百度百科的定义.此文引用了其他博客的一些图像,如有侵权,邮件联系删除. 作为算法的SLAM,被称为同步相机位姿确定和地图构建.作为一个工程的SLAM,有众多的算法. 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识..而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息. 预读:三维重建:SLAM…

前言: 在实时/非实时大规模三维场景重建中,引入了语义SLAM这个概念,参考三维重建:SLAM的尺度和方法论问题和三维重建:SLAM的粒度和工程化问题 .大规模三维场景重建的尺度增大,因此相对于整个重建过程的粒度也从点到特征点到目标物体级别,对场景进行语义标记成为重要的工作. 场景语义标记的传统方法: 其他:机器人在线场景感知问题,场景识别问题. 参考文章:场景感知:图像的稀疏表示 对场景进行目标检测,并串联目标特征或者打包成set,形成场景特征.根据场景特征进行分类场景,既是场景感知.对于大量…

百度百科的定义.此文引用了其他博客的一些图像,如有侵权,邮件联系删除. 申明一下,SLAM不是一个算法,而是一个工程. 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识..而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息. 三维重建根据时间和场景的粒度不同需要引入不同的定义和工程化方法: 一.…

wiki链接:https://en.wikipedia.org/wiki/Structure_from_motion 三维重建: 三维物体建模总结 1. 视野内三维物体重建 : Kinect fusion: 手持扫描仪-3D  scanner: 异同之处: 视野内小型物体的重建,不需要标定世界坐标系,可以使用纯粹特征匹配的方法,重建整个表面.只需要达到最后的  模型建立即可: 2. 大视野三维场景重建 SLAM方法: 异同之处:SLAM方法更强调本身--机器人/camera的位姿定位,最优先确定…

在<机器人手册> 第2卷,这本书里面,第23章讲述了:三维视觉和基于视觉的实时定位于地图重建.在第37章里面,讲述了 同时定位与建图.指出了SLAM的三种基本方法. 一种是EKF的方法,但由于性能的约束,逐渐变得非主流:第二种基于图表示,成功使用稀疏非线性优化方法解决SLAM问题,成为主要方法:第三种也是成为粒子滤波器的非参数统计滤波技术,是在线SLAM的一种主流方法. VSLAM扫盲之旅 作为三维重建-SLAM的入门资料汇总:VSLAM扫盲之旅 ICCV研讨会:实时SLAM的未来以及深度学习…

算法原理请参考此文:  kinect fusion 3D重建基本算法  http://log.csdn.net/xiaohu50/article/details/51592503 三维重建为三维空间实体建立适合计算机表示和处理的三维数学模型,建立一个相对于真实三维世界坐标系的计算机世界坐标系中的三维映射模型. 三维重建的关键因素为尺度(点的邻域覆盖单位).相对位置(刚体物体的体元相对位置及位置映射).原点位置. 对于尺度问题,通常有两种解决方法.第一种,直接得到实体到计算机世界坐标系的绝对映射关…

作者朱尊杰,公众号:计算机视觉life,编辑成员 一 主要针对自动驾驶: 1.KITTI数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php(RGB+Lidar+GPS+IMU) KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集.该数据集用于评测立体图像 (stereo),光流 (optical flow),视觉里程计(visual odometry),3D物体检测…

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数…

VSLAM研究了几十年,新的东西不是很多,三维重建的VSLAM方法可以用一篇文章总结一下. 此文是一个好的视觉SLAM综述,对视觉SLAM总结比较全面,是SLAM那本书的很好的补充.介绍了基于滤波器的方法.基于前后端的方法.且介绍了几个SensorFusion方法,总结比较全面.并且文中给出了代码的下载链接,比较方便. 原文链接:Visual SLAM算法笔记 摘抄部分,如有不适,请联系删除或者移步原文链接 一.Visual-Inertial Odometry算法笔记 名字缩写太多,我有点凌乱了…

SLAM是一个工程问题,再次复习一下工程中可能用到的名词解释. 还是不要看了,高翔的科普读物已经出版了,读他的<slam十四讲>就可以了. 一.度量相关: 世界坐标系:描述图像的平面坐标系延伸出z轴,可对应描述三维实体,视为世界坐标系. 深度图像:给出了图像描述的世界坐标系的三维相对位置映射信息,其中Z轴信息为深度.选取深度信息的必要性:图像描述:各种维度图像的逻辑描述形式 二.深度获得 双目匹配:双目匹配通过视差算法.参考     参考双目匹配与视差计算 视差/视差算法:双目观测同一物体或者…