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...
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...
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...
. . . . 376 第 1 讲 前言 1.1 本书讲什么 这是一本介绍视觉 SLAM 的书,也很可能是第一本以视觉SLAM 为主题的中文书。 SLAM 是什么? SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写,中文译作“同时定位与 地图构建”[1] 。它是指搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过 程...
视觉SLAM主要分为视觉前端和优化后端。前端也称为视觉里程计(VO)。它根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动,给后端提供较好的初始值。 VO的实现方法分类: 特征点法(提取特征),主流,成熟。运行稳定,对光照、动态物体不敏感。 直接法(不提特征) 在本讲中,我们将从特征点法入手,学习如何提取、匹配图像特征点,然后...
【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。
带权重的最小二乘法对应的高斯牛顿法自然是带权重的高斯牛顿法,这也是14讲里手写高斯牛顿的例子,只不过有点儿特别:这个方程是欧式距离改造后的马氏距离,只不过将各个残差加上了权重 避免过于平均主义。中间本应是一个协方差矩阵,但因这个协方差矩阵只有对角线有数值,且这个对象线上的权重都一样,这种情况下乘以一...
3D-2D: PnP ——SLAM14讲内容 3D-2D: PnP ——SLAM14讲内容 背景 直接线性变换DLT P3P Bundle Adjustment 背景 PnP(Perspective-n-Point)是求解3D 到2D 点对运动的方法。它描述了当我们知道n个3D空间点以及它们的投影位置时,如何估计相机所在的位姿。
视觉SLAM十四讲第五讲笔记 这一讲主要说的是相机与图像。了解以下相机内参,空间点到相机成像平面的过程。 一、相机模型 相机模型包括 针孔相机模型 双目相机模型 RGB-D相机模型 1. 针孔相机模型 假设现实世界空间点 P P P, 经过小孔 O O O投影之后,落在物理成像平面 O ′ − x ′ − y ′ O'-x'-...
视觉SLAM14讲第五章笔记 GitHub链接:https://github.com/Nick-the-remaker/SLAM14-note.git CSDN链接:https://blog.csdn.net/weixin_51452422/article/details/129016381?spm=1001.2014.3001.5501算法 C/C++ 计算机视觉 笔记分享 相机模型 必剪创作 slam14讲 ...