图像特征点 → (单幅图像)提取特征点 → (多幅图像)匹配特征点 2D-2D特征点匹配:对极几何约束 → 本质矩阵、单应矩阵 三角化 → 二维图像特征点的三维结构 3D-2D特征点匹配:PNP问题 → DLT、P3P、BA 3D-3D特征点匹配:ICP问题。 两类视觉里程计常用方法:特征点法和光流法。 特征点?提取和匹配特征点?根据...
说SLAM 2D 只能在平面移动的人,应该是不太明白POS的解算和应用,这在 SLAM 3D 里也是最基本的技术,如果这一步做不到的话 (SLAM 2D输出精准 3D POS),高谈阔论SLAM 3D,有点类似汽车驾照没考过就想玩坦克。 我们现在来探讨下一个有趣的观点,有人高呼,我们是SLAM 3D,可以完全的匹配空间三维特征点,所以是不...
·3D-2D形式:假设已知其中一组点的3D坐标,以及另一组点的2D坐标,求相机运动。 ·3D-3D形式:两组点的3D坐标均已知,估计相机的运动。 那么问题就来了:是否需要为这三种情况设计不同的计算方法呢?答案是:既可以单独做,也可以统一到一个大框架里去做。 ·单独做的时候,2D-2D使用对极几何的方法,3D-2D使用PnP...
3D-2D的特征对应常用于SLAM系统的运行阶段,前一相机位姿估计和场景3D结构已知,需要估计2D特征和这些3D路标在图像中投影的对应关系,有了这个对应关系,就可以通过PnP的方法来求解当前图像和上一帧之间的相对位姿,通常计算PnP时为了排除外点的干扰会结合RANSAC的方法进行。 3D-3D的数据对应主要用来估计和校正回环的累积误...
· 3D-2D形式:假设已知其中一组点的3D坐标,以及另一组点的2D坐标,求相机运动。 · 3D-3D形式:两组点的3D坐标均已知,估计相机的运动。 那么问题就来了:是否需要为这三种情况设计不同的计算方法呢?答案是:既可以单独做,也可以统一到一个大框架里去做。
2D SLAM无法适用动态场景变化大的室内场景,更无法应用到复杂的室外环境,VSLAM对光的依赖程度高,在暗处无法适用,激光雷达3D SLAM则室内外通用,且不受光线环境影响。 综上可知,激光雷达3D SLAM技术具备测量精度高、环境适应能力强、部署便捷等优势。 随着国产多线激光雷达的量产和性能提升,3D激光雷达逐渐走向低成本、低...
3、熟悉3DSLAM算法,如LOAM, HDL SLAM 等; 4、2年以上从事位姿估计,定位,概率滤波,SLAM ,和非线性优化工作经验; 5、熟悉C++ 编程,OpenCV ,Eigen 等开源库; 6、具有较强的快速学习,分析能力和创新意识,具有良好的团队合作精神和沟通能力; 7、在自动驾驶,SLAM领域学术论文发表优先考虑; ...
3D-2D: 3D-2D 就是 PnP(perspective-n-point)求解 3D 到 2D 点对运动的方法,描述的是当知道 N 个 3D 空间点及其投影位置时(例如单目,已经初始化完毕,知道特征点的 3D 位置),如何估计相机位姿。当然双目或者深度相机可以直接使用PnP。对它的求解有 DLT、 P3P、 EPnP、 UPnP。现在常用的做法是先采用 P3P ...
11月3日,「移动机器人技术系列课」再上新,上海宾通智能科技产品经理刘阳将参与到第9讲的直播中,以《基于自然激光SLAM的2D/3D定位导航技术》为主题,对自然激光SLAM的2D/3D定位导航应用和基于EKF的多传感器信息融合定位进行深度讲解。 激光SLAM导航是大多移动机器人厂商的研发方向,其通过对场景的观测,实时创建地图并修...
好,那在有了深度图之后呢,SLAM算法就开始工作了,由于Sensor和需求的不同,SLAM的呈现形式略有差异。大致可以分为激光SLAM(也分2D和3D)和视觉SLAM(也分Sparse、semiDense、Dense)两类,但其主要思路大同小异。 这个是Sparse(稀疏)的 这个偏Dense(密集)的 ...