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 ...

视觉里程计的主要问题是如何根据图像来估计相机运动，VO的实现方法，按照是否需要提取特征，分为特征点法的前端以及不提取特征的直接法前端。基于特征点法的前端，长久以来被认为是视觉里程计的主流方法，它运行稳定，对光照、动态物体不敏感，是目前较为成熟的解决方案。 计算机视觉邻域的研究者们，设计了许多比角 ...

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 ...

在之前的博文OpenCV，计算两幅图像的单应矩阵，介绍调用OpenCV中的函数，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中。当时 ...

在上篇文章中，介绍了三位场景中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 ...

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 ...

注意到位姿节点之间的变换并不是位姿，之前一直有误解； 一般地； 路标节点：也就是观测方程【数学形式下见】的观测值，也就是特征点的像素坐标[u,v],或者该帧相机坐标系下的3d坐标[x,y,z]; 位姿节点：也就是运动方程【数学形式下见】的输出值。例如：上述x1 ...

rovio是一个紧耦合，基于图像块的滤波实现的VIO。 他的优点是：计算量小(EKF，稀疏的图像块)，但是对应不同的设备需要调参数，参数对精度很重要。没有闭环，没有mapping thread。经常 ...