本讲中,介绍SLAM中的另一个主要模块:回环检测。我们SLAM的主体(前端、后端)主要的目的在于估计相机运动,而回环检测模块,无论是目标上还是方法上,都与前面讲的内容相差较大,所以通常被认为是一个独立的模块。我们将介绍主流视觉SLAM中检测回环的方式:词袋模型,并通过DBoW库上的程序实验,使读者得到更加直观的理解。
基于图优化的SLAM 3.0 算是提升机器人回环检测能力的一大突破。 SLAM 3.0采用图优化的方式进行建图,进行了图片集成与优化处理,当机器人运动到已经探索过的原环境时, SLAM 3.0可依赖内部的拓扑图进行主动式的闭环检测。当发现了新的闭环信息后,SLAM 3.0使用Bundle Adjuestment(BA)等算法对原先的位姿拓扑地图进行修正...
那我们现在的重点就是回环检测了。其实我们完全可以把以前的所有帧都拿过来和当前帧做匹配,匹配足够好的就是回环嘛,但问题是计算量太大了,两帧匹配本来就慢,这样做的话还没有比较好的初值,需要匹配的数目又如此巨大,CPU和我们都会疯的。 但其实,任意两帧是否构成回环可以由更简单的方法做一个初步的筛选,就像一...
testpmd 环回模式 gmapping回环检测 什么是回环检测? 回环检测(Loop Closure Detection),视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累计误差。我们之所以用前一帧递推下一帧位姿,因为这两帧足够近,肯定可以建立两帧的...
1.回环检测 首先,在视觉SLAM问题中,位姿的估计是一个递推的过程,也就是由上一帧位姿解算当前帧位姿,所以我们的位姿约束都是与上一帧建立的,但是每一次估计位姿都有误差,随着位姿递推的进行,误差也在不断的累计位姿,也就形成了我们所说的累计误差,这样将会导致长期估计的结果不可靠,或者说,我们无法构建全局一致...
cnn 回环检测 cartographer 回环检测 本篇文章,将就如何实现回环检测和计算约束来进行深一步的讨论。 代码位于cartographer\mapping\internal\2d\pose_graph_2d.cc 文章目录 1.回环检测 2.计算约束ComputeConstraint 3.建立约束的具体实现ConstraintBuilder 3.1局部约束...
pose_graph.cpp/.h 位姿图的建立与图优化、回环检测与闭环。 pose_graph_node.cpp ROS 节点函数、回调函数、主线程。 输入输出 输入: 1、订阅了/vins_estimator节点发布的多个topic,包括关键帧的位姿(keyframe_pose)、重定位位姿(relo_relative_pose)、相机到IMU的外参估计(extrinsic)、VIO里程计信息PQV(odometry...
基于图优化的SLAM 3.0 算是提升机器人回环检测能力的一大突破。 SLAM 3.0采用图优化的方式进行建图,进行了图片集成与优化处理,当机器人运动到已经探索过的原环境时, SLAM 3.0可依赖内部的拓扑图进行主动式的闭环检测。当发现了新的闭环信息后,SLAM 3.0使用Bundle Adjuestment(BA)等算法对原先的位姿拓扑地图进行修正...
基于图优化的SLAM 3.0 算是提升机器人回环检测能力的一大突破。 SLAM 3.0采用图优化的方式进行建图,进行了图片集成与优化处理,当机器人运动到已经探索过的原环境时,SLAM 3.0可依赖内部的拓扑图进行主动式的闭环检测。当发现了新的闭环信息后,SLAM 3.0使用Bundle Adjuestment(BA)等算法对原先的位姿拓扑地图进行修正(...
1.回环检测的必要性 因为累积误差,最后会使地图出现漂移。比如之前位姿图优化,只给后端提供相邻帧之间的约束,x1-x2,x2-x3,x1的误差就会传到x3.而回环检测能够给出时隔更久远的约束,比如x1-x100,它做的事就是检测相机经过了同一个地方,把带有累积误差的边拉回到了正确的位置。