百度试题 结果1 题目()SLAM后端一般有两种方法:滤波方法和线性优化方法。 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
5、SLAM后端一般有两种方法:滤波方法和非线性优化方法,这两种方法有什么优缺点? 6、单目视觉slam中尺寸漂移是怎么产生的?有什么解决办法 7、直接法估计相机位姿时,并不需要 提取特征点,而是通过优化匹配点的像素值误差(也称光度误差)估计位姿,但也会面临快速运动,光照变化等的挑战,如果让你改善该问题,你会采用哪些...
5、SLAM后端一般有两种方法:滤波方法和非线性优化方法,这两种方法有什么优缺点? 6、单目视觉slam中尺寸漂移是怎么产生的?有什么解决办法 7、直接法估计相机位姿时,并不需要 提取特征点,而是通过优化匹配点的像素值误差(也称光度误差)估计位姿,但也会面临快速运动,光照变化等的挑战,如果让你改善该问题,你会采用哪些...
SLAM问题的后端有主要有滤波和优化两种方案。目前,普遍认为优化的方法在精度上要超过滤波方法,因为它可以进行多次的线性化。近年来出现的SLAM算法也大都是基于优化的算法(如ORB-SLAM、DSO等)。优化问题的核心…
目前主流的后端优化有两种：扩展卡尔曼滤波（EKF）算法；基于光束法平差（BA）的图优化算法；在SLAM技术的早期，EKF算法应用较多，而近些年，图优化更受青睐。后端优化主要是处理SLAM过程中噪声的问题。任何传感器都有噪声，所以除了要处理“如何从图像中估计出相机运动”，还要关心这个估计带有多大的噪声。前端给后端...
师兄:按照惯例,我还是先说说图优化的背景吧。SLAM的后端一般分为两种处理方法,一种是以扩展卡尔曼滤波(EKF)为代表的滤波方法,一种是以图优化为代表的非线性优化方法。不过,目前SLAM研究的主流热点几乎都是基于图优化的。 小白:据我所知,滤波方法很早就有了,前人的研究也很深。为什么现在图优化变成了主流了?
后端接收前端估计的摄像机位姿,并优化初始位姿,以获得全局一致的运动轨迹和环境图(Sunderhauf和Protzel,2012)。与前端的多样化算法相比,当前后端算法的类型主要可分为两类:基于滤波器的方法(如扩展卡尔曼滤波器(EKF)Bailey等人,2006)和基于优化的方法(例如因子图Wrobel,2001)。它们的描述如下: ...
Sliding Windows Filter(SWF)在VIO、SLAM这个领域应用非常广,比如MSCKF、OKVIS、VINS-Mono等等,几乎可以说是VIO的标配。 SWF可以分成基于滤波器的和基… 阅读全文 IMU 姿态估计 Quaternion kinematics for ESKF[part 4] 使用《Quaterniond Kinematic for ESKF》的方法,实现一个IMU姿态估计。用陀螺仪的做Propagation...
为了解决漂移问题,我们还需要两种技术:后端优化(更多时候称为后端(Back End)。由于主要使用的是优化方法,故称为后端优化。)和回环检测。回环检测负责把“机器人回到原始位置”的事情检测出来,而后端优化则根据该信息,校正整个轨迹的形状。 后端优化 笼统地说,后端优化主要指处理SLAM过程中噪声的问题。虽然我们很希望...