在上篇文章中,介紹了三位場景中的同一個三維點在不同視角下的像點存在着一種約束關系:對極約束,基礎矩陣是這種約束關系的代數表示,並且這種約束關系獨立與場景的結構,只依賴與相機的內參和外參(相對位姿)。這樣可以通過通過匹配的像點對計算出兩幅圖像的基礎矩陣,然后分解基礎矩陣得到相機的相對位姿 ...
一 研究背景 視覺SLAM需要獲取世界坐標系中點的深度。 世界坐標系到像素坐標系的轉換為 深度即Z : 深度的獲取一共分兩種方式: a 主動式 RGB D相機按照原理又分為結構光測距 ToF相機 ToF相機原理 b 被動 被動式無法精確得到點的深度值,因此存在深度的估計問題,按照主流相機的種類可以分為雙目相機估計以及單目相機估計。 接下來詳細介紹雙目系統以及單目SLAM系統的深度估計問題 二 雙 ...
2019-02-27 22:14 0 2848 推薦指數:
在上篇文章中,介紹了三位場景中的同一個三維點在不同視角下的像點存在着一種約束關系:對極約束,基礎矩陣是這種約束關系的代數表示,並且這種約束關系獨立與場景的結構,只依賴與相機的內參和外參(相對位姿)。這樣可以通過通過匹配的像點對計算出兩幅圖像的基礎矩陣,然后分解基礎矩陣得到相機的相對位姿 ...
優化問題定義以及求解 通用定義 解決問題的開始一定是定義清楚問題。這里引用g2o的定義。 \[\begin{aligned} \mathbf{F}(\mathbf{x})&=\sum_{k\in \mathcal{C}} \underbrace{\mathbf{e}_k ...
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 ...
DF-SLAM:基於深層局部特征的深度學習增強型視覺SLAM系統 原標題:DF-SLAM: A Deep-Learning Enhanced Visual SLAM System based on Deep Local Features 論文地址:https://arxiv.org ...
前面的話 VSLAM 是利用多視圖幾何理論,根據相機拍攝的圖像信息對相機進行定位並同時構建周圍環境地圖。VSLAM 前端為視覺里程計和回環檢測,相當於是對圖像數據進行關聯;后端是對前端輸出的結果進行優化,利用濾波或非線性優化理論,得到最優的位姿估計和全局一致性地圖。 前面已經 ...
廣等優點受到廣泛關注。 視覺 SLAM 地圖構建,圖片來源:百度 AI (1)基於深度攝像機的 V ...
激光SLAM與視覺SLAM的特點 目前,SLAM技術被廣泛運用於機器人、無人機、無人駕駛、AR、VR等領域,依靠傳感器可實現機器的自主定位、建圖、路徑規划等功能。由於傳感器不同,SLAM的實現方式也有所不同,按傳感器來分,SLAM主要包括激光SLAM和視覺SLAM兩大類。 其中,激光SLAM ...
世界坐標Pw、相機坐標Pc=[x,y,z]T、歸一化相機坐標Pc'(X,Y,Z在歸一化平面Z=1上的投影)、像素坐標Puv 1)Pc=RPw+t 或者 Pc=Tcw*Pw 2)Pw=RPc+t 或 ...