原文:VINS 回環檢測與全局優化

回環檢測 VINS回環檢測與全局優化都在pose graph.cpp內處理。首先在pose graph node加載vocabulary文件給BriefDatabase用,如果要加載地圖,會loadPoseGraph, 它會讀取一些列文件,然后加載所有的Keyframe。同時在經過一系列回調函數得到建立新的Keyframe所用的數據之后,構造Keyframe,且在其內重新提取更多的特征點並計算描述 ...

2018-04-20 17:22 0 2523 推薦指數:

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cartographer全局優化

全局優化 SLAM過程全局優化基本原理,參考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/50055546 :第i個Submap相對於世界坐標系的位姿,其中上角標 表示這是Submap的位姿, ; :第j個Scan相對於世界坐標系的位姿,其中上角標 表示這是Scan ...

Sun Mar 08 01:44:00 CST 2020 0 1749
回環檢測與建圖

一、基於檢測框的重建(選題 5) 物體檢測是計算機視覺中一個常見的任務。通常,檢測網絡會輸出所有圖片中存在 的物體,每個物體以一個 2D 外包框表示,每個框還帶有物體標簽、置信度等信息。這是一個傳統的2D視覺問題,但是,通過SLAM的方式,如果我們在多個視角看到同一個物體的外包框,則可以推斷 ...

Mon Mar 01 01:43:00 CST 2021 0 285
(八)ORBSLAM回環檢測之位置識別

ORBSLAM2回環檢測簡介   由於回環檢測模塊包含兩個部分的內容:其一是位置識別,即外觀驗證,通過圖像間的相似度信息進行判斷;其二是幾何驗證,通過回環候選幀與當前關鍵幀的幾何關系來做進一步驗證。   由於兩部分內容都較為繁瑣,因此筆者將回環檢測模塊拆分成兩講,今天這一講主要介紹外觀 ...

Sun May 05 20:11:00 CST 2019 1 577
淺談SLAM的回環檢測技術

什么是回環檢測? 在講解回環檢測前,我們先來了解下回環的概念。在視覺SLAM問題中,位姿的估計往往是一個遞推的過程,即由上一幀位姿解算當前幀位姿,因此其中的誤差便這樣一幀一幀的傳遞下去,也就是我們所說的累計誤差。 我們的位姿約束都是與上一幀建立的,第五幀的位姿誤差中便已經積累了前面四個約束中 ...

Wed Oct 24 01:19:00 CST 2018 0 3630
​綜述 | SLAM回環檢測方法

本文作者任旭倩,公眾號:計算機視覺life成員,由於格式原因,公式顯示可能出問題,建議閱讀原文鏈接:綜述 | SLAM回環檢測方法 在視覺SLAM問題中,位姿的估計往往是一個遞推的過程,即由上一幀位姿解算當前幀位姿,因此其中的誤差便這樣一幀一幀的傳遞下去,也就是我們所說的累積誤差。一個消除誤差有效 ...

Wed Aug 28 03:29:00 CST 2019 0 1100
(九)ORBSLAM回環檢測之幾何驗證

ORBSLAM2回環檢測之幾何驗證簡介   回環檢測的目的是找到當前場景在歷史中是否出現過,如果出現過,那會給我們提供一個非常強的約束條件,把我們偏離很多的軌跡一下子修正到正確的位置上。當然,這么好的東西,有利自然就有弊。萬一我們檢測出來的回環不是真正的回環,也就是說我們認錯了地方,這種 ...

Tue May 07 20:13:00 CST 2019 0 1088
DLoopDetector回環檢測算法

(視覺里程計,回環優化)之一。回環檢測的主要目的是確認當前位置是否曾經到達過。它接收一段圖片序列,然后繪 ...

Mon Jan 16 18:13:00 CST 2017 0 2067
ORB-SLAM(六)回環檢測

上一篇提到,無論在單目、雙目還是RGBD中,追蹤得到的位姿都是有誤差的。隨着路徑的不斷延伸,前面幀的誤差會一直傳遞到后面去,導致最后一幀的位姿在世界坐標系里的誤差有可能非常大。除了利用優化方法在局部和全局調整位姿,也可以利用回環檢測(loop closure)來優化位姿。 這件事情就好比一個人 ...

Sun Jul 03 23:27:00 CST 2016 1 17870
 
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