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...
然后在 ~/svo_ws 下编译(如果之前已经编译过了,就删除 build 下的所有文件,重新回到 ~/svo_ws 编译): catkin_make 编译成功如图: 3、运行 新开窗口进入 ~/svo_ws 并运行: source devel/setup.bash roslaunch svo_ros test_rig3.launch 然后新开窗口进入 ~/svo_ws 并运行: rosrun rviz rviz -d src/r...
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 的整体系统框架图 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。
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