[1]知行合一2 SLAM中的marginalization 和 Schur complement SLAM的Bundle Adjustment上,隨着時間的推移,路標特征點(landmark)和相機的位姿pose越來越多,BA的計算量隨着變量的增加而增加,即使BA的H矩陣是稀疏的,也吃不消 ...
接上一篇博客 直接法光度誤差導數推導 ,DSO 代碼中 CoarseInitializer::trackFrame 目的是優化兩幀 ref frame 和 new frame 之間的相對狀態和 ref frame 中所有點的逆深度。 在代碼中出現了變量Hsc和變量bsc,其中的 sc 是指 Schur Complement。依據這個事實就能夠確定整個優化過程的所有細節。 一下假設 ref fram ...
2018-01-16 15:52 0 2149 推薦指數:
[1]知行合一2 SLAM中的marginalization 和 Schur complement SLAM的Bundle Adjustment上,隨着時間的推移,路標特征點(landmark)和相機的位姿pose越來越多,BA的計算量隨着變量的增加而增加,即使BA的H矩陣是稀疏的,也吃不消 ...
標准Standard DSO 標准DSO有三張表: 標准DSO覆蓋合計規則: 數據從源抽取到標准DSO中時,在同一抽取請求中,相同業務主鍵的數據會合並(合並的方式有覆蓋與合計,合計又可為MIN、MAX ...
4 Schur Complement 部分信息計算 參考《DSO windowed optimization 公式》,Schur Complement 部分指 Hsc(\(H_{X\rho} H_{\rho\rho}^{-1} H_{\rho X}\))和 bsc(\(H_{X\rho} H_ ...
這里不想解釋怎么 marginalize,什么是 First-Estimates Jacobian (FEJ)。這里只看看代碼,看看Hessian矩陣是怎么構造出來的。 1 優化流程 整個優化過程,也是 Levenberg–Marquardt 的優化過程,這個優化過程在函數 ...
3 非 Schur Complement 部分信息計算 參考《DSO windowed optimization 公式》,非Schur Complement 部分指 \(H_{XX}\) 和 \(J^T_{X}r\)。 3.1 AccumulatedTopHessianSSE ...
從數據流的角度講一遍 DSO 代碼框架。 DSO 的入口是 FullSystem::addActiveFrame,輸入的影像生成 FrameHessian 和 FrameShell 的 Object,FrameShell 是 FrameHessian 的成員變量,FrameHessian 保存 ...
5 “step”計算 參考《DSO windowed optimization 公式》,計算各個優化變量的增加量。 公式再寫一下: \[\begin{align} \begin{bmatrix} H_{\rho\rho} & H_{\rho X} \\ H_{X\rho ...