这个问题可以用迭代最近点求解(ICP, Iterative Closest Point). 除了RGB-D外, 在激光SLAM中也会碰到 ICP, 由于激光数据特征不够丰富, 我们无法知道两个点集之间的匹配关系, 只能认为距离最近的两个点为同一个点, 所以这个方法称为迭代最近点. 和PnP类似, ICP 的求解也分为两种方式: 利用线性代数的求解(主要是...
这次讲的是ICP解析解的四元数形式。下期将讲Sim3,感兴趣的小伙伴来个一键三连啊:), 视频播放量 1270、弹幕量 0、点赞数 51、投硬币枚数 42、收藏人数 33、转发人数 13, 视频作者 SNOW_SHEN, 作者简介 持续更新SLAM理论进阶课程,视频纯原创～,相关视频:
1.ICP 假设有一组配对好的3D点, P=P1,...,PNP=P1,...,PN , P′=P′1,...,P′NP′=P1′,...,PN′。 有一个欧式变换R,t,使得: pi=Rp′i+tpi=Rpi′+t 该问题可以用迭代最近点(ICP)来求解。注意考虑两组3D点的变换时,和相机没有关系。 ICP求解线性代数的求解(SVD)和非线性优化方式求解(...
3D3D问题没有出现相机模型,和相机无关。 激光SLAM中也有ICP,不过激光特征不容易匹配,只能认为最近的两个点为同一个(故称迭代最近点) ICP求解方式: 线性代数的求解(主要为SVD) 非线性优化方式的求解(类似BA) 此处ICP已匹配特征点。研究者通常更关心匹配未知的情况。
3)在RGB-D SLAM中,由于一个像素的深度数据可能测量不到,因此可以混合着使用PnP和ICP优化,将所有误差放在同一个优化问题中进行考虑。 【对于深度信息已知的点,建模它们的3D-3D误差;对于深度位置的特征点,建模3D-2D的重投影误差】 4. SVD代码 1) 建立两幅图像的匹配特征点,根据匹配点的信息,结合深度信息,计算3D...
3D点云ICP ceres求解 3d点云技术 paper:PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 与普通的2D图片不同,点云数据是空间中离散的点(和3D图像不同的是,点云是稀疏的),见下图: 上图左为2D图像,右图为点云,点云数据包含点的颜色位置等信息。
(1)提出了一个实时密集表示SLAM,结合了G-ICP和3DGS,实现了整个系统的极高速度(最高达107 FPS)和地图的优质性。 (2)通过将G-ICP用于跟踪,该系统积极利用三维信息,并显著减少了跟踪过程所需的时间。 (3)通过共享G-ICP和3DGS的协方差,并采用尺度对齐技术,实现了计算成本的减少和3DGS原始数据的快速收敛。
接下来便调用子函数pose_estimation_3d3d进行R、t的求取。可以看出求解3d-3d位姿求解问题时,使用了ICP(Iterative Closest Point,迭代最近点)方法,由于OpenCV没有提供类似于solvePnP这种直接求解PnP问题的函数来求解ICP问题,在这里需要自己编写程序进行求解。
(1)提出了一个实时密集表示SLAM,结合了G-ICP和3DGS,实现了整个系统的极高速度(最高达107 FPS)和地图的优质性。 (2)通过将G-ICP用于跟踪,该系统积极利用三维信息,并显著减少了跟踪过程所需的时间。 (3)通过共享G-ICP和3DGS的协方差,并采用尺度对齐技术,实现了计算成本的减少和3DGS原始数据的快速收敛。