1,RANSAC参数设置 // RANSAC需要设置6个初始参数// mRansacProb: 迭代过程中随机选取的点均为局内点的概率,因此也表示了算法结果准确性的概率。默认为p=0.99// mRansacEpsilon: 局内点所占整个数据集的比例,默认为ℇ=0.4// mRansacIts: RANSAC算法的迭代次数,k = log(1-p)/log(1-ℇ^3),k最大不能...
(1)xc=HcrxrxcTFcrxr=0 其原理分别使用基于RANSAC策略的归一化DLT算法和8点法。为了使两种模型的过程保持一致,迭代次数预先固定并且设置为相同次数,以及每次迭代所使用的点:基础矩阵使用8对点,并且单应性矩阵使用4对点。在每次迭代中,我们为每个模型M计算其得分SM(H表示单应性矩阵,F表示基础矩阵): (2)SM=∑...
使用RANSAC算法需要定义一个误差模型,通常是重投影误差模型。 重投影误差模型用于描述一个3D点经过相机投影到2D图像上的像素坐标与对应的特征点像素坐标之间的差异。ORB-SLAM使用尺度不变的图像坐标来表示特征点的像素坐标,而相机坐标系的原点是相机光心,X轴和Y轴与图像平面平行,Z轴垂直于图像平面。 4. Mapping: ...
RANSAC算法通过随机抽样一小部分匹配点来估计模型参数,然后通过计算其他点与估计模型的拟合误差,来确定更好的匹配点。通过RANSAC算法,ORB算法可以获得准确的特征点匹配,进而实现SLAM任务中的定位和建图。 总之,ORB算法是一种高效的特征点提取和匹配算法,具有旋转不变性、尺度不变性和鲁棒性的优点,可以实现实时单目视觉...
这是通过使用三角测量方法来估计视觉几何约束,并使用RANSAC算法去除错误的匹配。 3.位置跟踪:一旦初始化完成,ORB-SLAM会使用几何技术(例如PnP算法)来估计相机的位置和姿态。这是通过匹配与地图中3D点相关联的2D特征点来实现的。在这个过程中,ORB-SLAM还使用帧间的运动模型进行姿态预测,以提高跟踪的精度。 4.地图...
初始化过程中,系统首先通过ORB特征点匹配和RANSAC算法估计相机的运动,然后利用三角测量恢复出初始地图点的位置,并计算相机的位姿。在后续的重定位过程中,系统通过匹配当前帧的ORB特征点与地图点,计算相机位姿的变化来进行位姿估计和地图更新。 三、建图与跟踪 ORB-SLAM3采用基于图优化的方式来实现地图的构建和相机位姿...
作业1.使用OpenCV实现ORB算法对图像的特征提取,并完成特征匹配; 作业2.根据RANSAC计算并分解基础矩阵,求解相机位姿R,t,完成求解代码。 作业3.深入理解IMU预积分和VIO的基本原理,手写主要的数学公式。 作业4.多视图几何算法的公式推导与代码实现,如对极几何、PnP和ICP方法。
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...
在特征提取之后,ORB-SLAM2-SSD-Semantic使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法进行特征匹配,通过计算特征描述子之间的相似度,选取一组最佳匹配特征点。 第二步:单目视觉定位 基于匹配的特征点,ORB-SLAM2-SSD-Semantic使用RANSAC算法计算视觉定位的初始估计,即估计相机的位姿(位置和方向)。然后,通过优化算法(如Bundle...
在《多视图几何》里详细解释了分别使用归一化直接线性变换DLT和8点算法计算原理,通过RANSAC计算。为了使两个模型的计算流程尽量一样,将两个模型的迭代循环次数预先设置成一样,每次迭代的云点也一样,8个基本矩阵,4个单映射。每次迭代我们给每一个模型M(H表示单映射,F表示基本矩阵)计算一个数值SM: ...