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:
二、2D-2D:对极几何 1.对极约束 (1)几何关系 (2)代数表示 2.本质矩阵 (1)本质矩阵的性质 (2)八点法的数学求解 (3)多于八对匹配点时求解 3.单应矩阵 (1)数学定义 (2)元素求解(根据匹配的特征点对) (3)求解运动 三、三角测量 1.三角测量的方法 2.三角测量的矛盾 四、3D-2D:PnP 1.DLT 直接...
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...
6.对极几何2D-2D的特点 1)尺度不确定性 t归一化相当于固定了尺度信息,成为单目SLAM的初始化,后面的轨迹和地图以此单位进行计算。 初始化不可避免,初始化完毕以后,计算特征点空间位置,可以利用3D-2D的方法计算相机运动。 2) 初始化的纯旋转问题 纯旋转 →t=0 → E = 0 →无法求解R, ...
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...
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...
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...
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...
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...