視覺life小六的機(jī)器人SLAM圈
2023-06-10 10:56 作者:一起學(xué)習(xí)fee1024 | 我要投稿
?State of the art in the SLAM for 3D environments
在本節(jié)中，我們將簡(jiǎn)要回顧3D環(huán)境下的傳統(tǒng)視覺SLAM和腦靈感SLAM。3D SLAM系統(tǒng)可以使機(jī)器人從任意初始3D位置探索未知的3D環(huán)境。同時(shí)，可以逐步構(gòu)建三維空間地圖。利用三維空間地圖同時(shí)計(jì)算機(jī)器人的三維姿態(tài)(Dissanayake et al. 2001;Thrun和Leonard 2008)。解決3D SLAM問題的方法大致可分為兩類：
主要的方法集通常是幾何性質(zhì)的，由優(yōu)化或概率濾波器驅(qū)動(dòng)，例如，圖優(yōu)化、粒子濾波器或擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF) (Cadena et al. 2016)。
SLAM的第二套方法是基于生物制圖和定位系統(tǒng)的靈感。
這些受生物學(xué)啟發(fā)的方法也分為兩類：
一種方法是基于螞蟻、蜜蜂和昆蟲的導(dǎo)航行為策略(Sabo et al. 2016, 2017;Stone等人，2016;Dupeyroux等人，2019年)。
另一種方法是基于神經(jīng)導(dǎo)航機(jī)制。本文主要研究基于三維神經(jīng)導(dǎo)航機(jī)制的導(dǎo)航方法。
在接下來的章節(jié)中，我們將回顧傳統(tǒng)的3D視覺SLAM和之前的類腦SLAM系統(tǒng)。
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