k = log(1-p)/log(1-ℇ^3),k最大不能超过300// mRansacMinInliers: 每次迭代所需的最小内点数,n=N*ℇ,最小为4// mRansacSet: 每次随机选取的特征点数,默认为4组// mvMaxError: 是否为内点的误差阈值(每对点的重投影误差的平方),ORB特征点金字塔层数 * 5.991voidPnP...
PNP是一种将匹配点从三维空间投影到像平面并与观测数据计算误差来估计相机运动的方法,我们也管这种方法叫重投影误差。基于解析的PNP方法只采用了少量的匹配对即可估计相对运动,然而,在SLAM问题当中,通常约束条件较多,因此基于解析的方法通常不能更好地利用约束条件。另外,若将错误匹配对纳入解析方程中,会错误估计相机运动。
ORBSLAM中采用EPNP的方案对解决PNP问题,EPNP将匹配点的当前相机坐标系下的坐标得到,然后根据ICP算法进一步求解得到相机的位姿Tcw。整体框架使用RANSAC的方式不断进行迭代求解 因此ORBSLAM对PNP问题的求解主要运用了三个算法EPNP ICP RANSAC下面分别介绍: EPNP:(参考论文EPnP: An Accurate O(n) Solution to the PnP Pro...
在ORB-SLAM2中,PnP(Perspective-n-Point)问题就是通过已知的二维图像点和三维场景点之间的对应关系,计算出相机的位姿变换。PnP算法的目标是最小化重投影误差,即从三维点到图像平面的投影误差。 首先,ORB-SLAM2通过匹配ORB特征点,将图像中的2D点与3D点进行对应。然后,通过RANSAC随机抽样一致性算法,估计相机的位姿变...
PnP:已知一帧图像的三维点和另一帧图像的二维点计算出相机位姿 RANSAC:将图像中的外点刨除 外点会极大影响计算结果 多次迭代拟合保留内点 BA优化:e = z - h(T, p) z为像素坐标 T为相机位姿(外参)对应的李群 p为三维点坐标 优化变量:R、t和p坐标 已知:z ...
在看到orbslam2中的Tracking::Relocalization中的PnPsolver::iterate这个函数的时候新一轮的懵逼又开始了首先对这个算法真心不清楚,在不清楚的状况下,看代码更是一头雾水,所以借鉴了深入EPnP算法,还有orb_slam代码解析(2)Tracking线程有了一些理解,但其中还是有一些细节不是很懂,所以决定看原文和翻看矩阵分析并且按照代...
根据匹配点在相机坐标系下的坐标以及在世界坐标系下的坐标,然后根据ICP算法求得相机位姿。 void PnPsolver::choose_control_points(void) 从给定的匹配点中计算出四个控制点 第一个控制点为所有3D点几何中心 // 遍历每个匹配点中的3D点,然后对每个坐标轴加和for(inti=0;i<number_of_correspondences;i++)for(...
2. 姿态估计,匹配之后,系统会利用匹配到的特征点计算当前帧与地图中的特征点之间的相对姿态变换,通常使用PnP(Perspective-n-Point)算法来估计相机的姿态。 3. 重定位筛选,ORB-SLAM2中通常会使用RANSAC(Random Sample Consensus)等方法进行姿态估计的筛选,以去除错误的匹配,从而得到准确的重定位结果。 4. 位置更新,...
三角化:三角测量算法 根据两帧图像恢复出深度 即地图点 对极几何:根据两帧单目图像恢复出相机运动 生成对极约束 对极约束中包括基础矩阵和本质矩阵 实际中通过求解本质矩阵得到相机变换位姿更多 但本算法使用的是基础矩阵 单应矩阵:恢复相机运动 场景中的特征点都落在了同一平面上 则可以通过单应矩阵进行求解 PnP:...
第06章-第08讲-PnPSolver中EPnP源码详解(下) 23:46 第06章-第09讲-局部地图跟踪中创建局部关键帧和局部地图点 22:16 第06章-第10讲-局部地图跟踪中用局部地图点投影搜索匹配 21:33 第06章-第11讲-不同跟踪方法的对比、梳理完整跟踪流程 22:00 第07章-第01讲-局部建图线程处理新关键帧 13:26 ...