原文:【转】SLAM | 视觉SLAM中的前端:视觉里程计与回环检测

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,研究人员已经做了大量的工作,近 ...

2020-04-09 14:57 0 1607 推荐指数:

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视觉SLAM(五)特征点法视觉里程计 后续作业

第五章作业 作者:曾是少年 二 ORB特征点 ORB(Oriented FAST and BRIEF) 特征是 SLAM 中一种很常用的特征,由于其二进制特性,使得它可以非常快速地提取与计算 [1]。下面,你将按照本题的指导,自行书写 ORB 的提取、描述子的计算以及匹配的代码。 代码框架 ...

Mon Jun 29 06:24:00 CST 2020 0 692
SLAM入门之视觉里程计(5):单应矩阵

在之前的博文OpenCV,计算两幅图像的单应矩阵,介绍调用OpenCV的函数,通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\),然后调用射影变换函数,将一幅图像变换到另一幅图像的视角。当时只是知道通过单应矩阵,能够将图像1的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2对应的位置 ...

Mon Jan 15 20:39:00 CST 2018 4 29283
SLAM入门之视觉里程计(4):基础矩阵的估计

在上篇文章,介绍了三位场景的同一个三维点在不同视角下的像点存在着一种约束关系:对极约束,基础矩阵是这种约束关系的代数表示,并且这种约束关系独立与场景的结构,只依赖与相机的内参和外参(相对位姿)。这样可以通过通过匹配的像点对计算出两幅图像的基础矩阵,然后分解基础矩阵得到相机的相对位姿 ...

Sat Jan 06 21:51:00 CST 2018 6 12520
SLAM入门之视觉里程计(1):特征点的匹配

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值。VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法。 基于特征点的VO运行稳定,对光照、动态物体不敏感。 图像特征点 ...

Thu Dec 21 06:01:00 CST 2017 9 30114
SLAM入门之视觉里程计(3):两视图对极约束 基础矩阵

在上篇相机模型中介绍了图像的成像过程,场景的三维点通过“小孔”映射到二维的图像平面,可以使用下面公式描述: \[x = MX $$其中,$c$是图像的像点,$M$是一个$3\times4$的相机矩阵,$X$是场景的三维点。 通过小孔相机模型,可知假如从像点$x$向相机的中心$C ...

Sun Dec 31 04:47:00 CST 2017 9 12850
SLAM入门之视觉里程计(2):相机模型(内参数,外参数)

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程。 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系;接着描述了成像过程的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标 ...

Thu Dec 28 00:12:00 CST 2017 3 24238
特征点法视觉里程计

一、ORB 特征点 ORB(Oriented FAST and BRIEF) 特征是 SLAM 中一种很常用的特征,由于其二进制特性,使得它 可以非常快速地提取与计算 [1]。下面,你将按照本题的指导,自行书写 ORB 的提取、描述子的计算以及 匹配的代码。代码框架参照 ...

Mon Mar 01 00:37:00 CST 2021 0 309
 
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