港大震撼开源FAST-LIVO2！引领LiDAR-惯性-视觉里程计新时代，速度与精度的巅峰之作！

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点击上方“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 快速获得最新干货 论文信息 题目：FAST-LIVO2: Fast, Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry 机构：香港大学MaRS Lab，中国电子科技集团信息科学研究院 作者：Chunran Zheng, Wei Xu, Zuhao Zou, Tong Hua, Chongjian Yuan, Dongjiao He, Bingyang Zhou, Zheng Liu, Jiarong Lin, Fangcheng Zhu, Yunfan Ren, Rong Wang, Fanle Meng, Fu Zhang 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2408.14035 源码链接：https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO2 视频demo 多传感器融合遇到的挑战 视觉SLAM利用成本较低的CMOS传感器和镜头，能够建立精确的数据关联，从而实现一定水平的定位精度。丰富的颜色信息进一步增强了语义感知，通过利用这种增强的场景理解，深度学习方法能够用于提取稳健的特征以及过滤动态物体。视觉SLAM的局限性： 缺乏直接的深度测量，需要通过如三角测量或深度过滤等操作来同时优化 ………………………………