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 ...

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、VLAD 1、NetVLAD 視覺場景識別經典之作 論文：https://arxiv.org/pdf/1511.07247.pdf 代碼：https://github.com/Nanne/ ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...