北理工国防科大最新开源！基于分层路标的鲁棒视觉物体级SLAM

点击“计算机视觉life”，选择“星标”机器人AI干货第一时间送达本文转载自深蓝AI论文标题：VOOM: Robust Visual Object Odometry and Mapping using Hierarchical Landmarks论文作者：Yutong Wang1, Chaoyang Jiang1, Xieyuanli Chen2开源地址：https://github.com/yutongwangBIT/VOOM导读： 本篇提出了一种新的视觉目标里程计和建图框架VOOM，以由粗到精的方式将高级目标和低级特征点作为分层路标，并且验证了相比于面向目标的SLAM和特征点SLAM系统的定位性能。©️【深蓝AI】编译近年来，面向目标的同时定位和建图（SLAM）由于在维持计算效率的同时发挥了高级语义信息的能力，而获得广泛关注。一些研究者尝试通过将建模的目标残差集成到捆集约束（BA）中，以提高定位精度。然而，很少有面向目标的SLAM系统比基于特征的视觉SLAM系统获得更好的定位结果，这是因为通用的粗略目标模型（例 ………………………………