RGBD SLAM属于视觉SLAM中的一种，使用的RGBD传感器包括zed（双目立体，适用于室外）、Kinect（结构光，仅限室内）、Kinect v2（TOF，主要用于室内）等。功能包 现在有比较多的现成的功能包可以进行学习和二次开发：gmapping：实时构建室内地图，在构建小场景地图所需的计算量较小且精度较高。相比Hector SLAM...
rgbd-slam-tutorial-gx/part II/src/generatePointCloud.cpp 图像上下翻转是因为opencv定义的坐标系和pcl_viewer显示坐标系不同, opencv是x右y下,而pcl显示是x右y上。 解决方法:把计算点空间坐标的公式的p.y值添加负号,这样y方向就可以正常显示了 for (int m = 0; m < depth.rows; m++) for (int n=...
0 “基于RGB-D相机的三维重建"和传统的SFM和SLAM算法有什么区别? 首先,输入数据流不同。在基于RGB-D相机的三维重建中,输入有深度信息和彩色信息,并且深度信息起主导作用,而在SLAM和SFM算法中输入的是主要是彩色信息,个别工作也有结合深度信息。 其次,侧重点不同。SLAM框架类算法中,定位还是主体。我们通常需要定位能...
即(u,v)一般是图像正中间的那个点。有时候，图像边缘的点扭曲比较厉害，所以我们经常只用靠近图像中间的...
0 “基于RGB-D相机的三维重建"和传统的SFM和SLAM算法有什么区别? 首先,输入数据流不同。在基于RGB-D相机的三维重建中,输入有深度信息和彩色信息,并且深度信息起主导作用,而在SLAM和SFM算法中输入的是主要是彩色信息,个别工作也有结合深度信息。 其次,侧重点不同。SLAM框架类算法中,定位还是主体。我们通常需要定位能...
0 “基于RGB-D相机的三维重建"和传统的SFM和SLAM算法有什么区别? 首先,输入数据流不同。在基于RGB-D相机的三维重建中,输入有深度信息和彩色信息,并且深度信息起主导作用,而在SLAM和SFM算法中输入的是主要是彩色信息,个别工作也有结合深度信息。 其次,侧重点不同。SLAM框架类算法中,定位还是主体。我们通常需要定位能...
具体来说，项目提出了基于ESN神经网络在线学习的图像序列划分与建模方法，实现了场景的自动提取与高层描述；提出了基于平面特征与统计信息网格的RGB-D SLAM方法，实现了精确的机器人6D位姿估计和对环境场景的平面特征化建图；提出了WiFi信号强度与RGB-D图像融合的SLAM方法，实现了更加准确的室内环境定位和建图...