机器人对环境的意识是基本需求。作为一种用例，在受GPS贬低的环境中的无人机需要配备不同的传感器（例如，视觉传感器），这些传感器在执行姿势估计和本地化时提供了可靠的传感结果。在本文中，针对了安装在无人机上的摄像头，重建室内环境的地图，以生成3D场景图，以进行高级表示。因此，建造并使用配备了配套计算机和RGB-D相机的空中机器人与作者提出的同时定位和映射（VSLAM）框架合适地集成在一起。在重建地图，各种结构元素（包括门和墙壁）的同时提高机器人的情境意识，上面标有印刷的信托标记，其中拓扑关系的词典被馈送到了系统中。VSLAM系统检测标记并重建室内区域的地图，并具有更高级别的语义实体，包括走廊和房间。另一个成就是生成基于多层视力的情境图，其中包含室内环境的增强分层表示。在这方面，将VSLAM集成到所采用的无人机中是本文为GPS污染环境提供端到端机器人应用程序的主要目标。为了显示系统的实用性，已经在具有不同结构布局的室内场景中进行了各种现实状况实验。评估表明，提议的无人机应用程序可以进行足够的W.R.T.地面真相数据及其基线。
伊斯兰科技大学，
UR-01 (i) 拥有商学、工程、计算机科学或相关领域的学士学位，并取得公认机构颁发的 MBA 学位，每级成绩为 55% 或同等平均绩点。 (ii) 在知名州/国家机构/研究所/跨国公司/大学拥有至少 05 年的项目管理、创业、初创活动、创新、技能培训经验。 理想情况 (i) 拥有创新/创业/或相关领域的博士学位/额外高级学位。 (ii) 管理初创企业/孵化机构/项目的特定专业知识。 (iii) 强大的公关技巧/了解 IRP/第 8 条公司/初创企业的法律方面。 (iv) 熟悉新兴技术/了解初创企业/商业惯例。 (v) 领导技巧以及指导和激励不同团队/企业家/创意人才的能力。 (vi) 计算机应用/数据分析/解决问题的技能。 02
粒子滤清器大满贯用于车辆定位
* liu，tianrui是电子邮件，电子邮件：tianrui.liu.ml@gmail.com摘要：同时本地化和映射（SLAM）在机器人技术中提出了强大的挑战，涉及地图的动态构造，同时确定了居住环境中机器人的精确位置。这项复杂的任务进一步加剧了固有的“鸡肉和蛋”的困境，其中准确的映射依赖于对机器人位置的可靠估计，反之亦然。SLAM的计算强度增加了一层复杂性，使其成为现场至关重要但苛刻的话题。在我们的研究中，我们通过采用粒子滤光片大量方法来应对SLAM的挑战。我们的方法利用了编码的数据和光纤陀螺仪（FOG）信息，以实现对车辆运动的精确估计，而激光雷达技术通过提供对周围障碍的详细见解来有助于环境感知。这些数据流的集成最终在建立粒子滤清器猛击框架中，代表本文中的键工作，以有效地导航和克服与机器人系统中同时定位和映射相关的复杂性。
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。
Swarm-Slam：多机器人系统的稀疏分散协作同时本地化和映射框架
摘要 - 合并同时定位和地图（C-SLAM）是在没有外部定位系统（例如室内，地下或水下）中成功多机器人操作的重要组成部分。在本文中，我们引入了Swarm-Slam，这是一种开源C-Slam系统，旨在可扩展，灵活，分散和稀疏，它们都是Swarm Robotics的关键特性。我们的系统支持LIDAR，立体声和RGB-D传感，它包括一种新型的机器人间环关闭优先级技术，可降低通信并加速收敛。我们在五个不同的数据集上评估了我们的ROS 2实现，并在通过临时网络通信的三个机器人的现实实验中评估了我们的ROS 2实现。我们的代码公开可用：https：//github.com/mistlab/swarm-slam