LSD-SLAM中第一个版本是单目,简单说一下单目的问题和优点: 缺点:尺度不可观测,地图点还得经过三角化才能得到深度,计算量大,麻烦; 优点:双目/RGBD计算深度受到基线长度/传感器本身限制,所以不够灵活,而单目非常灵活(俗称:光脚的不怕穿鞋的) 特征点法的问题: 针对“直角边或者弯曲边”的区域,特征点法不能很好的...
缺点:当处理线数较高的激光雷达时,计算耗时较高。 前端里程计 - FLOAM LOAM: LIDAR odometry and mapping in real-time是激光SLAM中的经典算法,主要通过提取点云中的edge和surf特征来进行匹配定位。FLOAM是在LOAM算法基础上优化了运算效率。 LOAM 具体算法步骤如下: (可选)求取相邻两帧点云间的IMU数据,积分后用...
低光、光照剧烈变化和低纹理场景）时，基于手工特征的传统方法可能无法识别和关联当前环境中的特征信息。
但是它存在一定缺点:对相机内参和曝光非常敏感,而且准确性方面不及 ORBSLAM,速度方面不及 DSO。 作者后续研究了光度标定,将其扩展应用于 DSO系统(https://github.com/JakobEngel/dso)。 4.2 DSO DSO为 Engel 在 2016 年发布的一个视觉里程计方法,因为没有闭环,所以只能算 SLAM 的一个模块(后续应该会完善),文...
缺点 1、在全局快门的鱼眼相机效果比较好,对相机内参和曝光非常敏感 2、在相机快速运动时容易丢失 3、依赖于特征点的方法进行回环检测 资源 论文: LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM (ECCV '14) Large-Scale Direct SLAM with Stereo Cameras (IROS '15) ...
缺点: 1、对场景光照要求高,要求尽量保持曝光时间的稳定 2、不是个完整的SLAM,它没有回环检测、地图重用、丢失后的重定位。 3、初始化部分也比较慢,当然双目或RGBD相机会容易很多。 4、代码可扩展性比较差 DSO在准确性,稳定性和速度上都比LSD好。LSD的优势在于回环检测。
2.直接法全向SLAM 我们的方法持续病维持着一个关键帧构成的位姿图,每一个关键帧包含一个半稠密的逆深度地图,深度通过大量的小基线立体配准得到。 全向图追踪的目标是最小化当前帧与关键帧之间的光度误差,只优化位姿。 其中p表示鲁棒核函数,然后 每一个残差项会用对应的信息矩阵的项进行加权。然后这样的最小权问题...
缺点:需要很好的光照,需要纹理很好。而且点云图根本建立不起来。真的只能当地图用。室内表现极其差,非常容易丢。 20楼2019-07-13 21:37 回复 lixz123007 初级粉丝 1 LSD 最大的坑是 qt4,和qt5其他大多数错误都能在上面的教程里找到。这时候多SLAM和ubuntu开发的坏处逐渐出来了,每个开发者用的环境都不统一,...
参考视觉SLAM Self-augmented Convolutional Neural Networks 运动估计 motion estimation 面部变形 face morphing 三维重建方面的视觉人物 2 匹配/跟踪 Matching & Tracking 参考 参考 参考 2.c 时空匹配 Space-time matching 参考 2.d 区域匹配 Region matching ...