D、 重定位 基于特征的SLAM中的现有方法利用BoW的全局描述子进行图像检索,然后使用EPnP的闭式解初始化迭代优化,对运行时场景要有所限制,因此,如mono PL-SLAM中所做的那样,用EPnPL简单地替换EPnP不会带来显著的改善,在这项工作中,我们利用具有点和线重投影误差的BA,提供更好的精细相机位姿。请注意,我们优化了线...
D、 重定位 基于特征的SLAM中的现有方法利用BoW的全局描述子进行图像检索,然后使用EPnP的闭式解初始化迭代优化,对运行时场景要有所限制,因此,如mono PL-SLAM中所做的那样,用EPnPL简单地替换EPnP不会带来显著的改善,在这项工作中,我们利用具有点和线重投影误差的BA,提供更好的精细相机位姿。请注意,我们优化了线...
基于点特征的视觉SLAM(同时定位与地图构建)算法存在计算量大,环境存储空间负荷高,定位误差较大的问题,为此,提出了一种基于点,线段,平面特征融合的视觉SLAM算法——PLP-SLAM.在扩展卡尔曼滤波(EKF)框架下,首先利用点特征估计机器人当前位姿,然后构建了基于点,线,平面特征的观测模型,最后建立了带平面约束的线段特征数据...
(闽江学院),福建 福州 350121)摘要:基于点特征的视觉 SLAM(同时定位与地图构建)算法存在计算量大、环境存储空间负荷高、定位误差较大的问题,为此,提出了一种基于点、线段、平面特征融合的视觉 SLAM 算法 —— PLP-SLAM.在扩展卡尔曼滤波(EKF)框架下,首先利用点特征估计机器人当前位姿,然后构建了基于点、线、平面...
The structure-plp-slam code is based on a relatively old version of OpenVSLAM (from early 2021 I think).You should be able to find everything you need in this documentation:https://stella-cv.readthedocs.io/en/0.3.9/example.html Notice the version of this documentation is 0.3.9 which ...
The structure-plp-slam code is based on a relatively old version of OpenVSLAM (from early 2021 I think). You should be able to find everything you need in this documentation: https://stella-cv.readthedocs.io/en/0.3.9/example.html
Code Edit peterfws/structure-plp-slam official 391 Tasks Edit Camera Localization Pose Tracking Datasets Edit TUM RGB-D Results from the Paper Edit Submit results from this paper to get state-of-the-art GitHub badges and help the community compare results to other papers. ...
代码:https://github.com/PeterFWS/Structure-PLP-SLAM.git 摘要 本文展示了一个基于视觉同时定位和建图系统,该系统利用点和线进行鲁棒的相机定位,同时具有分割平面重建(PPR)模块,该模块提供了一个结构化地图在跟踪的同时构建比例一致的地图,例如使用单个摄像机带来了重建具有尺度不确定性的几何图元的挑战,并进一步引...
代码:https://github.com/PeterFWS/Structure-PLP-SLAM.git 摘要 本文展示了一个基于视觉同时定位和建图系统,该系统利用点和线进行鲁棒的相机定位,同时具有嵌入式分段平面重建(PPR)模块,该模块提供了一个结构化地图,在跟踪的同时构建比例一致的地图,例如使用单个摄像机,带来了重建具有比例模糊性的几何图元的挑战,并...
The structure-plp-slam code is based on a relatively old version of OpenVSLAM (from early 2021 I think). You should be able to find everything you need in this documentation: https://stella-cv.readthedocs.io/en/0.3.9/example.html