前言: 没有新雪,看看自己所做的事情,有没有前人做过.果然,EKF_SLAM的版本出现了Android版本的OpenEKFMonoSLAM, G2O-ORB SLAM也出现了VS2012版本. 一.SLAM 问题:         机器人需要在自身位置不确定的条件下,在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航.这就是移动机器人的同时定位与地图创建(SLAM) 问题,最先是由Smith Self 和Cheeseman 在1988年提出来的,被认为是实现真正全自主移动机器人的关键. 由…

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 小白:师兄,g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>,以及顶点<从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路>我都学完啦,今天给我讲讲g2o中的边吧!是不是也有什么套路? 师兄:嗯,g2o的边比顶点稍微复杂一些,不过前面你也了解了许多g2o的东西,有没有发现g2o的编程基本都是固定的格式(套路)呢? 小白:是的,我现在按照师兄说的g2o框架和顶点设计方法,再去看g2…

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! ## 小白:师兄,上一次将的g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>真的很清晰,我现在再去看g2o的那些优化的部分,基本都能看懂了呢! 师兄:那太好啦,以后多练习练习,加深理解 小白:嗯,我开始编程时,发现g2o的顶点和边的定义也非常复杂,光看十四讲里面,就有好几种不同的定义,完全懵圈状态...师兄,能否帮我捋捋思路啊 师兄:嗯,你说的没错,入门的时候确实感觉很乱,我最初也是花了些时间…

在<零基础小白,如何入门计算机视觉?>中我提到过,计算机视觉的研究目前主要分为两大方向:基于学习的方法和基于几何的方法.其中基于学习的方法最火的就是深度学习,而基于几何方法最火的就是视觉SLAM. SLAM将成为计算机视觉的下一个风口 在前几年计算机视觉的三大顶级会议(CVPR,ICCV,ECCV)上,几乎全是深度学习的研究,而这样的情况在这两年出现了新的变化:在2018年计算机视觉国际顶级会议 CVPR论文录用名单中,其中涉及SLAM/三维视觉 的工作超过 90 篇,占据了全体收录论文的近…

工具类: ros框架 linux系列教程     vim Eigen     Eigen快速入门 Pangolin  Pangolin安装与使用 数据集: TUM         数据格式 提供python写的工具,参考  TUM数据集测评工具的使用 除此之外提供online测试 合并深度图和rgb: python associate.py rgb.txt depth.txt > associations.txt #如果没有最后那个选项会把结果直接打印到控制台 对齐输出轨迹,并计算误差: pyt…

这一节,在熟悉了Featue maps相关概念之后,我们将开始学习基于EKF的特征图SLAM算法. 1. 机器人,图和增强的状态向量 随机SLAM算法一般存储机器人位姿和图中的地标在单个状态向量中,然后通过一个递归预测和量测过程来估计状态参数.其中,预测阶段通过增量航迹估计来处理机器人的运动,并增加了机器人位姿不确定性的估计.当再次观测到Map中存储的特征后,量测阶段,或者叫更新阶段开始执行,这个过程可以改善整个的状态估计.当机器人在运动过程中观测到新特征时,便通过一个状态增强的过程将新观测的特…

ORB SLAM 可以去Github上自己搜索现成的SLAM程序包 在此基础上做优化 视觉SLAM的分类方法:按摄像头的多少分为单目和双目,按是否使用概率方法分为概率法和图法 链接 学习SLAM重要的是掌握几种常见的SLAM方法,ORB SLAM等,当然前提是你已经学会C++和一些SLAM相关的开源类库(OpenCV.OpenGL.PCL等),最少你也要了解各个库是做什么用的,这样你才能调试程序,编写程序,SLAM从业人员最主要的就是编写程序调试程序了,这是占据最大的时间,所以这是必须从业者具备…

做了个SLAM的小视频,有兴趣的朋友可以看下 https://youtu.be/z5wDzMZF10Q 1)Library depended 一个完整的SLAM系统包括,数据流获取,数据读取,特征提取,特征匹配,POSE恢复,回环检测,全局优化,数据可视化,系统界面等,基于此列出SLAM系统所需依赖的库,同时会发布各个库的编译方式以及对各个库联合编译时出现的问题提出解决方案. Eigen Eigen库有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法 Eigen 3.0, Download…

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op…

第七讲 添加回环检测 2016.11 更新 把原文的SIFT替换成了ORB,这样你可以在没有nonfree模块下使用本程序了. 回环检测的阈值作出了相应的调整. 请以现在的github上源码为准. 简单回环检测的流程 上一讲中,我们介绍了图优化软件g2o的使用.本讲,我们将实现一个简单的回环检测程序,利用g2o提升slam轨迹与地图的质量.本讲结束后,读者朋友们将得到一个完整的slam程序,可以跑通我们在百度云上给出的数据了.所以呢,本讲也将成为我们“一起做”系列的终点啦. 小萝卜:这么快就要结…