进一步讨论尺度 1.从本质矩阵恢复运动与尺度问题的来源 设x1 和x2 是两帧之间的匹配像素点的归一化平面坐标, E=t∧R 是本质矩阵(Essential Matrix)。则有[1] (1)x2TEx1=0 将(1)展开得 (2)[x2y21][E11E12E13E21E22E23E31E32E33][x1y11]=0 将矩阵相乘的形式拆开得到 (3)[x2x1x2y1x2y2x1...
单目SLAM系统的尺度漂移是指由于单目相机只能获取二维图像信息，无法确定深度信息，因此在实际场景中容易引起...
视觉SLAM的困难 双目相机和RGBD相机能够测量深度数据,于是就不存在初始化和尺度上的问题了。但是,整个视觉SLAM的应用中,存在一些共同的困难,主要包括以下几条: 相机运动太快 相机视野不够 计算量太大 遮挡 特征缺失 动态物体或光源干扰 2.1 运动太快 运动太快可能导致相机图像出现运动模糊,成像质量下降。传统卷帘快门...
单目slam--尺度漂移 单目slam 单目slam的基本流程为:初始化---pnp---pnp 其中初始化是为了统一尺度,由于通过2d-2d对极几何约束求解相机位姿时会产生尺度问题,即无法确定真实尺度(1.每两帧计算的位姿采用的尺度可能都不一致2.与真实世界的尺度比例无法获得)。所以解决1问题,将前两帧采用的尺度统一为后续位姿估计的...
双目相机和RGBD相机能够测量深度数据,于是就不存在初始化和尺度上的问题了。但是,整个视觉SLAM的应用中,存在一些共同的困难,主要包括以下几条: ·相机运动太快 ·相机视野不够 ·计算量太大 ·遮挡 ·特征缺失 ·动态物体或光源干扰 2.1 运动太快 运动太快可能导致相机图像出现运动模糊,成像质量下降。传统卷帘快门式...
【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。
SLAM 绝对尺度估计张 建博 ,袁 亮 + , 何 丽,冉 腾, 唐鼎 新( 新疆 大学机 械 工程学院 , 新疆乌鲁木齐 830047 )摘 要:针 对单目同时定 位 与地图构建 ( simultan-eous localization and mapping, SLAM ) 技术存在的尺度不确定性问题 , 提出一种结合深度预测网络来估计 绝 对尺度的单目 SLAM 算法 ...
基于深度预测的单目SLAM绝对尺度估计 张建博，袁亮+,何丽，冉腾，唐鼎新 （新疆大学机械工程学院，新疆乌鲁木齐830047）摘要：针对单目同时定位与地图构建（simultan-eous localization and mapping,SLAM）技术存在的尺度不确定性问题，提出一种结合深度预测网络来估计绝对尺度的单目SLAM算法。利用MonoDepth网络对单目图像进行深度...
双目相机和RGBD相机能够测量深度数据,于是就不存在初始化和尺度上的问题了。但是,整个视觉SLAM的应用中,存在一些共同的困难,主要包括以下几条: 相机运动太快 相机视野不够 计算量太大 遮挡 特征缺失 动态物体或光源干扰 2.1 运动太快 运动太快可能导致相机图像出现运动模糊,成像质量下降。传统卷帘快门式的相机,在运动...
双目相机和RGBD相机能够测量深度数据,于是就不存在初始化和尺度上的问题了。但是,整个视觉SLAM的应用中,存在一些共同的困难,主要包括以下几条: 相机运动太快 相机视野不够 计算量太大 遮挡 特征缺失 动态物体或光源干扰 2.1 运动太快 运动太快可能导致相机图像出现运动模糊,成像质量下降。传统卷帘快门式的相机,在运动...