位姿估计 | SVO 论文与代码分析分讲 查看原文 计算机视觉大型攻略 —— SLAM(3) Visual SLAM 。特征点检测匹配相机位姿R,t与地图的估计。 关键帧(Key-Frame)。 重定位和回环(Loop closing)。特征点检测与匹配 输入图像,首先要做特征点的检测与匹配。常用的算法有SURF...在关键帧上估计地图(LandMark)。 如上...
这是我们 SLAM 组同事高洪臣写的文章,感谢分享 ️ ️ ️～ 位姿估计 代码主框架在 FrameHandlerMono::processFrame()。 稀疏图像对齐(直接法) 代码主要在 SparseImgAlign。 使用稀疏直接法计算两帧之间的初始相机位姿T_cur_from_ref:根据last_frame_的特征点 和last_frame_与new_frame_的相对位姿,...
并且论文主要和改进版PTAM进行了对比。 然后论文测试了两种参数配置以及改进版PTAM(当时最好的单目SLAM算法)在同一个数据集中的表现。在结果图中可以看到位姿误差和姿态角速度误差都得到了改善(方差显著减小,均值更加接近0) 针对这一改善,论文分析他们提出的算法之所以好于改进版PTAM是因为PTAM没有提取金字塔级的最高...
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。
值得一提的是, Foster 对 VIO 的理论也进行了详细的推导, 尤其是关于预积分的论文成为后续 VSLAM 系统融合 IMU 的理论指导。 SVO 的定位很好,抖动很小。尤其在重复纹理的环境中,表现得比基于特征点法的 ORBSLAM2 要出色。将来可以在上面增加更鲁棒的重定位,回...
值得一提的是, Foster 对 VIO 的理论也进行了详细的推导, 尤其是关于预积分的论文成为后续 VSLAM 系统融合 IMU 的理论指导。 SVO 的定位很好,抖动很小。尤其在重复纹理的环境中,表现得比基于特征点法的 ORBSLAM2 要出色。将来可以在上面增加更鲁棒的重定位,回环闭环,全局地图的功能,来满足更多的实际应用场景,比...
值得一提的是, Foster 对 VIO 的理论也进行了详细的推导, 尤其是关于预积分的论文成为后续 VSLAM 系统融合 IMU 的理论指导。 SVO 的定位很好,抖动很小。尤其在重复纹理的环境中,表现得比基于特征点法的 ORBSLAM2 要出色。将来可以在上面增加更鲁棒的重定位,回环闭环,全局地图的功能,来满足更多的实际应用场景,比...
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。
本文目标读者:对SVO有一定了解的SLAM算法工程师。 流程图 1.跟踪 其实,SVO的跟踪部分的本质是跟ORBSLAM一样的,TrackWithMotionModel和TrackLocalMap,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...
svo论文随手记 论文链接:http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ICRA14_Forster.pdf 论文提出了一种半直接单目视觉里程计,在精确性、鲁棒性和速度方面都有较大的优势。将基于特征的方法(包括追踪特征点和关键帧选择)和基于图像强度的直接法进行结合。 INTRODUCTION介绍了一些基于视觉的运动估计(前端)方法,主要包括基于特征的...