ORB-SLAM(十)LoopClosing Sim3求解】的更多相关文章

主要参考这篇论文 Horn B K P. Closed-form solution of absolute orientation using unit quaternions[J]. JOSA A, 1987, 4(4): 629-642. 在单目闭环检测时,会将当前关键帧地图点和闭环关键帧地图点进行Bow匹配,匹配上的两组3D点集之间可以用RANSAS求解Sim3变换,从而获得当前关键帧相对于闭环关键帧的Sim3,然后传播到相连关键者,并调整地图点,从而完成闭环调整. 主要问题就是如何如何计…
0 讲座 (1)SLAM定义 对比雷达传感器和视觉传感器的优缺点(主要介绍视觉SLAM) 单目:不知道尺度信息 双目:知道尺度信息,但测量范围根据预定的基线相关 RGBD:知道深度信息,但是深度信息对距离也有要求 vSLAM(视觉SLAM) 摄像机(主要)+IMU+超声波避障传感器 2016年之后已经可以跑一点DEMO程序了(在刚体的和静态的环境下) 视觉SLAM的几个模块 传感器数据(图像数据采集点云) 视觉里程计(估计摄像机参数) 后端(对摄像机参数优化,因为摄像机误差累积跟IMU一样,因此…
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/newneul/p/8545450.html 6.在PnP优化中,将第一个相机的观测也考虑进来,程序应如何书写?最后结果会有何变化?分析:实际上在PnP例子中,我们可以把第一帧作为世界坐标系,然后在优化过程中对于第一帧的RT我们不做优化,但是我们在添加节点时仍然要将第一帧在世界坐标系下的空间点加入到图中,并且与第一帧的位姿链接起来,然后将第一帧坐标系下的空间点与第二帧的位姿连接起来.下面是我们修改的部分…
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/newneul/p/8544369.html  7.题目要求:在ICP程序中,将空间点也作为优化变量考虑进来,程序应该如何书写?最后结果会有何变化? 分析:在ICP例程中,本书使用的是自定义的一个继承BaseUnaryEdge的边,从例子中的EdgeProjectXYZRGBDPoseOnly这个类在linearizeOplus中写下了关于位姿节点的雅克比矩阵,里面也没有相机模型参数模型(没有涉及到相机内…
0.引言 从六月末到八月初大概一个月时间一直在啃SLAM十四讲[1]这本书,这本书把SLAM中涉及的基本知识点都涵盖了,所以在这里做一个复习,对这本书自己学到的东西做一个梳理. 书本地址:http://www.broadview.com.cn/book/4938 书本代码:https://github.com/gaoxiang12/slambook 1.SLAM概述 SLAM:即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping) 数学描述: 一个典型的…
目录 一 视觉SLAM中的传感器 二 经典视觉SLAM框架 三 SLAM问题的数学表述 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 本讲主要内容: (1) 视觉SLAM中的传感器 (2) 经典视觉SLAM框架 (3) SLAM问题的数学表述 一 视觉SLAM中的传感器 想象一个在室内的移动机器人在自由地探索室内的环境,那么定位与建图可以直观地理解成: (1) 我在什么地方?--定位 (2) 周围环境是怎样的?--建图 而要完成定位和建图则需要各种传感器的支持.传感器一般可以分为两类,一…
下载<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>源码:https://github.com/gaoxiang12/slambook 第二讲:初识SLAM 2.4.2 Hello SLAM(书本P27) 1.从github上下载源码,并解压 Ubuntu上,解压zip,先找到zip文件所在位置,然后运行下面代码,进行解压. unzip slambook-master.zip 解压后,找到ch2文件夹,在文件夹中找到helloSLAM.cpp文件 运行cpp文件 g++ helloSLAM.cpp 如未安…
Sophus截止目前有很多版本,其中大体分为两类,一种是用模板实现的方法,一种是用非模板类实现的,SLAM十四讲中使用的是非模板类库,clone Sophus: git clone http://github.com/strasdat/Sophus.git 对于非模板类库使用以下版本: git checkout a621ff 版本…
目录 一 视觉SLAM 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 一 视觉SLAM 什么是视觉SLAM? SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写,中文译作"同时定位与地图构建".它是指搭载特定传感器的主体(比如扫地机器人,无人机,无人驾驶汽车等),在没有先验信息(比如扫地机器人没有得到房间的平面图数据)的情况下,于运动过程中建立环境的模型(比如扫地机器人边运动边建立房间的二维平面地图),同时估计自己的运动(比如此时此刻,扫…
视觉SLAM十四讲:从理论到实践 第一版电子版PDF 链接:https://pan.baidu.com/s/1SuuSpavo_fj7xqTYtgHBfw提取码:lr4t 源码github链接:https://github.com/gaoxiang12/slambook.git 视觉SLAM十四讲:从理论到实践 第二版 电子版PDF链接:https://pan.baidu.com/s/1VsrueNrdqmzTvh-IlFBr9Q提取码:vfhe 源码gittee链接:https://gitee…