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 ...
原文：SLAM 1 : 回環檢測(Loop Closure Detection)
這個系列文章主要是記錄自己在學習SLAM中的一些總結。 在這里，首先我們介紹以下SLAM一個相對獨立的單元 回環檢測 Loop closure detection . 先介紹這部分的原因是: 它是相對獨立的一塊，可以和整個slam系統分離開，有些slam 如激光slam 就沒有這個單元， SVO也沒有 如果要學習ORB SLAM， 前端和后端代碼中都有提到這個，有助於理解。 . 加入回環檢測的目的 ...
2018-08-21 18:35 0 3762 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
SLAM學習心得——回環檢測
1.回環檢測 首先，在視覺SLAM問題中，位姿的估計是一個遞推的過程，也就是由上一幀位姿解算當前幀位姿，所以我們的位姿約束都是與上一幀建立的，但是每一次估計位姿都有誤差，隨着位姿遞推的進行，誤差也在不斷的累計位姿，也就形成了我們所說的累計誤差，這樣將會導致長期估計的結果不可靠，或者說，我們無法 ...
一個基於深度學習回環檢測模塊的簡單雙目 SLAM 系統
轉載請注明出處，謝謝 原創作者：Mingrui 原創鏈接：https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12634631.html 寫在前面 最近在搞本科畢設，關於基於深度學習的 SLAM 回環檢測方法。期間，為了鍛煉自己的工程實現能力，(也為了增添畢設的工作量 ...
Real-Time Loop Closure in 2D LiDAR SLAM論文解讀
1 框架解讀 1.1 左側數據源： 激光雷達：兩次濾波會根據配置文件選擇不同的options，對傳感器數據進行兩次濾波的作用是減少了一定的數據量 里程計、IMU等：為了計算出重力的方向 1.2 Local SLAM（前端）： 通過Ceres非線性優化庫來求解。Scan ...
【轉】SLAM | 視覺SLAM中的前端：視覺里程計與回環檢測
什么是SLAM？ 同時定位與地圖構建 （simultaneous localization and mapping， SLAM）是機器人進入未知環境遇到的第一個問題。它是指機器人搭載特定傳感器，在沒有環境先驗信息的情況下，於運動過程中對周圍環境建模並同時估計自身的位姿。如果傳感器主要 ...
簡析視覺SLAM中回環檢測常用的幾種方法
什么是回環檢測？ 回環檢測（Loop Closure Detection），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。我們之所以用前一幀遞推下一幀位姿，因為這兩幀足夠近，肯定可以建立兩幀 ...