视觉SLAM14讲笔记-第7讲-视觉里程计2

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了视觉SLAM14讲笔记-第7讲-视觉里程计2。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

直接法的引出

直接法是视觉里程计另一个主要分支,它与特征点法有很大的不同。

使用特征点法估计相机运动时,我们把特征点看作固定在三维空间的不动点。根据它们在相机中的投影位置,通过最小化重投影误差来优化相机运动。
相对地,在直接法中,我们并不需要知道点与点之间的对应关系,而是通过最小化光度误差来求得它们。其实还是要使用到内参矩阵构建两张图像之间关联,然后使用优化的方式来求解R,t。

光流的引出

其实就是特征点跟踪算法,跟踪后还是要用对极几何、PnP或ICP算法。

直接法的推导

这里不进行展开叙述了。

P是一个已知位置的空间点,根据P的来源,我们可以把直接法进行分类:
1.P来自于稀疏关键点,我们称之为稀疏直接法。
2.如果上面的基础上,再增加一部分关键点,我们可以称之为半稠密的直接法。
3.P为所有像素点,称为稠密直接法。一般纯CPU的设备很难跑的起来。

特别地,在低端的计算平台上,稀疏直接法可以做到非常快速的效果,适用于实时性较高且计算资源有限的场合。

当然直接法也有他的一些缺点,这里最好用实际测试来发现。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-707362.html

到了这里,关于视觉SLAM14讲笔记-第7讲-视觉里程计2的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 视觉里程计(1):什么是视觉里程计

    1.概念:什么是里程计? 在里程计问题中,我们希望测量一个运动物体的轨迹。这可以通过许多不同的手段来实现。例如,我们在汽车轮胎上安装计数码盘,就可以得到轮胎转动的距离,从而得到汽车的估计。或者,也可以测量汽车的速度、加速度,通过时间积分来计算它的

    2024年02月07日
    浏览(41)
  • 【视觉SLAM入门】5.1. (基于特征点的视觉里程计)特征提取和匹配--FAST,ORB(关键点描述子),2D-2D对极几何,本质矩阵,单应矩阵,三角测量,三角化矛盾

    为什么重要?我们是在做什么事? 特征提取和匹配: 首先是两幅图像的特征提取,然后是对应特征点的匹配。接下来的工作是根据得到的匹配点对,估计相机的运动,具体根据相机分为三种方法: 单目相机:2D-2D: 对极几何 方法 双目或者RGBD相机: 3D-3D: ICP 方法 一个3D点

    2024年02月10日
    浏览(38)
  • 机器人运动学——轮速里程计(SLAM)

    目录 一、机器人运动学分析 二、阿克曼小车  2.1运动学分析   想要让机器人运动, 除了提供目标速度还不够, 需要将机器人的目标速度转换每个电机实际的目标速度, 最终根据电机的目标速度对电机的控制实现对机器人的控制。 机器人的目标速度转换成电机的目标速度这

    2024年02月16日
    浏览(41)
  • SLAM和里程计评估工具——evo使用方法全解

            本帖的主要内容是整理evo的使用方法及各种命令,不含安装步骤及过程,还未安装的请移步其他博主。         evo目前支持的公开数据集格式有: TUM、KITTI、EuRoC 以及 ROS bagfile 。如果使用的数据集格式为这些中的某一种,那么无须额外的数据格式处理,就可以

    2024年02月08日
    浏览(47)
  • 3D激光SLAM:LeGO-LOAM论文解读---激光雷达里程计与建图

    激光雷达里程计模块的功能就是 :估计相邻帧之间的位姿变换。 估计的方式 :在相邻帧之间做点到线的约束和点到面的约束 具体的方式和LOAM一样 针对LOAM的改进 1 基于标签的匹配 在特征提取部分提取的特征点都会有个标签(在点云分割时分配的) 因此在找对应点时,标签

    2023年04月09日
    浏览(85)
  • 对于SLAM定位中各类坐标系的理解(坐标系,里程计坐标系,基座坐标系与雷达坐标系)

    最近系统性学习了一遍LIO-SAM,开始的时候一直搞不懂里程计坐标系,经过不断学习才有了一点自己的拙见。 引言 :首先我们搞清楚SLAM算法主要是解决建图与定位问题,其更 侧重定位 ,即让机器人知道自己在全局地图的哪个位置,只有这样才能继续后续的预测、感知、控制

    2024年02月03日
    浏览(50)
  • IMU惯性里程计解算(附代码实现)

    一、系统概述 IMU是机器人常用的传感器之一,IMU对机器人的定位功能实现非常重要,其优点在于是内源传感器对外部环境变化不明显,输出频率高,缺点在于存在累积误差。本文主要记录一下在机器人定位中对IMU的使用和对惯性导航里程计的理解和实现。 本文代码主要依赖

    2023年04月15日
    浏览(43)
  • 如何使用imu和轮速里程计融合定位?代码怎么写

    使用IMU和轮速里程计融合定位的一般步骤如下: 将IMU和轮速里程计的数据预处理成需要的形式。 使用一种预测滤波器(例如卡尔曼滤波器或高斯滤波器)来预测机器人的位置和姿态。 使用轮速里程计的测量来校正预测的位置和姿态。 使用IMU的测量来校正预测的姿态。 下面是使

    2024年02月16日
    浏览(39)
  • 《LIO-SAM阅读笔记》-为何要引入增量式里程计?

    前言: LIO-SAM在后端中同时维护着两个里程计,一个是增量式里程计,一个是优化后的里程计,其中优化后的里程计是经过imu、回环、gps因子图联合优化后的结果,是整个系统中最准确的位姿估计,那么为什么还需要维护增量式里程计呢? 以下是我的理解 ,不一定正确,如有

    2024年01月22日
    浏览(46)
  • 基于ROS发布里程计信息

    参考文档: navigationTutorialsRobotSetupOdom 参考博客: (1)ROS机器人里程计模型 (2)ROS里程计消息nav_msgs/Odometry的可视化方法 1 常用坐标系系统模型 世界坐标系是描述机器人全局信息的坐标系;机器人坐标系是描述机器人自身信息的坐标系;传感器坐标系是描述传感器信息的坐

    2024年02月08日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包