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点击下方 卡片 ,关注 「3D视觉工坊」 公众号 选择 星标 ,干货第一时间送达 0. 这篇文章干了啥? 视觉同时定位与地图构建(vSLAM)因其成本与精度的良好平衡,在机器人导航中至关重要。与激光雷达SLAM相比,vSLAM利用更具成本效益和紧凑的传感器来实现精确定位,从而扩大了其潜在应用范围。此外,摄像头能够捕获更丰富、更详细的信息,这增强了其提供稳健定位的潜力。 尽管最近取得了进展,但当前的vSLAM系统仍难以应对恶劣的光照条件,这些问题可以归纳为两类。首先,由于光照的急剧变化或光线不足,特征检测和跟踪经常失败,严重影响估计轨迹的质量。其次,当视觉地图被重新用于重定位时,光照变化可能会显著降低成功率。在本文中,我们将第一个问题称为短期光照挑战,它影响两个时间上相邻帧之间的姿态估计;将第二个问题称为
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