目前视觉SLAM和激光SLAM技术在移动机器人上都有应用,由于激光传感器受环境影响较小,并且激光SLAM发展技术较早,目前已经可以大规模商用落地。相较于激光SLAM算法,由于相机易受光照和环境结构的影响,视觉SLAM算法的鲁棒性还无法和激光SLAM达到同一水准,因此需要借助和IMU的结合,实现更好的鲁棒性和更高的精度。 对于S
近几年,业界诞生了大量优秀的视觉SLAM算法框架,其中以西班牙的萨拉戈萨大学机器人感知与实时研究组发表的ORB-SLAM2、ORB-SLAM3最知名、应用最广泛。 ORB-SLAM3:用于视觉、视觉惯性和多地图 SLAM 的开源库 ORB-SLAM系列算法具备功能全面、精度高、适合二次开发等特点。特别是,ORB-SLAM3作为一种新的高召回率的位置识...
简介:本文详细介绍了视觉SLAM技术的模型基础、算法框架及其在众多领域中的应用场景,旨在为读者提供全面而深入的技术解析。 视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即同时定位与地图构建)技术,在近年来已成为机器人自主导航、无人驾驶、增强现实等多个领域的研究热点。本文将围绕视觉SLAM的模型介绍、算法框架及应用...
经典的SLAM框架图 基本流程 传感器信息读取。在视觉 SLAM 中主要为相机图像信息的读取和预处理。如果在机器人中,还可能有码盘、惯性传感器等信息的读取和同步。 视觉里程计 (Visual Odometry, VO)。视觉里程计任务是估算相邻图像间相机的运动,以及局部地图的样子。VO 又称为前端(Front End)。 后端优化(Optimization)...
SVO(Semi-direct Visual Odometry)[1]顾名思义是一套视觉里程计(VO)算法。相比于ORB-SLAM,它省去了回环检测和重定位的功能,不追求建立、维护一个全局地图,更看重tracking的效果,追求高计算速度、低CPU占用率,所以SVO非常适合在计算资源有限的移动设备上使用。SVO对PTAM的改进主要在两个方面:1)高效的特征匹配;2...
1.SLAM框架之LOAM系列简介 2.A-LOAM论文研读与核心算法学习 3.总结 在上一篇文章中,我们详细学习了SLAM里面常用的后端非线性优化方法,以最小二乘思想为基础,将状态量的最大似然估计作为我们的目标,学习了一阶/二阶梯度下降(最速、牛顿)法,高斯牛顿法,列文伯格-马夸尔特方法(LM),对比了这些方法的异同,也引入了...
LOAM和ALOAM是我接触最早的3D激光SLAM框架,它们很好的诠释了一个SLAM系统中前端和后端的概念。例如本例前端以一个纯激光雷达数据处理形式完成,后端采用对特征ICP匹配,使用ceres求解非线性方程组的方式完成运算。 1.1 亮点1:前端激光雷达数据处理之曲率计算与分类 以VLD16激光雷达为例,先将数据中的NAN等去除,再针对线...
本系列文章旨在总结主流视觉SLAM算法的框架,对比各个算法在子模块的差异,最终提炼出融合各个算法优点的架构。 PTAM[1]是视觉SLAM领域里程碑式的项目。在此之前,MonoSLAM[2]为代表的基于卡尔曼滤波的算法架构是主流,它用单个线程逐帧更新相机位置姿态和地图。地图更新的计算复杂度很高,为了做到实时处理(30Hz),MonoSLAM每...
简介:本篇文章将深入探讨视觉SLAM技术的核心模型与算法框架,并通过实际案例分析其应用场景,最后对视觉SLAM的未来趋势进行前瞻。 视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),即同步定位与地图构建技术,作为当今机器人与自动化领域的一个研究热点,其重要性日益凸显。本文将围绕视觉SLAM的模型介绍、算法框架及应用场景展...
视觉SLAM算法框架解析(3) SVO 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 SVO(Semi-direct Visual Odometry)[1]顾名思义是一套视觉里程计(VO)算法。相比于ORB-SLAM,它省去了回环检测和重定位的功能,不追求建立、维护一个全局地图,更看重tracking的效果,追求高计算速度、低CPU占用率,所以SVO非常适合在...