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。 SVO 把像素的深度误差模型看做概率分布,使用 高斯——均匀混合分布的逆深度(深度值服从...
只是LSD-SLAM跟踪了所有梯度明显的像素，形成半稠密地图；而SVO只跟踪稀疏的关键点，所以不妨称之为“稀...
只是LSD-SLAM跟踪了所有梯度明显的像素，形成半稠密地图；而SVO只跟踪稀疏的关键点，所以不妨称之为“稀...
SVO的深度估计是采用了滤波的方式，通过每两帧的三角测量确定点的深度均值、方差等进行融合，估算出收敛...
2，svo是画格子检测特征点，这个策略在有些环境里面确实不好，比如自动驾驶(参考kitti数据集)，比较平的...
mark. 19年一定要读完svo.
只是LSD-SLAM跟踪了所有梯度明显的像素，形成半稠密地图；而SVO只跟踪稀疏的关键点，所以不妨称之为“...
内容出自我们 SLAM 组的同事高洪臣～点赞鼓励我们可爱的同事呀～位姿估计 代码主框架在FrameHandlerMono:...