文章开始介绍了视觉SLAM以及VI-SLAM的基本理论,并且最终将两种的SLAM都归结为优化方程,比如视觉SLAM总结为优化相机位姿以及三维特征点的函数 这种优化称为捆集调整(BA)[1],即SfM和VSLAM的核心模块。 对于单目惯性SLAM,通过IMU的数据来恢复和优化单目SLAM中的绝对尺度问题,所以VI-SLAM结合了视觉测量和惯性测量的方式,可...
【摘要】 目录 1 单目视觉SLAM分类方法 1.1 基于概率框架的单目视觉SLAM 1.2 基于非概率框架的单目视觉SLAM方法 SLAM最先由Smith Self 和 Cheeseman于1987年提出,被认为是实现移动机器人真正自主的关键。 视觉传感器信息量大、灵活性高、成本低,其他传感器无法比拟,随着计算机视觉的发展和计算能力的增强,出现了大量利用...
特征点深度获取方法主要有以下3种: 几何三角化、反深度(inverse depth)、粒子滤波法 2.3.1 几何三角化 目前采用关键帧与稀疏捆绑调整( sparse bundle adjustment, SBA) 框架的单目视觉SLAM 系统, 普遍采用类似运... 2.3 特征点深度的获取 单目摄像机相当于Bearing(方向) Only类传感器,不能立刻获得深度信息。 特征...
【阅读文献】单目视觉SLAM方法综述【4】~特征点深度获取+地图尺度控制,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法 是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒。 1.特征点跟踪 首先用cv::goodFeaturesToTrack在第一帧图像上面找最强的150个特征点,非极大值抑制半径为30。新的特征点都有自己的新的对应的id。然后在下一帧过来时,对这些特征点用光流法进行跟踪,在下一帧上...
内容提示: 本期特约DOI:10.16338/j.issn.1009-1319.20190289基于单目SLAM的无人机视觉导航研究综述卫文乐 芦利斌 金国栋 谭力宁 陈丹琪摘要随着近几年无人机应用越来越广泛,传统的GPS/INS组合导航系统存在很多局限性,视觉导航具有信息量大且精确、协同干扰小和实时性强的优点,迅速成为研究的热点。SLAM自提出以来在地面...
单目视觉SLAM综述 郑义桀;罗健欣;陈卫卫;潘志松;孙海迅 【期刊名称】《软件导刊》 【年(卷),期】2022(21)12 【摘要】单目视觉SLAM因单目相机体积小、功耗低、信息获取丰富受到了广泛使用。为了深入分析单目视觉SLAM的优势,首先,简述单目视觉SLAM的基本原理,从特征点检测、相机姿态估计、选取关键帧、创建地图、地图及...
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...
现有的SLAM数据集通常只提供姿态精度的评估,而且它们的相机运动很简单,不适合常见的移动AR应用场景。基于上述情况,我们建立了一个新的视觉惯性数据集和一系列AR的评价标准,并对现有的单目VSLAM/VI-SLAM方法进行了详细的分析和比较。特别是选择了8种具有代表性的单目VSLAM/VI-SLAM方法/系统,并在我们的基准上对它们...