MKT-porter - 博客园

2026年2月6日

无人机培训

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posted @ 2026-02-06 22:40 MKT-porter 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)

轨迹设置

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posted @ 2026-02-06 17:25 MKT-porter 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)

2026年1月31日

使用无人机图像和谷歌地图匹配定位缺点是什么？

摘要：使用无人机图像与谷歌地图进行匹配定位，虽然成本低、数据易得，但存在以下主要缺点： 🎯 定位精度与连续性不足精度有限：该方法本质上是景象匹配，定位精度受限于地图分辨率、匹配算法和图像质量。在Google Earth数据集上的实验表明，平均定位误差约为12.5米，全局搜索的初始化误差可达15米，难以阅读全文

posted @ 2026-01-31 23:10 MKT-porter 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

orbslam对比mast3r

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posted @ 2026-01-31 22:53 MKT-porter 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)

VGGT：视觉几何接地变压器

摘要： https://github.com/facebookresearch/vggt Visual Geometry Grounded Transformer (VGGT, CVPR 2025) 是一种前馈神经网络，它能够在几秒钟内从场景的一个、几个或数百个视图中直接推断出场景的所有关键 3D 属性，包阅读全文

posted @ 2026-01-31 21:01 MKT-porter 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

2026年1月30日

论文描述经典端到端 iLoc 框架：快速序列匹配 + 在线轨迹优化，机器人大规模定位实现新突破

摘要：视觉定位作为机器人SLAM系统的核心，一直是开放世界自主导航的关键挑战。现有方法往往受限于光照、视角变化，或在大规模环境下定位效率低下，难以满足真实城市场景的长期应用需求。近日，Peng Yin等研究者在TRO 2025发表的iLoc系统，创新性地融合Transformer自适应域对齐、球面卷积特阅读全文

posted @ 2026-01-30 16:22 MKT-porter 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)

2026年1月28日

mast3r-slam

摘要： 1 安装 conda create -n mast3r-slam python=3.11 conda activate mast3r-slam nvcc --version # CUDA 11.8 conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 to 阅读全文

posted @ 2026-01-28 23:46 MKT-porter 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)

2026年1月26日

MASt3R （3）对比计算并分解Rt

摘要：输入相机内参计算H和F 进一步分解得到Rt API4_mast3r.py import cv2 import numpy as np import random import sys path_mast3r='/home/r9000k/v2_project/v3_SLAM/v7pyslam/mas 阅读全文

posted @ 2026-01-26 02:13 MKT-porter 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)

2026年1月24日

python就算F和H矩阵选择最优

摘要：在视觉定位中求解单应矩阵(H)或本质矩阵(E)时，threshold和confidence是两个关键的参数，它们直接影响RANSAC（随机抽样一致性）算法的性能。下面我会详细解释它们的单位、作用，并针对匹配点比较准的情况给出选择建议。 1. threshold（阈值）作用：几何误差阈值：判断一个阅读全文

posted @ 2026-01-24 02:46 MKT-porter 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)

python opencv计算F矩阵分解RT

摘要： import cv2 import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotation as R def improved_decompose_homography(): """改进的单应性矩阵分解，处理尺度问题""" print("=" 阅读全文

posted @ 2026-01-24 01:50 MKT-porter 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)

python opencv计算E矩阵分解RT

摘要： import cv2 import numpy as np # 示例：从特征点匹配恢复相对位姿 def estimate_relative_pose_from_matches(keypoints1, keypoints2, matches, K): """ 从特征点匹配估计相对位姿参数: keyp 阅读全文

posted @ 2026-01-24 01:49 MKT-porter 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)

2026年1月23日

mast3r-smf测试

摘要： 1 关闭代理 # 清除代理环境变量unset http_proxy https_proxy all_proxy HTTP_PROXY HTTPS_PROXY ALL_PROXY # 运行MASt3R demopython3 demo.py \ --model_name checkpoints/MAS 阅读全文

posted @ 2026-01-23 20:48 MKT-porter 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)

2026年1月18日

Splat-Nav：首个基于 3D 高斯溅射地图的安全实时导航框架

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posted @ 2026-01-18 21:12 MKT-porter 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)

AerialMegaDepth：学习空中-地面重建和视图合成

摘要： AerialMegaDepth：学习空中-地面重建和视图合成 https://github.com/kvuong2711/aerial-megadepth 阅读全文

posted @ 2026-01-18 21:05 MKT-porter 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)

RoMa v2

摘要：特别地，航空数据集AerialMD [45]和BlendedMVS [49]的包含，使我们提出的模型对大旋转和空对地视点变化显著更加鲁棒。小基线数据集的包含，如FlyingThings3D [26]，使RoMa v2在预测精细细节方面显著更好。我们在图7中定性地比较了RoMa v2与RoMa在Fly 阅读全文

posted @ 2026-01-18 21:01 MKT-porter 阅读(39) 评论(0) 推荐(0)

摘要： https://mp.weixin.qq.com/s/6gVsTTZ7OT_VT5VcGsiDLA 阅读全文

posted @ 2026-01-18 20:52 MKT-porter 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)

综述北航基于视觉的无人机定位与导航方法研究

摘要：主要贡献全面总结了基于视觉的无人机定位与导航技术，包括图像检索和图像匹配两大类定位方法，以及障碍物检测与规避、路径规划两类导航方法，揭示了现有技术的优势和局限。特别关注了近年来基于深度学习的最新技术进展，如图像检索中的深度学习方法、图像匹配中的深度学习特征匹配方法等，并对这些方法在不同场景中的定阅读全文

posted @ 2026-01-18 20:45 MKT-porter 阅读(33) 评论(0) 推荐(0)

RNR-Map：为视觉导航构建“可渲染”的新型视觉导航地图

摘要： https://mp.weixin.qq.com/s/5dFbWpGX8BeJwNt_MGIv-A 在视觉导航任务中，智能体（机器人）如何有效地存储和利用空间记忆是核心难题。传统的地图表征，如占据栅格图（Occupancy Map）仅包含障碍物信息，缺乏丰富的视觉细节；而语义地图虽然提供了物体类别，阅读全文

posted @ 2026-01-18 20:24 MKT-porter 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)

视觉语言导航（VLN）入门基础！

摘要：阅读全文

posted @ 2026-01-18 20:19 MKT-porter 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)

综述《导航定位与授时》封面丨飞行器视觉导航新时代——从地形匹配到空间智能

摘要： https://mp.weixin.qq.com/s/TH24qu1fDlMkRSr4e8z7zw 《导航定位与授时》2025年第3期封面文章由北京自动化控制设备研究所尚克军研究员等完成。视觉导航对于飞行器的自主性和智能化发展具有重要意义。随着各类技术特别是人工智能技术的飞速发展，飞行器视觉导航进入阅读全文

posted @ 2026-01-18 20:14 MKT-porter 阅读(40) 评论(0) 推荐(0)