（八）ORBSLAM回环检测之位置识别
ORBSLAM2回环检测简介 由于回环检测模块包含两个部分的内容：其一是位置识别，即外观验证，通过图像间的相似度信息进行判断；其二是几何验证，通过回环候选帧与当前关键帧的几何关系来做进一步验证。 由于两部分内容都较为繁琐，因此笔者将回环检测模块拆分成两讲，今天这一讲主要介绍外观 ...
原文：回环检测与建图
一 基于检测框的重建 选题 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 D 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 D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，则可以推断该物体的 D 位置。 请参照文献 和 或自行搜索对应文献 ， 完成下列任务： 推导基于对偶二次曲面的重建算法，说明其 ...
2021-02-28 17:43 0 285 推荐指数：
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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 ...
综述 | SLAM回环检测方法
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 ...
（九）ORBSLAM回环检测之几何验证
ORBSLAM2回环检测之几何验证简介 回环检测的目的是找到当前场景在历史中是否出现过，如果出现过，那会给我们提供一个非常强的约束条件，把我们偏离很多的轨迹一下子修正到正确的位置上。当然，这么好的东西，有利自然就有弊。万一我们检测出来的回环不是真正的回环，也就是说我们认错了地方，这种 ...
DLoopDetector回环检测算法
词袋模型是一种文本表征方法，它应用到计算机视觉领域就称之为BoF（bag of features），通过BoF可以把一张图片表示成一个向量。DBoW2是一个视觉词袋库，它提供了生成和使用词典的接口，但它并不等同于slam中的回环检测。 回环检测属于slam前端，也是vslam三大模块 ...
ORB-SLAM（六）回环检测
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 ...
SLAM学习心得——回环检测
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 ...
SLAM 1 : 回环检测(Loop Closure Detection)
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 ...