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3D視覺(jué)工坊

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ROS與移動(dòng)底盤通信教程

本實(shí)驗(yàn)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主導(dǎo)航的重要步驟,對(duì)于輪式機(jī)器人,可以通過(guò)在底盤加裝輪式里程計(jì)的方式來(lái)獲得機(jī)器人....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 03-14 10:27 ?984次閱讀

IMU進(jìn)行普通的3D SLAM能得到什么樣的結(jié)果呢?

此次的優(yōu)化針對(duì)的場(chǎng)景是室內(nèi)小場(chǎng)景、室內(nèi)大場(chǎng)景和室外場(chǎng)景下運(yùn)行3D SLAM時(shí),z方向的誤差累積、以及....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 03-14 09:49 ?1427次閱讀

一種基于直接法的動(dòng)態(tài)稠密SLAM方案

基于特征點(diǎn)法的視覺(jué)SLAM系統(tǒng)很難應(yīng)用于稠密建圖,且容易丟失動(dòng)態(tài)對(duì)象。而基于直接法的SLAM系統(tǒng)會(huì)跟....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 03-13 09:38 ?1581次閱讀

介紹一種對(duì)標(biāo)Tesla Occupancy的開源3D語(yǔ)義場(chǎng)景補(bǔ)全?法

在 2022 年的 Tesla AI Day 上, Tesla 將 Bev(鳥瞰圖) 感知進(jìn)?步升....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 03-08 16:44 ?1693次閱讀

基于事件相機(jī)的超分辨率圖像恢復(fù)

由于事件相機(jī)具有極高的時(shí)間分辨率,其在機(jī)器人和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面具有很大的潛力。然而,它的異步成像機(jī)制往....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 03-08 16:36 ?1810次閱讀

基于ROS的機(jī)器人建圖與導(dǎo)航仿真全過(guò)程

之前一直想寫一篇關(guān)于ROS機(jī)器人建圖與導(dǎo)航仿真全過(guò)程的教程,終于有時(shí)間來(lái)做這個(gè)事啦,本人也拿過(guò)吉林省....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 03-06 18:18 ?2235次閱讀

導(dǎo)航定位狀態(tài)評(píng)估專題:“特征”離群點(diǎn)判斷與剔除

另外一個(gè)經(jīng)典幀匹配算法論文:Real-Time Correlative Scan Matching(....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-24 10:58 ?1320次閱讀

一種使用工業(yè)機(jī)械臂穩(wěn)定規(guī)劃抓取3D可變形物體的方法

通過(guò)使用之前開發(fā)的接觸模型,我們可以處理高度可變形的物體,并精確估計(jì)變形時(shí)產(chǎn)生的接觸力。這些精確的估....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-23 10:03 ?1141次閱讀

ICLR 2023 Spotlight:2D圖像轉(zhuǎn)換3D

本文提出的人體 NeRF 基于參數(shù)化人體模型 SMPL,它提供了方便的人體姿勢(shì)以及形狀的控制。進(jìn)行 ....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-22 14:04 ?1342次閱讀

使用事件相機(jī)來(lái)進(jìn)行隱私保護(hù)的視覺(jué)定位新方式

Event camera則從傳感器層面解決傳統(tǒng)相機(jī)的缺點(diǎn),同傳統(tǒng)相機(jī)不同,事件相機(jī)只觀測(cè)場(chǎng)景中的“運(yùn)....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-21 10:47 ?1431次閱讀

介紹一種神經(jīng)場(chǎng)成對(duì)配準(zhǔn)的技術(shù)NeRF2NeRF

我們介紹了一種神經(jīng)場(chǎng)成對(duì)配準(zhǔn)的技術(shù),它擴(kuò)展了基于優(yōu)化的經(jīng)典局部配準(zhǔn)(即ICP)以操作神經(jīng)輻射場(chǎng)(Ne....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-20 10:29 ?856次閱讀

從多視角圖像做三維場(chǎng)景重建 (CVPR'22 Oral)

最近,有方法提出基于隱式神經(jīng)表示做三維重建。NeRF [3] 通過(guò)可微分的體積渲染技術(shù)從圖像中學(xué)習(xí)隱....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-20 10:11 ?3349次閱讀

媲美XShell,功能豐富的Linux終端遠(yuǎn)程連接器

文件管理器是大多數(shù)計(jì)算機(jī)用戶與其 PC 上的文件和文件夾交互的默認(rèn)方式。Windows 所有者擁有 ....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-17 10:50 ?1630次閱讀

一種用于視覺(jué)定位的2D-3D匹配方法GAM

提出了一種新的2D-3D匹配方法,幾何輔助匹配(GAM),使用外觀信息和幾何上下文來(lái)改進(jìn)2D-3D特....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-16 10:18 ?2000次閱讀

XRSLAM幫你快速搭建移動(dòng)平臺(tái)AR應(yīng)用

XRSLAM[4]是OpenXRLab空間計(jì)算平臺(tái)中基于C++語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的SLAM算法庫(kù),算法基于單目....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-14 18:08 ?1521次閱讀

機(jī)械臂抓取從入門到實(shí)戰(zhàn)課程

機(jī)器人視覺(jué)抓取的目的是使用一個(gè)機(jī)械手模型(包括二指或多指夾爪,吸盤等),以RGB或RGBD相機(jī)采集的....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-13 11:29 ?3669次閱讀

NerfingMVS:引導(dǎo)優(yōu)化神經(jīng)輻射場(chǎng)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)多視角三維重建

既然Nerf可以表示場(chǎng)景的三維信息,一個(gè)自然的想法是能不能將NeRF應(yīng)用到室內(nèi)場(chǎng)景三維重建任務(wù)中呢。....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-13 11:20 ?3569次閱讀

一種用于生成3D對(duì)象的替代方法

雖然最近關(guān)于根據(jù)文本提示生成 3D點(diǎn)云的工作已經(jīng)顯示出可喜的結(jié)果,但最先進(jìn)的方法通常需要多個(gè) GPU....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-10 10:58 ?840次閱讀

一種使用2D激光雷達(dá)在室內(nèi)場(chǎng)景下估計(jì)機(jī)器人姿態(tài)的方法

確定移動(dòng)機(jī)器人的狀態(tài)是機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中重要的組成部分。在本文中,我們提出了一種使用2D激光雷達(dá)在室內(nèi)....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-08 09:46 ?1835次閱讀

基于反向傳播PnP優(yōu)化的端到端可學(xué)習(xí)幾何視覺(jué)介紹

深度網(wǎng)絡(luò)在從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式方面表現(xiàn)出色。另一方面,許多幾何視覺(jué)任務(wù)被指定為優(yōu)化問(wèn)題。
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-06 16:46 ?1397次閱讀

基于NeRF的三維場(chǎng)景重建和理解

這種拍攝方式在SLAM或者SFM中更多見(jiàn),而傳統(tǒng)三維重建或者RGBD重建是很難做出 NeRF 或者 ....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-06 10:50 ?4088次閱讀

關(guān)于GNU/Linux操作系統(tǒng)的10個(gè)神話

長(zhǎng)期以來(lái),Linux一直被認(rèn)為是一種令人生畏的操作系統(tǒng),尤其是對(duì)于初學(xué)者而言。考慮到在命令行上工作所....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-03 16:16 ?1231次閱讀

自動(dòng)駕駛:自動(dòng)泊車之AVM環(huán)視系統(tǒng)算法2

在前面的工作中,我們調(diào)用opencv函數(shù)findChessboardCorners提取圖像上位于標(biāo)定....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-03 16:09 ?3545次閱讀

ROS Navigation Stack的整體設(shè)計(jì)思路和功能包

ROS Navigation Stack是ROS提供的一個(gè)二維的導(dǎo)航功能包集合,通過(guò)輸入里程計(jì)、傳感....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-01 11:20 ?1631次閱讀

現(xiàn)實(shí)虛擬化:從三維重建到逆渲染(Inverse Rendering)

當(dāng)然,深度學(xué)習(xí)方法也可以與經(jīng)典方法結(jié)合,在某些情況下可以起到明顯作用。如SfM中的特征點(diǎn)檢測(cè),利用深....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 02-01 09:21 ?2079次閱讀

ScanContext論文詳解:Lidar SLAM 回環(huán)檢測(cè)、空間描述符

Scan Context的不同在于,它不僅僅是count the number of points,....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 01-31 17:12 ?924次閱讀

淺談激光雷達(dá)的盲區(qū)

激光雷達(dá)接收器一般有幾到幾十納秒的死區(qū)時(shí)間(Dead Time),死區(qū)時(shí)間是指激光雷達(dá)接收到一個(gè)激光....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 01-31 13:52 ?5054次閱讀

密集單目SLAM的概率體積融合概述

我們提出了一種利用深度密集單目 SLAM 和快速不確定性傳播從圖像重建 3D 場(chǎng)景的新方法。所提出的....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 01-30 11:34 ?889次閱讀

將不確定性感知和姿態(tài)回歸結(jié)合用于自動(dòng)駕駛車輛定位

提出了一種聯(lián)合訓(xùn)練姿態(tài)估計(jì)和不確定性的方法,其具有可靠的不確定性估計(jì)和改進(jìn)的訓(xùn)練穩(wěn)定性。
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 01-30 11:30 ?1719次閱讀

輻射場(chǎng)的實(shí)時(shí)密集單眼SLAM簡(jiǎn)析

我們提出了一個(gè)新的幾何和光度3D映射管道,用于從單眼圖像中準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)地重建場(chǎng)景。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),我....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 01-30 11:24 ?980次閱讀
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