仅运动BA优化相机姿态\mathbf{R} \in SO(3)和位置\mathbf{t} \in \mathbb{R}^3,其最小化世界坐标系中匹配的三维点\mathbf{X}^i \in \mathbb{R}^3与关键点\mathbf{x}^i_{(\cdot)}之间的重投影误差(关键点\mathbf{x}^i_{(\cdot)}是单目\mathbf{x}^i_m \in \mathbb{R}^2或者双目\mathbf...
软件篇-03-基于ORB_SLAM2手写SLAM稠密地图构建实现 本文使用的方法不是从内部修改ORBSLAM2源码以获取稠密点云,而是先从ZED2 sdk获取以摄像头坐标系为描述的三维点云/作为点云地图的一个子集,然后融合IMU与ORB_SLAM2进行实时定位,通过点云滤波,点云融合建图。 以上是在室内实验的demo,由于是纯双目,没有深度传感器...
然后,我们用左边ORB的坐标系和右边匹配的水平坐标系生成了双目特征点,右边的匹配是通过patch相关的改进的亚像素。对于RGB-D相机,我们在RGB图像上提取ORB特征,每一个特征的坐标为(uL,vL),我们将它的深度值变换到虚拟的由坐标系: uR = uL - fx *b / d fx是水平焦距,b是在结构光投射器和红外相机之间的基线,...
3. 单目和双目约束的BA 系统在跟踪线程中执行BA来优化相机位姿(motion-only BA),在局部建图线程中优化关键帧中的局部窗口和点(local BA),并在回环结束后优化所有关键帧和点(full BA)。 Motion-only BA:优化相机方向R和位置t,最小化世界坐标系下的3D点和匹配的关键点之间的重投影误差。X^i 为世界坐标系下...
双目关键点由如下三个坐标系定义,Xs=(uL,vL,uR),在左侧图片中的像素为(uL,vL),uR为右侧图片中的水平坐标系。对于双目相机,在左右图片中都提取ORB特征,对于每一副左边ORB,我们都在右边图片中搜索一个匹配,假设双目纠正了图像,这就可以有效完成,以便极线是水平的。然后,我们用左边ORB的坐标系和右边匹配的水平坐...
对于RGB-D相机,正如Strasdat等人[8]所言,我们提取在图像通道上提取ORB特征点,。我们将深度值和已经处理的深度地图,和基线在结构光投影器和红外相机进行匹配,对每一帧的图像与右边图像的坐标系进行融合。这是kinect和华硕 Xtion 精度大约是8cm。 近双目特征点的定义是:匹配的深度值小于40倍双目或者RGB-D的基线,否则...
首先建立预估状态向量X=[s,gw],其中s是尺度,gw是世界坐标系下的重力加速度也是第一个相机坐标系下的重力加速度。ORB_SLAM2中世界坐标选取的是第一个相机对应的坐标(VINS则不同),这样做会存在一个问题,因为第一个相机可能自身存在一定的旋转倾斜导致整个世界坐标看起来是歪着的,画轨迹的时候有一种倾斜的即视感...
当我们选取点对的时候,是以当前关键点为原点,以水平方向为X轴,以垂直方向为Y轴建立坐标系。当图片发生旋转时,坐标系就要旋转一下。 在图1中,P为关键点。圆内为取点区域,每个小格子代表一个像素。现在我们把这块圆心区域看做一块木板,木板上每个点的质量等于其对应的像素值。根据积分学的知识我们可以求出这个密...
蓝鲸智能机器人ORB_SLAM2包配置手册说明书 目录 1.概述 (2)2.可执行节点nodes (2)2.1节点参数 (2)2.2bwMono节点 (6)2.2.1订阅的话题数据 (6)2.2.2发布的话题数据 (6)2.2.3 dynamic_reconfigure参数 (7)2.2.4 发布的tf变换关系 (7)2.3bwMulti节点 (8)2.3.1订阅的话题数据 (8)2.3.2...
* 这里可以这样理解:世界坐标系原点记为W,关键帧1和关键帧2的相机光心分别记为O1 * O2. 根据Frame类中的有关说明,在世界坐标系下 这两帧相机光心的坐标可以记为: * O1=-Rw1*t1w * O2=-RW2*t2w * 那么 t12 本质上描述的是从O2 -> * O1相机光心所产生的位移,当在世界坐标系下的时候可以写成: t12...