StructSLAM代码主要由以下几个部分组成: 1.1. 数据读取与预处理:包括读取相机内参、图像序列等数据,并对图像进行去畸变、灰度化等预处理操作。 1.2. 特征提取与匹配:利用ORB算法提取图像特征点,并通过光流法进行特征点匹配。 1.3. 相机位姿估计:采用PnP算法估计相机位姿,即根据已知的3D空间点和其在图像中的投影位置...
structslam代码是一个用于实现SLAM功能的开源库。本文将介绍structslam代码的功能和使用方法,以及其在机器人导航和环境建模方面的应用。 功能 structslam代码提供了以下主要功能: 1.视觉传感器数据处理:代码可以处理来自摄像头或深度相机的视觉传感器数据。它能够提取特征点并进行关键点匹配,用于定位和建图。 2.运动估计:...
在这个数据集上还与CI-Graph SLAM进行对比,该方法使用了两个相机进行估计,并频繁地使用回环算法。轨迹的对比结果如下,提出的StructSLAM方法利用结构线的方向信息作为全局约束,这意味着每一步的误差都被全局修正。而且StructSLAM仅通过一个相机就实现了这种性能,并且没有回环算法。 Biccoca_2009-02-27a数据集与上一数...
根据人工建筑环境的结构规律,提出了一种新的6自由度视觉同步定位与映射(SLAM)方法。使用建筑结构线作为定位和SLAM前端的特征。与其他线特征不同,建筑物结构线编码随时间限制相机航向的全局方位信息,从而消除累积的方向误差并减少位置漂移。使用扩展卡尔曼滤波器视觉SLAM方法,采用一种新的参数化方法来表示主导方向的结构线...
We propose a novel 6-degree-of-freedom (DoF) visual simultaneous localization and mapping (SLAM) method based on the structural regularity of man-made building environments. The idea is that we use the building structure lines as features for localization and mapping. Unlike other line features,...