voidPnPsolver::gauss_newton();//高斯牛顿优化β 高斯-牛顿法具体原理可点击此处,简单来说,高斯-牛顿法是将两个雅克比矩阵相乘近似为海森矩阵,然后根据牛顿法求解,即H = J^T \cdot J。 (a),求L_{6\times 10}的雅克比矩阵,分别对\beta_1,\ \beta_2, \ \beta_3, \ \beta_4求导,得到雅克比矩阵J_...
orb_slam2pnp原理 ORB-SLAM2是一种基于稀疏特征点的单目视觉SLAM(同步定位与地图构建)系统,主要用于3D环境地图构建和相机位姿估计。它使用了ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征描述子来检测和跟踪场景中的特征点,并使用RANSAC算法来计算两个相机之间的相对位姿。 ORB-SLAM2的核心问题是将二维图像点匹配到三维...
ORBSLAM2是非常经典且值得学习的开源SLAM框架,是特征点法的巅峰之作,定位精度极高。代码也非常整洁规范,其中包含很多实际应用中的技巧,非常实用 视频内容:ORBSLAM2简介、TUM数据集简介、安装运行方法、需要注意的地方等
ORB的原理概括为以下几个部分 1.特征点:参考FAST特征点的提取方式寻找角点,从而确定特征点的位置,并在其基础上用灰度质心法给特征点加上了方向,使其具有旋转不变性,而且引入了高斯金字塔,使其具有尺度不变性。 2.描述子:在特征点周围选择合适的Patch,并在该Patch内按一定的概率分布规律取128点对,用没对点进行比...
本文将分步详细介绍ORB-SLAM2-SSD-Semantic的原理和实现。 第一步:特征提取和匹配 ORB-SLAM2-SSD-Semantic首先利用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提取图像中的特征点,并计算特征点的描述子。ORB算法是一种基于FAST特征检测器和BRIEF描述子的特征提取方法,它具有旋转不变性和尺度不变性的优点。在特征提取...
学完课程,可以掌握:地图初始化、跟踪、局部建图、闭环检测、BA优化等原理及底层代码,吃透ORB-SLAM2核心算法;掌握视觉SLAM中重难点:特征均匀化、共视图、关键帧、Span-ning tree、Essential graph、local/g-lobal BA、EPnP、BoW、Sim3等,具备扎实的VSLAM理论实践基础,掌握CMake、多线程、编程调试、代码改进、量化结果...
ORBSLAM2学习(一)ORB算法原理 ORB算法是一种用于实时单目视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与建图)的算法。它的全称是Oriented FAST and Rotated BRIEF,意为旋转FAST角点和旋转BRIEF描述子。 ORB算法主要包含两个关键步骤:特征点提取和特征点匹配。 特征点提取是ORB算法的第一步,它通过FAST(...
原理 ORB-SLAM整体流程如下图所示。 它主要有三个线程组成:跟踪、Local Mapping(又称小图)、Loop Closing(又称大图)。 跟踪 跟踪线程相当于一个视觉里程计,流程如下: 首先,对原始图像提取ORB特征并计算描述子。 根据特征描述,在图像间进行特征匹配。
讲师身份：山城子 高级算法工程师，重庆大学硕士毕业，主要从事视觉SLAM方向相关算法研究，对VINS、ORB-...