前言單目視覺SLAM可以根據其前端視覺里程計或是后端優化的具體實現算法進行分類:前端可以分為特征點法與直接法,后端可以分為基於濾波器和基於非線性優化。其中在后端上目前已經公認基於非線性優化的方法在同等計算量的情況下,比濾波器能取得更好的結果。而前端的兩種方法則各有優劣。 本文將具體分析直接法 ...
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。 前面已經介紹了系列一:VSLAM的前端:視覺里程計和回環檢測,系列二:VSLAM中的后端優化和建圖,系列三:VSLAM中特征點法開源 ...
2020-04-09 15:25 0 709 推薦指數:
前言單目視覺SLAM可以根據其前端視覺里程計或是后端優化的具體實現算法進行分類:前端可以分為特征點法與直接法,后端可以分為基於濾波器和基於非線性優化。其中在后端上目前已經公認基於非線性優化的方法在同等計算量的情況下,比濾波器能取得更好的結果。而前端的兩種方法則各有優劣。 本文將具體分析直接法 ...
LSD-SLAM (如有錯誤,請留言交流) 2014年LSD-SLAM(Large Scale Direct monocular SLAM) 算法優缺點 優點 將直接法應用到了半稠密的單目SLAM中 1、提出了地圖梯度與直接法的關系,以及像素梯度與極線方向在稠密重建中的角度關系 ...
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 ...
前言 在LSD-SLAM深入學習(1)中我們已經完成基本的安裝與測試,在此我們繼續解析算法與代碼,由於lsd-slam本身利用了一部分李群與李代數的知識,需要一定的數學功底。 個人理解錯誤的地方還請不吝賜教,轉載請標明出處,內容如有改動更新,請看原博:http ...
轉載網址:https://blog.csdn.net/weixin_38203573/article/details/79787499 特征點法: 通過特征點匹配來跟蹤點,計算幾何關系得到R,t,BA來優化R,t,流程大致如下: 直接法: 直接法是從光流法演變而來的,是基於灰度不變假設 ...
前言 沒錯,距離上一次博客的發布已經倆月了,今天是聖誕節,聖誕快樂。 在前幾篇中已經完成了ROS下面的一系列操作。如有任何問題,feel free to contact m ...
前言 借鑒來自RGB-D數據處理的兩種方法-基於特征與基於整體的,同樣可以考慮整個圖片的匹配,而不是只考慮特征點的…… 一般這種稠密的方法需要很大的計算量,DTAM: D ...
一、程序安裝: 在Ubuntu16.04下編譯LSD-SLAM是真的難,目前是用catkin_make的方式編譯的,修改了很多配置文件,修改后的安裝包我上傳到個人庫了: https://github.com/YaoZhiwen/lsd_slam_catkin_16.04 可以直接 ...