随笔分类 - 论文源码阅读
MULLS:论文阅读
摘要：@ 特点 1、类别特征点：ground, facade, pillar, beam等 2、多度量最小二乘： 每个点类内的点对点（平面、线）误差度量通过线性近似联合优化以估计自我运动 将注册帧的静态特征点附加到本地地图中以使其保持更新。 对于后端，在定期存储的历史子图之间进行分层姿态图优化，以减少航位
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论文阅读：Remove, then Revert: Static Point cloud Map Construction using Multiresolution Range Images
摘要：@ Ⅰ、INTRODUCTION removing-and-reverting算法： 1.我们首先保守地保留静态点(见图1的中间)，并将错误移除的点还原。这个过程处理一批测量，不像[14]中的连续Bayesian更新集中在后处理角色上，因为我们的主要目的是构建一定长度的静态映射，并确保动态点被强擦除
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ReFusion: 3D Reconstruction in Dynamic Environments for RGB-D Cameras Exploiting Residuals 论文阅读
摘要：@ 一、主要贡献 提出了基于TSDF的slam算法，该算法只基于纯几何的滤波方法就可以对动态目标进行滤除。我们提出利用配准所获得的残差，结合环境中自由空间的显式表示来检测动力学。因为没有使用深度学习和目标跟踪，所以不受类别、运动速度、运动物体数量的约束。 二、主要流程 我们首先通过直接利用模型表示的
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Inertial-Only Optimization for Visual-Inertial Initialization论文阅读笔记
摘要：@ 一、主要思想 我们的主要目标是更进一步，在初始化中使用地图估计，适当使用传感器噪声模型。我们的新初始化方法基于以下思想: 尽管非线性性质的BA，单目SLAM(或视觉里程计)是足够成熟和稳健的，在结构和运动上获得非常准确的初始解。与唯一的警告，他们的估计是缺少尺度的 视觉SLAM轨迹的不确定性比I
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ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system论文阅读笔记
摘要：@ 一、Atlas 多地图的表示 1.1 Atlas（地图集） Atlas(地图集)（图1）由几乎无限数量的地图组成，每个地图都有自己的关键帧、地图点、共视图和生成树。每个地图参考帧固定在建立这个地图时的第一个相机中，并且它独立于ORBSLAM中的其他地图参考。传入的视频只更新地图册中的一个地图，我
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LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping论文解读
摘要：@ abstract LIO-SAM将lidar-惯性里程计置于一个因子图之上，允许从不同来源将多种相对和绝对测量，包括环闭检测，作为因子合并到系统中。由惯性测量单元（IMU）预积分估计的运动消除点云畸变，并为激光雷达里程计优化提供初始猜测。所得到的激光里程计解被用来估计IMU的偏差。为了确保实时的
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激光闭环检测Scancontext阅读笔记
摘要：@ Scan Context: Egocentric Spatial Descriptor for Place Recognition within 3D Point Cloud Map(IROS2018) 一、构建Scan Context ：ring分成多少份 : se
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