单目视觉同步定位与地图构建:从几何到基于深度学习流程的(R)演变
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内容提要
本研究解决了视觉同步定位与地图构建(SLAM)在动态环境、恶劣成像条件等多种环境挑战下表现不佳的问题。论文提出了一个全面的SLAM流程框架,并对几何与深度学习两种框架下的SLAM实施进行了分类与评估。研究结果显示,不同SLAM方法在面临不同条件时的适应性差别,为未来SLAM实施提供了宝贵的改进方向。
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本研究解决了视觉同步定位与地图构建(SLAM)在动态环境、恶劣成像条件等多种环境挑战下表现不佳的问题。论文提出了一个全面的SLAM流程框架,并对几何与深度学习两种框架下的SLAM实施进行了分类与评估。研究结果显示,不同SLAM方法在面临不同条件时的适应性差别,为未来SLAM实施提供了宝贵的改进方向。