视觉SLAM 视觉SLAM下载

weixin_39820835 2020-06-21 09:30:25

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视觉SLAM十四讲-高翔完整版

高精地图构建：Lidar SLAM与视觉SLAM对比，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕高精地图构建，对比 Lidar SLAM 与视觉 SLAM。Lidar SLAM 通过激光获取点云数据，精度高、环境适应性强但成本高、数据量大；视觉 SLAM 利用图像，成本低、信息丰富却受光照影响大、深度获取难。还解析了 SLAM、点云等关键概念，介绍了两者融合趋势、应用案例、技术挑战及未来方向，也给出常见问题解答，为相关领域应用与学习提供参考。

如今科技发展日新月异，随着机器人、AR/VR等人工智能领域的不断发展，视觉SLAM也取得了惊人的发展。本文就视觉SLAM的定义、研究分类、模块、工作原理及应用方向等方面做一个视觉SLAM的技术简述。视觉SLAM是什么？ SLAM的英文全称是Simultaneous Localization and Mapping，中文称作「即时定位与地图创建」，而视觉SLAM就是用摄像头来完成环境的感知工作。当一个自主移动的机器人处在一个未知的环境，它要通过摄像头获取的信息数据对自身以及周围环境进行一个预估.

视觉SLAM入门十四讲写在前面的话什么是视觉SLAM视觉SLAM中所使用的摄像头传感器单目摄像头双目摄像头深度摄像头写在前面的话考研期间迷上了SLAM，买来了高翔、张涛等著的《视觉SLAM十四讲——从理论到实践》，感悟颇深，作文记之。愿心之所向，梦亦同趋。什么是视觉SLAM SLAM是Simulataneous Location and Mapping的缩写，中文译为“同时定位与地图构建”。通俗来讲就是两个部分，“定位”与“建图”。同时此处所用的传感器主要为摄像头，故称为视觉SLAM。视觉SLAM中

视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping,同时定位与建图）是机器人与计算机视觉领域的重要技术，广泛应用于无人驾驶、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、无人机导航和工业自动化等领域。本章以视觉SLAM的发展历程为切入点，深入探讨视觉惯性SLAM的框架及数据集，并展望未来的发展方向。在未来，随着深度学习、多传感器融合和硬件技术的不断进步，SLAM系统将进一步适应动态、复杂、多样化的应用场景。2015年后，视觉SLAM技术逐步走向成熟。

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