2.2D-2D问题的数学描述及求解简介:视觉SLAM之细说2D-2D(2) - 知乎 (zhihu.com) 3.2D-2D问题的求解:本质矩阵与基础矩阵:本文 4.2D-2D问题的求解:单应矩阵 5.2D-2D问题解的选择:重投影误差 广告:
第2步,解2D-2D问题:基于两帧图像已配对的特征点,得到拍摄两帧图像时相机的位姿变化T,此即是本文讨论的内容,请参阅下文。 综上,2D-2D问题指的是已知一个位姿下拍摄图像的一组像素坐标(二维坐标)和另一个位姿下拍摄图像的一组像素坐标(二维坐标),并且这两组坐标已配对(配对方法请参阅《特征匹配》)的,求这两...
Mat& R, Mat&t );//像素坐标转相机归一化坐标Point2d pixel2cam (constPoint2d& p,constMat&K );intmain (intargc,char**argv ) {if( argc !=3) { cout<<"usage: pose_estimation_2d2d img1 img2"<<endl;return1; }//-- 读取图像Mat img_1 = imread ( argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR )...
根据所应用于计算的特征点信息的不同,可分为三类:2d-2d类、3d-2d类、3d-3d类,这取决于我们手头所现有的能拿来做位姿计算的数据形式。倘若我们只知道某个特征点在相机成像平面的位置,也即像素坐标或归一化平面坐标,却不知其深度,那么这将是一个只具备2d信息的特征点;如果我们通过三角化计算,或者通过RGB-D相机...
) b.特征匹配: 检测到回环时,通过BRIEF描述子匹配找到对应关系,建立局部滑动窗口与回环候选帧之间的连接.直接描述子匹配可能会有大量的外点,所以进行两步几何外点剔除操作:2d-2dRANSAC基本矩阵检验(程序中并没有使用);3d-2dRANSAC的PNP检验.若内点超过一定阈值,就将该候选帧视为正确的循环检测并执行重定位. c.紧...
2D-2D的对应通常用于SLAM系统初始化的时机,这时没有地图,也没有两幅图像之间的相机变换,只能使用2D-2D的数据关联。为了减少计算时间,避免错误数据关联的可能性,可以用第一幅图像的特征2D位置定义一个搜索窗口在第2幅图像中进行搜索,并采用特征描述之间的相似度进行度量。对于像素描述子的局部区块,通常使用模板(patch...
void pose_estimation_2d2d ( const std::vector<KeyPoint>& keypoints_1, const std::vector<KeyPoint>& keypoints_2, const std::vector< DMatch >& matches, Mat& R, Mat& t ); //三角测量/化,求特征点的三维空间坐标,求double类型的三维点 void triangulation ( const vector<KeyPoint>& keypoint...
我们不妨首先来看一下2d-2d位姿估计的过程。关于其中所使用的对极几何、对极约束等数学推算,小绿在此不做赘述,而是将重点放在代码上。 先把子函数声明与主函数放在这里: #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> ...
而激光SLAM又因为传感器应用有单线(2D)和多线(3D)激光雷达两种,所以,激光SLAM又有2D SLAM和3D SLAM技术路线之分。他们采集的数据区别在于: (1)2D SLAM用单线激光雷达探测二维平面环境信息,在一个平面数据上进行定位,二维成像没有高度信息。 (2)3D SLAM用多线激光雷达获取环境三维数据,通过三维数据的特征点匹配进...
2D激光SLAM算法介绍 Hector slam Hector slam对传感器的要求比较高,它主要是利用高斯牛顿方法来解决scan-matching的问题。 Hector slam无需使用里程计,所以在不平坦区域实现建图的空中无人机及地面小车具有运用的可行性,利用已经获得的地图对激光束点阵进行优化,估计激光点在地图的表示,和占据网络的概率。获得激光点集映...