原文:回環檢測與建圖

一 基於檢測框的重建 選題 物體檢測是計算機視覺中一個常見的任務。通常,檢測網絡會輸出所有圖片中存在 的物體,每個物體以一個 D 外包框表示,每個框還帶有物體標簽 置信度等信息。這是一個傳統的 D視覺問題,但是,通過SLAM的方式,如果我們在多個視角看到同一個物體的外包框,則可以推斷該物體的 D 位置。 請參照文獻 和 或自行搜索對應文獻 , 完成下列任務: 推導基於對偶二次曲面的重建算法,說明其 ...

2021-02-28 17:43 0 285 推薦指數:

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(八)ORBSLAM回環檢測之位置識別

ORBSLAM2回環檢測簡介   由於回環檢測模塊包含兩個部分的內容:其一是位置識別,即外觀驗證,通過圖像間的相似度信息進行判斷;其二是幾何驗證,通過回環候選幀與當前關鍵幀的幾何關系來做進一步驗證。   由於兩部分內容都較為繁瑣,因此筆者將回環檢測模塊拆分成兩講,今天這一講主要介紹外觀 ...

Sun May 05 20:11:00 CST 2019 1 577
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 ...

Wed Oct 24 01:19:00 CST 2018 0 3630
​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 ...

Wed Aug 28 03:29:00 CST 2019 0 1100
(九)ORBSLAM回環檢測之幾何驗證

ORBSLAM2回環檢測之幾何驗證簡介   回環檢測的目的是找到當前場景在歷史中是否出現過,如果出現過,那會給我們提供一個非常強的約束條件,把我們偏離很多的軌跡一下子修正到正確的位置上。當然,這么好的東西,有利自然就有弊。萬一我們檢測出來的回環不是真正的回環,也就是說我們認錯了地方,這種 ...

Tue May 07 20:13:00 CST 2019 0 1088
DLoopDetector回環檢測算法

  詞袋模型是一種文本表征方法,它應用到計算機視覺領域就稱之為BoF(bag of features),通過BoF可以把一張圖片表示成一個向量。DBoW2是一個視覺詞袋庫,它提供了生成和使用詞典的接口,但它並不等同於slam中的回環檢測。   回環檢測屬於slam前端,也是vslam三大模塊 ...

Mon Jan 16 18:13:00 CST 2017 0 2067
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 ...

Sun Jul 03 23:27:00 CST 2016 1 17870
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 ...

Mon Jul 01 03:23:00 CST 2019 0 1919
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: 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 ...

Wed Aug 22 02:35:00 CST 2018 0 3762
 
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