视觉slam 14讲 笔记 回到顶部 1. 视觉里程计中的里程计怎么理解呢 在视觉里程计(Visual Odometry)中,“里程计”(Odometry)的概念可以理解为对物体(通常是移动机器人、车辆或飞行器等)在一段时间内所行走的路径和位移的测量和估计。 里程计的起源和传统含义 里程计一词最早来源于机械式里程表,它是一种安装在车辆...
视觉SLAM14讲第 5 讲相机与图像 5.1 相机模型 相机将三维世界中的坐标点（单位为米）映射到二维图像平面（单位为像素）的过程能够用一个几何模型进行描述。这个模型有很多种，其中最简单的称为针孔模型。针孔模型描述了一束光线通过针孔之后，在针孔背面投影成像的关系。由于相机镜头上的透镜的存在，会使得光线投影...
【比啃书高效】清华博士高翔:视觉SLAM14讲基础知识从理论到实战!共计9条视频,包括:1.视觉SLAM十四讲ch1~2、2.视觉SLAM十四讲ch3、3.视觉SLAM十四讲ch4等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
由于整个SLAM过程中图像特征的提取与匹配仅仅是诸多环节中的一个,到目前(2016年)为止,普通PC的CPU还无法实时地计算SIFT特征,进行定位与建图。所以在SLAM中我们甚少使用这种“奢侈”的图像特征。 可以通过GPU等设备来加速计算。经过GPU加速后的SIFT,就可以满足实时计算要求。但是,引入GPU将带来整个SLAM成本的提升。由此...
SLAM问题的数学表达: 1、离散的时刻:{t = 1, ..., K} 2、各时刻的位置:x_1,...,x_k, 它们构成运动轨迹; 3、路标点:y_1,...,y_N 4、运动方程:x_k=f(x_{k-1},u_k,w_k)(u_k为传感器的读数或输入,w_k为噪声) 5、观测方程:z_{k,j}=h(y_j,x_k,v_{k,j}) (v_{k,j}为...
SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写,中文译作“同时定位与地图构建”,目的是解决“定位”和“地图构建”两个问题。 传感器有两类,一类是安装于环境中的,一类是携带于机器人本体上的。 1)安装于环境中的传感器,比如GPS,二维码(贴在桌子上的二维码,扫一下告诉你这是个桌子)之类的。这类传感器能够...
注:本文是阅读了高翔博士的slam 14讲所记的笔记,内容大多来自 其书。 一个刚体(在SLAM中可简化理解为相机)在三维空间中的运动使用平移和旋转来描述。 1.相机的旋转和平移如何描述:先说旋转: :设某个单位正交基 (e1,e2,e3) (相当于不变的世界坐标系)经过一次旋转,变成了 (e′ 1,e′ 2,e′ 3)(相当于...
视觉slam14讲之VO框架的搭建 视觉里程计VO的搭建基本都会有以下几个问题:怎么管理地图点,如何处理误匹配,如何选择关键帧。。。由简到繁进行。 1. 视觉里程计分单目,双目,RGB-D三大类。单目视觉相对复杂,RGB-D最简单,没有初始化,也没有尺度问题。 2. 编写小规模的库时,往往建立一些文件夹,把源代码,头文件,...
SLam14讲的直接法 光流法: 灰度不变假设: 推导: 得到了两个方向的速度 u,v: 光流法利用图像的局部梯度,得到像素的移动位置(像素误差越小,越可能是同一个像素,所以误差最小的方向,就是像素的移动方向)。但是相机可能移动比较快,像素大小发生改变,这时候为了误差最小,可以使用图像金字塔对像素放大缩小,让误差越来...
视觉SLAM14讲——VO Slam14讲学习笔记 (七) 视觉里程计 本讲主要使用了特征提取关键点和描述子,对极约束估计位姿(RT),三角计算估计深度等 头文件及函数声明 #include<iostream> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/features2d/features2d.hpp>...