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...
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...
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...
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...
大小环境空间切换 2、深度或立体视觉相机提供的深度信息是有限的,所以不如单目相机尺度灵活性好主要贡献: 1、提出一种基于(相似变换空间对应的李代数)sim3的直接跟踪方法,很明确的检测尺度飘移 2...SLAM中,不需要计算特征点,还能构建半稠密的地图(梯度明显的像素位置) 缺点是:对相机内参和曝光非常敏感,且相机快速...
基于改进点线特征与惯性传感单元融合的SLAM算法 Tomasi特征进行点特征提取并使用LK(Lucas-Kanade)光流进行跟踪和匹配;引入线特征,在像素梯度过滤机制的基础上改进直线段检测(LSD)提取算法,筛选过滤线特征密集区域;将... 管玲 李丹 李俊祥 陆钰 - 《安徽工业大学学报:自然科学版》 被引量: 0发表: 2024年 ...
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。
视觉SLAM相关 SLAM主要分为哪几个模块 ORB-SLAM2的优缺点分析,如何改进 ORB和FAST对比 BA和卡尔曼滤波 ORB-SLAM2的三个线程是什么 ORB-SLAM2的定位如何实现 如何理解ORB-SLAM2的图优化 结构光、TOF、双目视觉原理 直接法、半直接法、特征点法区别与联系 Apollo的感知模块原理 Apollo的2D和3D跟踪 如何求解旋转...
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