TUMのRGB-D SLAMについてまとめる
# [Computer Vision Group](http://vision.in.tum.de/) TUM（ミュンヘン工科大学）のコンピュータビジョングループは、SLAM（スラム）の研究がすごい。SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)：自己位置推定と地図作成を同時に行うことであり、UAVsやAR, VRの分野で応用される。[KinectFusi…
Qiita Teams that are logged in
You are not logged in to any team
Log in to Qiita Team
Community
OrganizationAdvent CalendarQiitadon (β)Service
Qiita JobsQiita ZineQiita BlogIssue report
高専で制御を学び、大学でセンシングを学び、次は脳みそ。SLAMに関連したロボット/ドローンやMRの研究開発をしています。
Organizations
$ analyze @SatoshiGachiFujimoto
posted articles
- Python:41%
- OpenCV:37%
- 画像処理:28%
- Unity:25%
- Azure:23%
LGTMed articles
- Python:31%
- 機械学習:13%
- OpenCV:9%
- MachineLearning:7%
- C++:7%
answered questions
- No data
Edit Pickup Articles (Up to 3)
Pickup Articles
TUM RGB-D SLAM Dataset and Benchmarkの準備・実行・評価
## 開発環境 - Windows10 64bit - Anaconda 2018.12 - Python 2.7.15 - Python 3.6.5 - Open3D v0.4.0 ## 準備 1．[RGB-D Dataset](https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download)と[rgbd_benchmark_to…
PythonでRealSenseD400シリーズ入門（Windows10、Python3.6）
# はじめに [3D Sensor Advent Calendar 2019](https://qiita.com/advent-calendar/2019/3d-sensor)の3日目の記事です。 今日は、PythonでRealSenseD400シリーズに入門しましょう。（というか、備忘録） センサーについてはこちらがよくまとまっていますのでご参考まで。 [【記事】RealSense D41…