当相机为单目时,我们只知道2D的像素坐标,问题是根据两组2D点估计相机运动。该问题用对极几何来解决。 当相机为双目、RGB-D时,或者我们通过某种方法得到了距离信息,那问题就是根据两组3D点估计运动。该问题通常用ICP来解决。 如果我们有3D点和它们在相机的投影位置,也能估计相机的运动。该问题通过PnP求解。 本文将...
输入:相机内参、像素匹配点对,输出:相机位姿 1.1本质矩阵 EE矩阵E=t∧RE=t∧R 对极约束:xT2t∧Rx1=0x2Tt∧Rx1=0,x1,x2x1,x2都是相机系归一化点坐标。 推导:z1x1=Pw,z2x2=RPw+tz1x1=Pw,z2x2=RPw+t x∧2t∧z2x2=x∧2t∧Rz1x1=0x2∧t∧z2x2=x2∧t∧Rz1x1=0 1.2基础矩阵 pT2K−Tt...
2D-2D相机位姿估计是单目SLAM初始化时的关键技术。初始化成功之后,后续的视频帧就可以采用3D-2D匹配来简化计算过程。因此初始化成功与否对SLAM至关重要。 从单目SLAM的角度考虑,2D-2D相机位姿估计存在以下三个敏感的问题: 尺度不确定性 用上面的方法估计出的相机平移向量t的值并没有单位,也就是说相机移动的距离只有...
否则,后果自负! 1对极几何 2 本质矩阵 2.1极线方程 2.2 本质矩阵秩为2 2.3 本质矩阵奇异值 3 基础矩阵 4 单应矩阵 5 矩阵的自由度 5.1 本质矩阵自由度为5 5.2 基础矩阵自由度为7 5.3 单应矩阵自由度为8 6 矩阵求解 6.1 八点法求解本质矩阵 6.2 四点法求解单应矩阵 7 位姿求解 7.1 SVD分解 7.2本质矩...
视觉VO(2)2D-2D 求解位姿 位姿 https://wym.netlify.app/2019-06-17-orb-slam2-monocular-initialization/ 2. Fundamental 基本矩阵求解变换 2.1 归一化特征点坐标 8 点法是计算基本矩阵最简单的方法。为了提高解的稳定性和精度,通常需要对输入的点集坐标进行归一化处理(吴博师兄在视频中提到好像是为了...
对极约束简洁地给出两个匹配点的空间位置关系. 于是, 相机位姿估计问题变成以下两步: 1.根据配对点的像素位置求出 E 或者F . 2.根据 E 或者F 求出R, t 3.2 本质矩阵 根据定义, 本质矩阵 E=t^\wedge R . 它是一个 3\times3 的矩阵, 内有9个未知数. E 自身是带有一些内在性质的, 根据这些性质...
上回咱们读完了pose_estimation_2d2d.cpp这个文件,基本上明白了通过对极几何计算相机位姿变换的过程,简单地说就是:你给我两帧图像,我给你算个R、t。 我们按部就班,跟着小绿来看一下接下来要读的程序——pose_estimation_3d2d。 这里小绿简单的拿两张图...
高翔Slambook第七讲代码解读(3d-2d位姿估计) 上回咱们读完了pose_estimation_2d2d.cpp这个文件,基本上明白了通过对极几何计算相机位姿变换的过程,简单地说就是:你给我两帧图像,我给你算个R、t。 我们按部就班,跟着小绿来看一下接下来要读的程序——pose_estimation_3d2d。
高翔Slambook第七讲代码解读(3d-2d位姿估计) 上回咱们读完了pose_estimation_2d2d.cpp这个文件,基本上明白了通过对极几何计算相机位姿变换的过程,简单地说就是:你给我两帧图像,我给你算个R、t。 我们按部就班,跟着小绿来看一下接下来要读的程序——pose_estimation_3d2d。
1.2D-2D对极约束 对极约束: 实际求解步骤: (1)根据已经匹配的像素点x1,x2x_1,x_2x1,x2由公式x2Tt∧Rx1=0x_2^Tt^{\w... 查看原文 SLAM基础:对极约束的知识图解 在slam中,我们可以使用对极几何来求解2d-2d条件下的相机位姿估计问题,而对极约束是对极几何的基础,然而这个基础所牵涉的概念...