SVO(Semi-direct Visual Odometry)[1]顾名思义是一套视觉里程计(VO)算法。相比于ORB-SLAM,它省去了回环检测和重定位的功能,不追求建立、维护一个全局地图,更看重tracking的效果,追求高计算速度、低CPU占用率,所以SVO非常适合在计算资源有限的移动设备上使用。SVO对PTAM的改进主要在两个方面:1)高效的特征匹配;2)...
其实, SVO 的跟踪部分的本质是跟 ORBSLAM 一样的,只是匹配的方法从特征点法改成了灰度值匹配法。 但是,随后,与 ORBSLAM 有不同的地方,SVO 在优化出相机位姿之后,还有可选项,可以再优化地图点,还可以再把地图点和相机位姿一起优化。 1.1 初始化 图像刚进来的...
其实, SVO 的跟踪部分的本质是跟 ORBSLAM 一样的,只是匹配的方法从特征点法改成了灰度值匹配法。 但是,随后,与 ORBSLAM 有不同的地方, SVO 在优化出相机位姿之后,还有可选项,可以再优化地图点,还可以再把地图点和相机位姿一起优化。 1.1 初始化 图像刚进来的时候,就获取它的金字塔图像, 5 层,比例为 2。
1.跟踪 其实, SVO 的跟踪部分的本质是跟 ORBSLAM 一样的,只是匹配的方法从特征点法改成了灰度值匹配法。 但是,随后,与 ORBSLAM 有不同的地方,SVO 在优化出相机位姿之后,还有可选项,可以再优化地图点,还可以再把地图点和相机位姿一起优化。 1.1 初始化 图像刚进来的时候,就获取它的金字塔图像, 5 层,比例...
V-SLAM重读(1): SVO: Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
SVO-SLAM环境搭建指南 Installation: Plain CMake (No ROS) 首先,建立一个工作目录比如:workspace,然后把下面的需要的都在该目录下进行. (tip:一定不要使用中文名字,尽管你的系统是中文默认的名字。不然下面的依赖项将会十分困难,cmake找不到配置文件。)
ORB-SLAM 它是由三大块、三个流程同时运行的。第一块是跟踪,第二块是建图,第三块是闭环检测。 跟踪(Tracking) 这一部分主要工作是从图像中提取 ORB 特征,根据上一帧进行姿态估计,或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新关键帧。
单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类:前端可以分为特征点法与直接法,后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下,比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。
首发于SLAM与多传感器融合定位 切换模式写文章 登录/注册SVO源码解读(一):整体流程梳理 任乾 保持谦虚的态度,直面每一个问题10 人赞同了该文章 本篇文章先系统介绍下SVO的原理,方便后面对代码的理解 系统流程可以用下面这张图概括 其实这张图少了系统中一个步骤,就是初始化,所以我们以列表形式列出系统流程如下: ...
主要任务是估计特征点的深度。因为单目 SLAM 中,刚提特征点是没有深度的,所以必须用新来的帧的信息,去更新这些特征点的深度分布,也就是所谓的「深度滤波器Depth Filter」。当某个点的深度收敛时,用它生成新的地图点,放进地图中,再被追踪部分使用。