视觉SLAM 十四讲——RGB-D直接法-稀疏直接法(sparse) 主要内容 1.直接法推到[p194-195] 1)特征点法:通过特征点匹配知道像素坐标信息p1,p2,然后根据重投影的位置误差迭代优化位姿及特征点信息; 2)直接法:根据对当前的位姿估计值寻找p2的像素位置,如果相机位姿误差比较大,则p1 p2像素点亮度信息会有明显的差别。
如图1所示,我们的SLAM方法由三个主要模块组成,以1)对动态前景进行建图,2)对静态背景进行建图,以及3)定位相机。遵循主流的SLAM方法,我们的建图模块依赖于定位模块估计的粗略相机姿态。定位模块则利用先前时间由建图模块重建的高斯函数。 1)动态前景建图:对于非刚体人类,我们将高斯函数附加到SMPL模型上,并设计了一个...
4.ORB-SLAM3 在前作ORB-SLAM2的基础上,大佬于2020年7月开源了ORB-SLAM3的论文和源码。ORB-SLAM3支持的设备和功能更多,支持单目、双目、RGB-D相机,针孔、鱼眼,视觉惯性里程计,多地图等,几乎覆盖了视觉SLAM各个分支。总体来说,ORB-SLAM3基本框架、代码结构都是ORB-SLAM2的延伸,但是加入了很多新的方法,实现了更...
本文对三种RGB-D SLAM (同时定位与建图)算法- -RTAB-Map、ORB-SLAM3和OpenVSLAM - -用于SURENA-V仿人机器人定位与建图进行了比较评估。我们的测试涉及机器人遵循全圆模式,其头部安装了Intel &RealSenseTM D435RGB-D相机。在评估定位精度方面,ORB-SLAM3优于其他算法,ATE为0.1073,RTAB - Map次之,为0.1641,Open...
3. 方法详解 图2展示了NID-SLAM的总体框架。给定RGB-D图像流作为输入,我们首先使用专门的动态处理过程移除动态物体。随后,我们通过联合优化相机姿势和神经场景表示来完成跟踪和建图。利用语义先验和深度信息,消除动态物体,并通过静态地图修复这些物体遮挡的背景。在每次建图迭代中,选择关键帧以优化场景表示和相机姿态。
BA方法是近年来视觉slam里用的很多的方法(所以很多研究者吐槽slam和sfm(structure from motion)越来越像了)。早些年间(2005以前),人们还认为用BA求解slam非常困难,因为计算量太大。不过06年之后,人们注意到slam构建的ba问题的稀疏性质,所以用稀疏的BA算法(sparse BA)求解这个图,才使BA在slam里广泛地应用起来。
本文提出的方法是一种稠密直接SLAM方法,其主要特点是在稠密对准或关键帧融合的例程中,对深度地图进行逆深度参数化处理。该系统由并行工作的2个CPU线程组成,共享GPU稠密对准和关键帧融合例程的使用。第一个线程是一个以帧速率运行的前端,它处理从RGB-D传感器传入的每一帧,计算增量里程计,并将其集成到一个关键帧中,...
提出了一种基于点云相关性的分割方法来将静态和动态点分割开来。它能够从多帧中发掘时序信息来扩大捕捉的视野,同时该方法不局限于RGB-D传感器,只要能提供点云相关性的传感器皆可。 我们提出了一个基于RGB-D的SLAM方法来提高在动态环境下的运动估计的鲁棒性与精确性。
Dense Visual SLAM for RGB-D Cameras 开源代码地址: vision.in.tum.de/data/software/dvo 摘要 本文提出了一种用于RGB-D相机的稠密视觉SLAM方法,该方法可以使所有像素上的光度误差和深度误差最小化。与稀疏的、基于特征的方法相比,能够更好地利用图像数据中的可用信息,从而提高姿态精度。提出了一种基于熵的相似性...