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MIT融合新旧视觉技术,破解救援机器人导航瓶颈,无需标定,数秒生成3D场景

MIT融合新旧视觉技术,破解救援机器人导航瓶颈,无需标定,数秒生成3D场景

MIT融合新旧视觉技术,破解救援机器人导航瓶颈,无需标定,数秒生成3D场景

在一场矿难救援中,时间意味着生命。想象一台搜救机器人在部分坍塌的矿井中穿行:浓烟、碎石、扭曲的金属梁。它必须在险象环生的环境中迅速绘制地图,识别路径,并精准定位自己的位置。

来自主题: AI技术研报
7628 点击    2025-11-12 08:51
NeurIPS Spotlight|运动遮挡都不怕,0先验、一段视频精准预测相机参数

NeurIPS Spotlight|运动遮挡都不怕,0先验、一段视频精准预测相机参数

NeurIPS Spotlight|运动遮挡都不怕,0先验、一段视频精准预测相机参数

在三维重建、NeRF 训练、视频生成等任务中,相机参数是不可或缺的先验信息。传统的 SfM/SLAM 方法(如 COLMAP)在静态场景下表现优异,但在存在人车运动、物体遮挡的动态场景中往往力不从心,并且依赖额外的运动掩码、深度或点云信息,使用门槛较高,而且效率低下。

来自主题: AI技术研报
6615 点击    2025-09-27 10:58
突破户外RGB-only SLAM尺度漂移难题,精确定位+高保真重建 | ICCV'25开源

突破户外RGB-only SLAM尺度漂移难题,精确定位+高保真重建 | ICCV'25开源

突破户外RGB-only SLAM尺度漂移难题,精确定位+高保真重建 | ICCV'25开源

户外SLAM的尺度漂移问题,终于有了新解法! 香港科技大学(广州)的研究的最新成果:S3PO-GS,一个专门针对户外单目SLAM的3D高斯框架,已被ICCV 2025接收。

来自主题: AI技术研报
6709 点击    2025-07-19 10:59
ECCV 2024 oral | 首次基于深度聚类的多模态融合,上交、伯克利提出双向结构对齐的融合网络新SOTA!

ECCV 2024 oral | 首次基于深度聚类的多模态融合,上交、伯克利提出双向结构对齐的融合网络新SOTA!

ECCV 2024 oral | 首次基于深度聚类的多模态融合,上交、伯克利提出双向结构对齐的融合网络新SOTA!

视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务,用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近,多模态里程计越来越受到关注,因为它可以利用不同模态的互补信息,并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。

来自主题: AI技术研报
10144 点击    2024-09-22 14:00