#Visual-SLAM

Bilgisayarlı görü September 7, 2026

Visual-SLAM Temel Bilgileri — Bir Kamera "Neredeyim?"i Nasıl Öğrenir?"

GPS ve harita olmadan bile bir robot, yalnızca kamera görüntülerinden kendi konumunu bulabilir ve çevresinin haritasını oluşturabilir. Özellik izlemeden epipolar geometriye, Görsel Odometri ve SLAM arasındaki farka, ORB-SLAM'den LSD-SLAM ve DSO'ya kadar dönüm noktası algoritmalarının soy ağacına ve Paket Ayarlamasına kadar, Görsel-SLAM'in aslında nasıl çalıştığına dair sistematik ve temelden bir inceleme.

Fundamentals · 16 min okuma Bilgisayarlı görü September 3, 2026

Epipolar Geometri — İki Görüntüden Derinlik ve Kamera Hareketini Okuma

Epipolar geometri, aynı 3 boyutlu noktanın iki görüntüye nasıl yansıdığını sınırlayan teoridir. Bu makale, Temel Matris ve Esas Matris, 8 noktalı ve 5 noktalı algoritmalar, RANSAC, üçgenleme, epipolar geometri ve homografi arasındaki seçim, kalibrasyon, OpenCV/COLMAP uygulaması, hata koşulları ve son zamanlarda geliştirilen öğrenmeye dayalı tahmin yöntemlerini denklemler ve diyagramlarla sistematik olarak açıklamaktadır.

Fundamentals · 15 min okuma Teknoloji eğilimleri July 27, 2026

Görsel-SLAM'deki Teknoloji Trendleri

Klasik özellik noktası yöntemlerinden derin öğrenmeye dayalı uçtan uca tahmine ve 3D Gaussian Splatting/NeRF aracılığıyla harita gösteriminin yeniden icadına kadar. Sadece kameralardan elde edilen verilerle kendi kendine konum belirleme ve haritalama anlamına gelen Visual-SLAM'ın bugün geldiği noktayı inceliyoruz.

Trends · 6 min okuma