如今科技发展日新月异,随着机器人、AR/VR等人工智能领域的不断发展,视觉SLAM也取得了惊人的发展。本文就视觉SLAM的定义、研究分类、模块、工作原理及应用方向等方面做一个视觉SLAM的技术简述。 视觉SLAM是什么? SLAM的英文全称是Simultaneous Localization and Mapping,中文称作「即时定位与地图创建」,而视觉SLAM就是用...
MultiCol SLAM[8]是一个multifisheye相机SLAM。此外,最新版本的SVO还可以支持多个摄像头。 •Lidar& IMU: LIO-mapping [9]引入了一种紧密耦合的Lidar-IMU融合方法。激光雷达与IMU的对准是一种在三维空间中激光雷达和六自由度姿态传感器之间寻找外部校准的方法。激光雷达的外部定标见[10][11]。博士论文[12]阐述了...
SVO(Semi-direct Visual Odometry)[1]顾名思义是一套视觉里程计(VO)算法。相比于ORB-SLAM,它省去了回环检测和重定位的功能,不追求建立、维护一个全局地图,更看重tracking的效果,追求高计算速度、低CPU占用率,所以SVO非常适合在计算资源有限的移动设备上使用。SVO对PTAM的改进主要在两个方面:1)高效的特征匹配;2)...
3、依赖于特征点的方法进行回环检测 SVO 2014年 Semi-direct Visual Odemetry 基于稀疏直接法的视觉里程计: SVO跟踪了一些关键点(角点),然后像直接法那样根据关键点周围的信息(4*4小块进行块匹配)估计相机运动及其位置 。 优点: 1、速度极快,适用于计算平台受限的场合 2、提出了深度滤波器的概念,推导了基于均匀-...
特征点法和直接法结合开源算法——SVO 特征点法精度高,直接法速度快,两者是否可以结合呢? SVO(Semi-Direct Monocular Visual Odometry)是苏黎世大学 Scaramuzza 教授的实验室,在 2014 年发表的一种视觉里程计算法,它的名称是半直接法视觉里程计,通俗点说,就是结合...
SVO算法流程 主要流程图为: 下面,结合代码进行算法流程的详细分析: 1.跟踪 其实, SVO 的跟踪部分的本质是跟 ORBSLAM 一样的,只是匹配的方法从特征点法改成了灰度值匹配法。 但是,随后,与 ORBSLAM 有不同的地方,SVO 在优化出相机位姿之后,还有可选项,可以再优化地图点,还可以再把地图点和相机位姿一起优化。
SVO和LSD-SLAM就是采用直接法的典型例子，它们在单目SLAM中取得了出色的效果。然而，直接法相较于特征VO需要更多的计算量，并且对相机的图像采集速率有较高要求。在VO估计出帧间运动后，理论上我们可以得到机器人的完整轨迹。但与普通里程计相似，视觉里程计也存在累积误差的问题。随着时间推移，这种误差可能导致轨迹...
LOAM还可以用于环境不太复杂的轻量级应用程序。比较视觉SLAM方法,ORB SLAM3在动态和困难的环境中表现良好。Basalt VIO能更好地处理速度的快速变化。得益于性能更快的前端,SVO可以更好地处理快速运动。总的来说,由于激光雷达的环境视野大,因此其在室外和动态物体中的表现始终更好。
SVO可以与单目和双目相机一起工作，并配备了一个姿态细化模块，以最小化重投影误差。然而，SVO的主要...
可以使用多目视觉里程计(Multi-view Visual Odometry, MVVO)方法,如双目视觉里程计(Stereo Visual Odometry, SVO)或RGB-D视觉里程计(RGB-D Visual Odometry, RGBDVO)。这些方法都是基于深度信息(Depth Information)原理,通过求解单应矩阵(Homography Matrix)或变换矩阵(Transforma...