光照鲁棒性碾压ORB-SLAM！Light-SLAM：基于LightGlue的SLAM

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线 自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 传统方法和深度学习强强联手 在 VSLAM 系统中，前端视觉里程计（VO）系统通过处理相机图像信息并获取相机运动关系来确定机器人的当前位置和方向。手工特征是 VO 中使用的主要方法。通过从多幅图像中提取特征并匹配其描述符，可以获得相机位姿估计信息。然而，当遇到一些 具有挑战性的场景（例如，低光、光照剧烈变化和低纹理场景） 时，基于手工特征的传统方法可能无法识别和关联当前环境中的特征信息。 传统基于特征 的视觉 SLAM 方法在小规模场景中表现较好，但在复杂和变化的场景中性能 ………………………………