1.建圖 我們所謂的地圖,即所有路標點的集合。一旦我們確定了路標點的位置,那就可以說我們完成了建圖。 地圖的作用:(1)定位 ;(2)導航; (3)避障; (4)重建; (5)交互 2. 稠密重 ...
.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,我們無法構建全局一致的軌跡和地圖。 如圖 視覺SLAM十四講 當我們只進行VO時,我們最終得到的運動軌跡無法避免的 ...
2019-06-30 19:23 0 1919 推薦指數:
1.建圖 我們所謂的地圖,即所有路標點的集合。一旦我們確定了路標點的位置,那就可以說我們完成了建圖。 地圖的作用:(1)定位 ;(2)導航; (3)避障; (4)重建; (5)交互 2. 稠密重 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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: 1) 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 ...
1. Python 作為一個近年備受好評的語言,它的一些優點讓人無法忽視。 代碼簡潔、可移植性強、可代入c,c++語言,或自身作為包供其他語言使用。復制代碼不必考慮轉義直接就能運行,這些都是他的優 ...
我想簡單介紹一下新入門php的感受. php開發以簡單快捷著稱;學它做項目比java要快(3天就可以入門); 但我認為php簡單的是外表;其實它的功能非常強大;要學精恐怕須多做幾年的實戰項目才干敢 ...