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...
但是该单目视觉SLAM算法利用扩展卡尔曼滤波(Compressed Extend Kalman Filtering,CEKF),对于运行时间较长的任务,路标数会不断增大,最终导致计算资源不足以实时更新地图,该问题的产生是由于每个路标都与其他路标相关联。而CEKF算法可在不影响结果准确度的条件下显著减少计算需求,正好能够改进monoSLAM算法存在的问题,所以本文...
基于滤波的SLAM系统不可避免地存在累积误差。据调查,基于优化的SLAM方法比基于滤波的方法具有更高的精度[2],首先介绍基于关键帧优化方法的PTAM,然后介绍了在PTAM之后的ORB-SLAM,它将图像跟踪、局部地图维护和回环检测放在三个线程中,在整个系统中使用ORB特征来提高系统的健壮性。ORB-SLAM使用了两种初始化的方式:单应...
该解决方案运行单目视觉 SLAM来注册图像并创建未缩放的环境地图。 然而,这些信息不足以估计场景的规模,并且不能提供环境的密集重建。为了解决这些问题,SLAM 算法随后与基于CNN(卷积神经网络)的方法集成,利用单图像深度估计(SIDE)算法来估计环境的规模并从一组视频帧中对环境的3D重建进行致密化。最终融合这些信息以生成...
视觉SLAM是移动机器人领域一个公认的问题,其中单目视觉SLAM是现今最具挑战性之一的问题。本文所做的工作是视觉SLAM后端处理的核心优化机制之一,闭环检测。此外本文还分析了现有的方法并提出了全新的闭环检测算法,它适用于稠密、半稠密以及基于特征的视觉SLAM方法。通过实验评估了本文算法,结果显示该算法使建图更加准确,同...
具体地说,我们训练了两个卷积神经网络(CNNs)来估计单目深度和并且输出双目视觉中的光流特征。在深度预测的基础上,我们设计了一种简单而稳健的帧到帧VO算法(DF-VO),其性能优于纯深度学习和基于几何的方法。更重要的是,我们的尺度一致的单视角深度CNN系统不受尺度漂移问题的影响。在KITTI数据集上的大量实验表明了...
基于粒子滤波的单目视觉S L A M 算法 陈伟,吴涛,李政,贺汉根 (国防科学技术大学机电工程与自动化学院,湖南长沙 410073)摘 要:针对携带有单目摄像机和码盘的微小机器人的定位与建图问题,提出了基于粒子滤波的S L A M (同时定位与建图)算法.从摄像机中提取图像特征点,并在图像序列中加以匹配,根据相应时刻的...
本实施例所提供的基于半直接法和滑动窗口优化的单目视觉slam算法,包括以下步骤: 1)通过第三方的图像采集接口,将单目彩色摄像机采集到的彩色图像帧上传到电脑。 2)进行算法初始化过程,建立初始的两帧之间的相机位姿变换关系,并且建立初始的地图点,同时将初始的两帧都作为关键帧,并将初始的地图点插入到地图与滑动窗口中...
非滤波单目视觉slam 主要分为以下8部分 数据类型 数据关联 初始化 位姿估计 地图维护 地图生成 失效恢复 回环检测 数据类型 直接法(稠密,半稠密) 基本原理是亮度一致性约束,J(x,y)=I(x+u(x,y)+v(x,y)) ,x,y是图像的像素坐标,u,v是同一场景下的两幅图像I,J的对应点的像素偏移。 起源是光流法,由于...
SLAM技术有助于移动机器人实现真正的自主运动.本文提出一种基于ORB特征的单目视觉SLAM算法.首先对图像特征点进行匹配,并利用RANSAC算法对相机位姿进行跟踪,最后利用三角... 曹恒,刘建国 被引量: 0发表: 2016年 基于单目视觉SLAM系统的研究与实现 为了将单目视觉SLAM算法集成到实际应用中,根据视觉SLAM的基本理论,实现了...