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...
LSD_SLAM: 该算法的代码比较难看懂,需要结合人家写的blog对应论文来回看。。。 buildImage : 建立图像金字塔,直接在点周围取平均。降采样2*2变为一个点。 Builddepthandidepthvar :赋值idepth,idepthvar。已知了最下面一层的idepth,idepthvar,取2*2小块内的值赋值给上一层。 Buildgraident:得到x方向上的梯度...
我们在3.1小节首先给出整个LSD-SLAM算法的概述,然后在3.2小节,我们简单介绍LSD- SLAM是如何表示地图的。图像跟踪流程详见3.3小节, 深度图估计详见3.4小节,地图优化详见3.4,3.5和3.6小节 图3、算法主要组成部分,分别为图像跟踪、深度图估计和地图优化 3.1算法流程综述 算法有三个主要组成部分,分别为图像跟踪、深度图估计...
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/ 如有...
前面已经介绍了系列一:VSLAM的前端:视觉里程计和回环检测,系列二:VSLAM中的后端优化和建图,系列三:VSLAM中特征点法开源算法:PTAM和ORB-SLAM。 在前面的系列文章中,我们也介绍过特征点法与直接法的区别。并且我们知道,直接法不依赖特征的提取和匹配,直接通过两帧之间的像素灰度值构建光度误差来求解相机运动,并且直接...
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(); ...
我们提出了一个实时的,基于直接法的单目全向相机SLAM算法。我们重新在全向相机上建立了追踪和建图模块的公式。这与现有的直接单目算法DTAM, LSD-SLAM相反,它们只能够使用视场角小于180°的相机。全向相机不仅仅能够观察到更大的场景,更使得算法能够对抗退化的运动(纯旋转)。