视觉SLAM的研究现状与展望

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文件名称：视觉SLAM的研究现状与展望
文件大小：1.46MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-04-30 14:29:53
SLAM 帧间估计 深度学习 针对自主定位与环境构建问题，基于视觉传感器的同时定位与地图构建（SLAM）成为现阶段研究的热点，为深入分析视觉SLAM的现状，综述其相关算法与成果。首先简要概述了视觉SLAM的概念、特点与研究意义；然后深入分析帧间估计算法，详细描述经典的帧间估计方法，其中包含基于特征点的方法、基于光流的方法和直接法，并介绍了经典视觉SLAM算法的标志性成果；之后按照有监督学习与无监督学习两种方式介绍深度学习在视觉SLAM中的研究进展，并对算法进行了归纳总结；此外分析了视觉SLAM和惯性导航的融合；最后展望了视觉SLAM的未来发展趋势。