上一篇提到,无论在单目、双目还是RGBD中,追踪得到的位姿都是有误差的。随着路径的不断延伸,前面帧的误差会一直传递到后面去,导致最后一帧的位姿在世界坐标系里的误差有可能非常大。除了利用优化方法在局部和全局调整位姿,也可以利用回环检测(loop closure)来优化位姿。 这件事情就好比一个人 ...
什么是回环检测 在讲解回环检测前,我们先来了解下回环的概念。在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累计误差。 我们的位姿约束都是与上一帧建立的,第五帧的位姿误差中便已经积累了前面四个约束中的误差。但如果我们发现第五帧位姿不一定要由第四帧推出来,还可以由第二帧推算出来,显然这样计算误差会小很多,因为 ...
2018-10-23 17:19 0 3630 推荐指数:
上一篇提到,无论在单目、双目还是RGBD中,追踪得到的位姿都是有误差的。随着路径的不断延伸,前面帧的误差会一直传递到后面去,导致最后一帧的位姿在世界坐标系里的误差有可能非常大。除了利用优化方法在局部和全局调整位姿,也可以利用回环检测(loop closure)来优化位姿。 这件事情就好比一个人 ...
本文作者任旭倩,公众号:计算机视觉life成员,由于格式原因,公式显示可能出问题,建议阅读原文链接:综述 | SLAM回环检测方法 在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累积误差。一个消除误差有效 ...
1.回环检测 首先,在视觉SLAM问题中,位姿的估计是一个递推的过程,也就是由上一帧位姿解算当前帧位姿,所以我们的位姿约束都是与上一帧建立的,但是每一次估计位姿都有误差,随着位姿递推的进行,误差也在不断的累计位姿,也就形成了我们所说的累计误差,这样将会导致长期估计的结果不可靠,或者说,我们无法 ...
这个系列文章主要是记录自己在学习SLAM中的一些总结。 在这里,首先我们介绍以下SLAM一个相对独立的单元-回环检测(Loop closure detection). 先介绍这部分的原因是: 1) 它是相对独立的一块,可以和整个slam系统分离开,有些slam(如激光slam)就没有这 ...
转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12634631.html 写在前面 最近在搞本科毕设,关于基于深度学习的 SLAM 回环检测方法。期间,为了锻炼自己的工程实现能力,(也为了增添毕设的工作量 ...
为相机,那么就称为视觉 SLAM(VSLAM)。SLAM 技术已经研究和发展了三十多年,研究人员已经做 ...
什么是回环检测? 回环检测(Loop Closure Detection),视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累计误差。我们之所以用前一帧递推下一帧位姿,因为这两帧足够近,肯定可以建立两帧 ...
一、基于检测框的重建(选题 5) 物体检测是计算机视觉中一个常见的任务。通常,检测网络会输出所有图片中存在 的物体,每个物体以一个 2D 外包框表示,每个框还带有物体标签、置信度等信息。这是一个传统的2D视觉问题,但是,通过SLAM的方式,如果我们在多个视角看到同一个物体的外包框,则可以推断 ...