单目视觉里程计 mono vo

点线特征融合的单目视觉里程计---袁梦1*李艾华1 为了解决地下工程场景下巡逻机器人的定位与建图问题,提出了一种点线特征融合的单目半直接视觉里程计.本算法分为特征提取.状态估计和深度滤波器三个线程.特征提取线程负责图像点线特征的提取,之后状态估计线程利用点.线特征不同的匹配与跟踪策略获得相机的 6 自由度位姿,并通过帧与帧.特征与特征.局部帧之间约束关系进一步优化相机的位姿.深度滤波器线程通过概率分布的方式刻画 3 维路标点相对于相机光心的深度信息,该方式相对于固定深度值的方式能够提高深度估计的

视觉里程计(Visual Odometry, VO),通过使用相机提供的连续帧图像信息(以及局部地图,先不考虑)来估计相邻帧的相机运动,将这些相对运行转换为以第一帧为参考的位姿信息,就得到了相机载体(假设统一的刚体)的里程信息. 初始化实例 在实例化跟踪器的时候会实例化一个初始化实例,有一些比较重要的参数需要注意下,看代码注释以及初始值,参数值也可以在yaml文件中自定义. // src/openvslam/module/initializer.h:83 //! max number of it

视觉里程计的主要问题是如何根据图像来估计相机运动,VO的实现方法,按照是否需要提取特征,分为特征点法的前端以及不提取特征的直接法前端.基于特征点法的前端,长久以来被认为是视觉里程计的主流方法,它运行稳定,对光照.动态物体不敏感,是目前较为成熟的解决方案. 计算机视觉邻域的研究者们,设计了许多比角点更加稳定的局部图像特征,比如SIFT,SURF,ORB等.特征点由关键点(Key-point)和描述子(Descriper)两部分组成.SIFT(Scale Invariant Feature Tran

1. svo 源码:https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo 国内对齐文章源码的研究: (1)冯斌: 对其代码重写 https://github.com/yueying/OpenMVO 对原理的一步步分析http://fengbing.net/ (2)白巧克力: 对文章的具体分析:http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/51083398 2. svo+msf 文章:见我的分享http://pan.baidu.c

星球大战里面有2个非常出名的机器人一个是3PO,一个是R2. 我的机器人呢就叫小豆包啦,代号R5,不许侵犯它的署名哦. 常见的机器人运动模型包括:速度计运动模型,里程计运动模型和惯导运动模型.里程计是比较常见的一种类型. 首先是定义: 小豆包$t$时刻的位姿$x_{t}$,运动控制信息$u$,概率运动模型为$P\{x_{t}|u,x_{t-1}\}$. 将小豆包的运动分解为三个阶段:旋转$theta_{1}$,平移$theta_{trans}$,旋转$theta_{rot2}$.

在之前的博文OpenCV,计算两幅图像的单应矩阵,介绍调用OpenCV中的函数,通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\),然后调用射影变换函数,将一幅图像变换到另一幅图像的视角中.当时只是知道通过单应矩阵,能够将图像1中的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2中对应的位置上\((u_2,v_2)\),而没有深究其中的变换关系. 单应(Homography)是射影几何中的概念,又称为射影变换.它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上,并且把直线映射为直线

首先分析include头文件下的slamBase.h文件 # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> #include <map> using namespace std; // Eigen #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> // OpenCV #include <opencv2/co

想要从二维图像中获取到场景的三维信息,相机的内参数是必须的,在SLAM中,相机通常是提前标定好的.张正友于1998年在论文:"A Flexible New Technique fro Camera Calibration"提出了基于单平面棋盘格的相机标定方法.该方法介于传统的标定方法和自标定方法之间,使用简单实用性强,有以下优点: 不需要额外的器材,一张打印的棋盘格即可. 标定简单,相机和标定板可以任意放置. 标定的精度高. 相机的内参数 设\(P=(X,Y,Z)\)为场景中的一点,在

1.Introduction IMU的输出频率很高(100-1KHz),所以优化变量会快速增长,使得实时优化变得infeasible.Christian Forster提出用将两帧图像间的IMU采样数据用预积分的方法变为一个constraint,从而降低优化变量.对于两帧图像间的standard IMU integration来说,初始状态是由第一帧的state estimate给出的.然而,每次优化迭代中,state estimate都在变化,那么就需要重复IMU integration.这个