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题主觉得SLAM太难了，其实我也有过同感，一次是在学校跑开源SLAM尝试阅读代码的时候，另一次是工作期间基于若干开源方案进行 二次开发 的时候。. 现在看来，第一次觉得难是理论功底不足+代码能力差，第二次是工程trick 理解不足+代码能力差 (不熟悉C++ 设计 ...
深度学习在slam上目前有不少文章了，简单列一下最近的工作： CNN-SLAM[1]为今年CVPR的文章，是比较完整的pipeline，将LSD-SLAM里的深度估计和图像匹配都替换成基于CNN的方法，取得了更为robust的结果，并可以融合语义信息。
25 juin 2016 · 三. 后处理方式动态过滤. 后处理方式由于不需要 (太)顾虑实时性，因此可以将整个 SLAM周期 内的所有帧作为参考信息，来识别动态点。. 相比于实时方式，后处理方式更追求动态点云滤除的 准确性 和 充分性，应杀尽杀，且不漏杀，不错杀。. 以后处理方式为 ...
ROS作为机器人操作系统，有SLAM相关的功能包（软件）实现这一基本功能，也是理所当然的事情。. 另一说，两者的联系也不是十分紧密，不是“有我必有它”和“有它必有我”的关系。. SLAM不一定必须依靠ROS才可以实现. 还是拿安卓的例子。. 千禧年的手机如经典 ...
1 sept. 2015 · 只要是SLAM问题就要涉及optimization，就要用到各种least square算法。. 所以另一个基础理论是Sparse Matrix，这是大型稀疏矩阵处理的一般办法。. 可以参考Dr. Tim Davis的课件： Tim Davis ，他的主页里有全部的课程视频和Project。. 针对SLAM问题，最常用的 least square算法 是 ...
首先，SLAM被深度学习取代，这是不可能的，至少近几年是不可能的，深度学习自身就具有很多的黑箱子的特性，在我们完全了解这东西的机理之前，经典SLAM方法依旧是主流，至少经典SLAM方法的理论基础很可靠，每一个过程都有公式支撑，哪里出错都可以分析 ...
针对这个问题，专门请教了视觉SLAM和三维重建方面的大佬，整理如下：. 区别. （1）SLAM要求实时，数据是线性有序的，无法一次获得所有图像，部分SLAM算法会丢失过去的部分信息；基于图像的SfM不要求实时，数据是无序的，可以一次输入所有图像，利用所有 ...
18 oct. 2016 · 作为slam研究人员，我们面对的主要是算法层面的开发，所以更关心如何有效地实现各种相关的算法。而相对的，那些复杂的软件架构，设计模式，我个人认为在slam中倒是占次要地位的。毕竟您用slam的目的是计算一个位置以及建个地图，并不是要去写一套能够 ...
拓扑SLAM追求对于地图的高层次抽取，追求地图信息的融合和hierarchy层次的表达，由于过于抽象，难以在工程中达到厘米级定位而被放弃，但是拓扑SLAM却是最早模仿人和动物的感知行为而建立的。下面我会从SLAM和RL两个角度分析当前的进展，和两者合并的必要性 ...
机器人. 深度学习（Deep Learning）. 同时定位和地图构建（SLAM）. CVPR. semantic segmentation. 目前语义SLAM的发展如何？. 这方面有哪些优秀的论文或者开源的项目？. 借着深度学习的热度，将深度学习与SLAM问题结合在一起的研究也越来越多，研究的切入点也各有不同，从 ...
