至此,我们已经获得单目相机内参标定结果,下一期我们来讲述双目立体视觉相机的内外参标定。 SLAM标定系列文章 1.IMU标定(三)确定误差的标定2.IMU标定(二)随机误差的标定 3.IMU标定
单目仅用一支摄像头就能完成SLAM。最大的优点是传感器简单且成本低廉，但同时也有个大问题，就是不能确...
手工特征中不可靠的特征提取和匹配降低了视觉SLAM在复杂现实场景中的性能。虽然学习到的局部特征,利用CNNs,显示出捕获高级信息的熟练程度,并在匹配基准方面表现优异,但它们在连续运动场景中遇到挑战,导致泛化性差,影响回环检测精度。为了解决这些问题,本文提出了一种具有自适应深度局部特征的单目视觉SLAM系统DK - SLAM。...
最近，视觉SLAM也被用作计算机视觉算法的一个子系统，包括单目深度、视图合成和3D人体姿态等算法。特别是...
单目视觉SLAM是指利用单个摄像头获取场景信息,同时实时进行自身定位和环境地图构建的技术。相比于传统的多传感器SLAM系统,单目视觉SLAM具有成本低、易于部署和灵活性等优势。它通过从单目相机获取的视频流中提取特征点,并通过运动估计与地图生成相互关联,实现机器人的自主导航和环境建模。 在单目视觉SLAM技术中,关键的挑战...
针对目前SLAM算法实时性和鲁棒性的问题,提出了一种改进的实时单目视觉SLAM算法。该算法采用一个摄像头作为外部传感器来提取机器人行进过程中周围环境的特征信息,用实时性良好的FAST提取环境特征点,结合逆深度参数化进行特征点非延时初始化,用压缩扩展卡尔曼滤波更新地图
单目视觉SLAM算法的实现通常分为前端和后端两部分。前端负责特征提取、特征匹配和相机姿态估计等任务;后端负责地图构建、位姿优化和闭环检测等任务。 前端算法的作用是估计每帧图像的相机位姿,同时提取关键特征点,以用于后续的地图构建和位姿优化。在实现上,往往采用滑动窗口(SLAM-SW)的方式进行相机位姿的估计,并使用基于...
基于激光雷达和单目视觉融合的SLAM和3D语义重建方法如算法1所示,对应于图1。 实验与分析 本文的实验平台由Intel Xeon E3-1230 CPU、Nvidia GTX1080TiGPU和16GB内存组成,并搭载Ubuntu16.04操作系统。我们使用公开的KITTI Visual Odometry [9]和CityScapes [29]数据集进行实验。KITTI Visual Odometry数据集是一个广泛使用...
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),即同时定位和建图,是一个综合类的问题,它是通过机器人的传感器获取周边环境的信息,建立地图且能够实时自主定位机器人的一种技术。而单目视觉SLAM技术则是根据相机采集的单目图像,通过算法得到相邻两帧图像间的相对位姿关系并计算地图,从而实现机器人的实时定位和建图。 单目...
视觉SLAM和基于激光和超声波的SLAM主要区别是: 在环境特征路标的提取、匹配、环境地图的表示和管理等方面的不同,利用视觉可以很好解决SLAM当中的数据关联问题,另外 由于视觉信息不能直接提供距离信息,或引发另外一个独特的问题,例如基于单目视觉中的特征初始化问题,以及如何利用 ...