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。一个消除误差有效的办法是进行回环检测。回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置,如果检测到回环,它会把信息传递给后端进行 ...
2019-08-27 19:29 0 1100 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 ...
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 ...
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 ...
一、VLAD 1、NetVLAD 视觉场景识别经典之作 论文:https://arxiv.org/pdf/1511.07247.pdf 代码:https://github.com/Nanne/ ...
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 ...
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 ...
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 ...
什么是SLAM? 同时定位与地图构建 (simultaneous localization and mapping, SLAM)是机器人进入未知环境遇到的第一个问题。它是指机器人搭载特定传感器,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中对周围环境建模并同时估计自身的位姿。如果传感器主要 ...