视觉SLAM(同步定位与建图) 流程一般包括()。 ①传感器信息读取 ②视觉里程计 ③后端优化 ④回环检测 ⑤建图A.①②③B.①②③④⑤C.②③④⑤D.①②⑤的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化
4.但是,现有的视觉增量建图技术会改变原有地图尺度,需要重新建立基于视觉地图生成的导航地图,进而造成计算资源的浪费;并且,在选取外界观测对视觉地图位姿进行尺度修复或在定位效果不好的视觉地图上进行增量建图时,新建关键帧因场景、光照、观测发生变化,脱离与原始地图的关联关系,使得新建地图不收敛,产生地图“分叉”现象。
参阅图1,一种全景视觉slam建图方法,包括以下步骤: [0037] 步骤s1:全景摄像机标定,将全景图和空间转化为理想球面成像模型; [0038] 在步骤s1中,将全景图像转化为理想球面成像模型的方法为,参阅图2,将所述全景图上的所有点p(x,y)按照以下公式转化为理想球面上的点p ′ꢀ (lon,lat): [0039][0040][0041] ...
如图1所示,在本发明的一个实施例中,一种基于毫米波雷达与视觉slam的定位与建图方法,使用kinectv2型相机、turtlebot2型机器人及其内置里程计和iwr1642boost型毫米波雷达作为硬件平台,并按以下步骤进行操作: s1、在ros(robotoperatingsystem,机器人操作系统)中订阅相机发布的话题和里程计发布的话题; s2、从相机发布的话题...
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于视觉slam的地图构建的方法的控制程序,还执行以下操作。 本发明提供一种基于视觉slam的地图构建的方法。 参照图2,图2为本发明基于视觉slam的地图构建的方法第一实施例的流程示意图。 本实施例提出一种基于视觉slam的地图构建的方法,该基于视觉slam的地图构建的方法包括...
图1示出了传统的基于rgb-d相机的视觉slam地图构建方法的流程图。如图1所示,首先通过rgb-d相机获取彩色图像和相应像素的深度图,对图像的当前帧进行相机位姿估算并选取关键帧,然后基于关键帧进行局部优化、闭环检测,最终构建三维地图。然而,传统视觉slam构建的空间网络地图仅包含色彩、距离等低级信息,无法提供周围环境中物...
视觉 slam需要在连续得图像输入中,持续估计每帧图像的相机姿态,并同时重建场 景的三维地图。但是介于目前算力的限制,视觉slam很难实时的进行稠密的 视觉重建,并且在实际系统中,可能由于传感器延迟,时间戳未对齐等原因, gps信息与图像信息的时间戳不完全对齐,甚至在某些情况下存在较大的偏差, 这就回导致重建的三维...
在一实施例中,所述步骤s7的位姿计算,进一步包括:通过pnp求解初步计算相机位姿,利用后端位姿图优化计算相机位姿,构建相机位姿估计的最小化重投影误差: 其中,ui为像素坐标,pi为相机坐标,ξ^为相机位姿对应的李代数,si为特征点深度,k为相机内参数矩阵。 本发明提供的一种基于视觉slam与二维语义分割的语义建图方法,基于...
整个方案所需硬件:双目相机、一台配置了orb-slam3算法且具有gpu的ubuntu16.04电脑、gpu服务器。所述双目相机采用手持式的,或者可以放到小推车、机器人、无人机等设备上; 21.本发明提出一种基于dnn立体匹配模块的双目视觉slam稠密建图方法,包括如下步骤: 22.步骤1、利用公开数据集在gpu服务器上进行端到端的立体匹配...