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 1139、弹幕量 0、点赞数 48、投硬币枚数 38、收藏人数 31、转发人数 8, 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:第二章 3d-3d匹配
单目相机:根据两组相邻帧的2D点估计运动,用对极几何解决。 双目、RGB-D相机:根据两组3D点估计运动,用ICP解决。 一组3D+一组2D:得到3D点和它们在相机的投影位置,用PnP求解。 二、2D-2D:对极几何 1.对极约束 (1)几何关系 给定两帧图像 I_1,I_2 ,第一帧到第二帧的运动为 \boldsymbol{R},\boldsymbol...
}// compute q1*q2^TEigen::Matrix3d W =Eigen::Matrix3d::Zero();for(inti =0; i < N; i++) { W +=Eigen::Vector3d(q1[i].x, q1[i].y, q1[i].z) *Eigen::Vector3d(q2[i].x, q2[i].y, q2[i].z).transpose(); } cout <<"W="<< W << endl;// SVD on WEigen::Jacob...
在工业制造领域,ICP算法主要用于点云数据的配准和拼接,特别是在处理3D扫描数据和机器人的定位与导航方面。 1、3D打印和增材制造:ICP算法常被用于校准和优化打印过程。例如,打印前的模型数据与打印后实际产品的点云数据可以通过ICP算法进行配准,以校准打印机的精度,并优化打印参数。 2、机器人的定位与导航:ICP算法用...
PCL(Point Cloud Library)作为在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等,并支持跟QT联合开发。因此,对PCL点云库的掌握,是一个3d视觉(点云)工程师基本的...
【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坐标信息(世界坐标系和相机坐标系); 2)注意代码实现的时候,对用公式中的从那副图像到那副图像,对应求解结果是 从一个相机坐标系到...
(1)利用VoxelGrid滤波器对点云Q进行下采样,然后使用标准方法进行3D关键点检测。 (2)通过4PCS算法使用关键点集合而非原始点云进行数据的匹配,降低了搜索点集的规模,提高了运算效率。 2 核心代码 登录后复制pcl::KFPCSInitialAlignmentkfpcs; kfpcs.setInputSource(source); // 源点云 ...
因此,这篇文章提出了一个集成GICP和3DGS的稠密SLAM框架,通过共享显式表示来互补彼此。与传统方法不同,该方法通过利用G-ICP进行跟踪来积极利用三维信息。所提出的方法是一种耦合方法,在跟踪和建图过程中共享单个地图,同时保持与分离方法相似的快速跟踪速度。利用基于G-ICP的跟踪过程中计算的每个点的协方差作为3DGS建...
代码实现如下,先提取并匹配ORB特征,然后构建对应的3D点,接着使用SVD方法求解两帧组3D特征点之间的运动,并使用高斯牛顿法优化。 #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> ...
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