深度学习与视觉SLAM技术研究论文综述

资源摘要信息:"该压缩包子文件名为Paper-Reading-master，其中包含了一系列关于各种视觉定位和建图技术的研究论文记录。这些记录详细地涵盖了从2018年11月到2019年3月期间，有关视觉SLAM（同时定位与建图）、二维码识别、双目视觉、点云处理、深度学习、ORB特征以及智能汽车等方面的学术论文。 描述中提到的'MATLAB宋体代码'可能指的是用MATLAB编写的代码，这些代码可能用于研究上述论文中所提及的技术，比如SLAM算法的实现、二维码解码、双目视觉系统的设计等。宋体代码的具体内容没有在描述中给出，因此无法分析其详细功能。 描述中列举的论文包括： 1. MEI15-Kinect二维码论文：可能涉及到使用Kinect传感器进行二维码的检测和识别。 2. 孙彪双目论文：可能探讨了基于双目视觉的三维重建或定位技术。 3. 朝阳点云论文SLAM：与点云处理结合的SLAM技术研究，点云是通过激光扫描或深度相机获得的场景三维数据。 4. SemanticFusion、Dense 3D Semantic Mapping with Convolutional Neural Networks：该研究可能利用卷积神经网络进行密集的语义三维映射，即对于环境进行深度学习处理，以实现更高级别的环境理解和建图。 5. 基于ORB特征的视觉里程计与建图研究_王慧国：ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种特征提取算法，王慧国可能在其研究中应用ORB特征进行视觉里程计（VO）和SLAM技术的研究。 6. 基于双目立体视觉的空间稀疏特征环境建图研究_林炜：林炜可能研究了如何利用双目立体视觉技术从稀疏特征中重建环境模型。 7. 基于双目视觉的智能汽车分布式SLAM技术研究_蔡育展：蔡育展的研究可能集中在智能汽车领域，提出了分布式SLAM技术的解决方案。 8. 基于双目视觉的移动机器人地图创建方法的研究_彭建建：彭建建可能提出了双目视觉系统在移动机器人地图创建方面的应用方法。 9. 基于双目视觉的实时定位与建图方法研究_卢亚兵：卢亚兵的研究可能专注于实时定位与建图技术，特别是在双目视觉系统中的应用。 10. AGV视觉定位系统的设计与实现_于亦奇：于亦奇可能研究了自动引导车（AGV）中视觉定位系统的具体实现。 11. 基于视觉的实时三维建模与定位研究_余辉亮：余辉亮可能专注于利用视觉信息进行实时三维建模和定位技术的研究。 从描述中可以看出，这个压缩包子文件包含了大量关于视觉SLAM技术和相关视觉处理算法的研究论文。这些技术在机器人导航、自动驾驶汽车、三维重建、增强现实和虚拟现实等应用领域都有重要的应用。此外，文件还可能包含与这些论文相关的代码实现，这将对研究和实现这些复杂算法的开发者和研究人员具有很高的参考价值。 标签'系统开源'可能表明这些代码或者研究方法可能基于开源技术或者遵循开源协议，这意味着这些资源是可供他人自由使用、修改和分发的，有助于推动学术界和工业界的开放协作和知识共享。"