地面约束是一种先验约束,当移动机器人位于一个包含平坦地面的环境中时,利用地面提取算法,提取点云中的地平面信息,将其与先验的地平面方程建立约束,并添加到位姿图中求解优化,能够缓解Z轴漂移问题。地面提取算法具体步骤如下: 根据设置的高度参数,提取满足h_{min} < h < h_{max}条件的点云 计算每个点的法向量...
自动驾驶算法工程师 来自专栏 · 论文阅读笔记 1 人赞同了该文章 LSD-SLAM的地位和ORB-SLAM相同,是直接法半稠密的典范; 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...
今天,我们主要来关注VSLAM中直接法开源算法。 4 直接法开源算法 4.1 LSD-SLAM DTAM是直接法的鼻祖, 是 2011 年提出的单目 SLAM算法,对每个像素点进行概率的深度测量,有效降低了位姿的不确定性。该方法通过整幅图像的对准来获得稠密地图和相机位姿,但是需要 GPU 加速,超出了本文的讨论范围。 基于同样的原理, TUM ...
在我们之前的论文中,有使用Oculus Rift DK1和两个鱼眼相机进行基本AR设置开发的完整记录。在介绍了image-based注册之后,我们详细介绍了LSD-SLAM算法并记录了实现集成的代码,代码开源。 主要框架及实验结果
LSD-SLAM深入学习(2)-算法解析 前言 在LSD-SLAM深入学习(1)中我们已经完成基本的安装与测试,在此我们继续解析算法与代码,由于lsd-slam本身利用了一部分李群与李代数的知识,需要一定的数学功底。 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnblogs.com/hitcm/...
SLAM一个重要的首先要解决的问题是registration的问题,我的理解是把不同角度采集到的数据整合(alignment)到一个坐标系中。针对两组数据(比如两幅不同角度采集的画面),可以点对点的进行匹配,寻找他们之间的transformation从而进行数据alignment并进行对sensor的定位,一个重要的算法是ICP(Iterative closest point)。
高精度点云地图构建通过激光雷达扫描，LSD利用SLAM算法结合多种传感器数据，实现点云到世界坐标系的转换，构建地图。在slam/mapping目录的代码中，包含了这种融合过程的实现。SLAM系统架构前端里程计：GICP通过配准新点云与局部地图，提供当前位置估计。FLOAM和FastLIO分别基于LOAM，优化运算效率和实时性。FastLIO...
首先记录最"年轻"的参考帧与最"老"的参考帧,对应算法的这个部分 oldest_referenceFrame=referenceFrames.front().get(); newest_referenceFrame=referenceFrames.back().get(); referenceFrameByID.clear(); referenceFrameByID_offset=oldest_referenceFrame->id(); ...
单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类:前端可以分为特征点法与直接法,后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下,比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。
注意:一定要下载此处的LSD_SLAM官方的lsd_slam一直没有编译成功,此LSD_SLAM已经被该作者fixed bugs.所以我们直接下载该git。 同时编译时参考该作者的wiki 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sudo apt install libsuitesparse-dev libqglviewer-dev-qt4 ros-kinetic-libg2o ...