http://geek.csdn.net/news/detail/202128 作者:高翔,张涛,刘毅,颜沁睿. 编者按:本文节选自图书<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>,系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,又包括计算机视觉的算法实现.此外,还提供了大量的实例代码供读者学习研究,从而更深入地掌握这些内容. 当前的开源方案 本文将带着读者去看看现有的SLAM方案能做到怎样的程度.特别地,我们重点关注那些提供开源实现的方案.在SLAM研究领域

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向,中文译名为“同步定位与地图构建”,它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题.本次阅面科技资深研究员赵季也将从SLAM方向着手,为大家展现更深层次的技术干货. 赵季:阅面科技资深研究员.2012年获华中科技大学博士学位,2012年至2014年在CMU机器人研究所做博士后.曾在三星研究院从事深度相机.SLAM.人机交互方面的研究.目前专注于空间感知技术的研发

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第

由于显示格式问题,建议阅读原文:如何从零开始系统化学习视觉SLAM? 什么是SLAM? SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的 英文首字母组合,一般翻译为:同时定位与建图.同时定位与地图构建.虽然听起来比较拗口,但SLAM却是三维视觉的核心技术,广泛应用于AR.自动驾驶.智能机器人.无人机等前沿热门领域.可以说凡是具有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统.关于SLAM的具体应用场景介绍可以看<SLAM有什么用?> SLAM是计算机视

博客转载自:https://www.leiphone.com/news/201707/ETupJVkOYdNkuLpz.html 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者SLAMTEC(思岚科技公号slamtec-sh)技术顾问,专注SLAM及相关传感器研发应用. SLAM(同步定位与地图构建),是指运动物体根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图的过程,解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题.目前,SLAM的主要应用于机器人.无人机.无人驾驶.AR.VR等领域.其用途包括传

视觉SLAM技术应用 SLAM技术背景 SLAM技术全称Simultaneous localization and mapping,中文为"同时定位与地图构建".SLAM可以在未知的环境中实时定位自身的位置,并同时构建环境三维地图,是计算机视觉领域以及机器人领域中非常关键的一项技术,有着非常广泛的应用,例如VR.AR.机器人.自动驾驶等领域. SLAM技术在机器人领域应用广泛,可以采用各种各样的传感器,例如激光雷达,深度摄像头,单目.双目.多目摄像头,惯性传感器等等. 根据传感器的信息

激光SLAM与视觉SLAM的特点 目前,SLAM技术被广泛运用于机器人.无人机.无人驾驶.AR.VR等领域,依靠传感器可实现机器的自主定位.建图.路径规划等功能.由于传感器不同,SLAM的实现方式也有所不同,按传感器来分,SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类. 其中,激光SLAM比视觉SLAM起步早,在理论.技术和产品落地上都相对成熟.基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径,一种是基于RGBD的深度摄像机,比如Kinect:还有一种就是基于单目.双目或者鱼眼摄像头的.视觉SLA

视觉SLAM的主要功能模块分析 一．基本概念 SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位. SLAM最早由Smith.Self和Cheeseman于1988年提出. SLAM过程可以描述为:机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图,实现机器人

相机是在某些时刻采集数据的,所以只关心这些时刻的位置和地图. 就把这一段时间的运动变成了李三时刻 t=1,2,...K当中发生的事情. 在这些事可,x表示机器自身的位置. x1,x2,x3,x4...xK就是机器人的轨迹. 在地图方面,我们假设地图是由许多个路标组成的. 设路标用y1,y2,y3,y4,...yK组成. 机器人带着传感器在环境中运动,可以由两件事情描述: (1)什么是运动?从K-1时刻到K时刻,机器人的位置x是如何变化的. 机器人会携带一个测量自身运动的传感器,可以读取相关的数据

视觉SLAM中,通常是指使用相机来解决定位和建图问题. SLAM中使用的相机往往更加简单,不携带昂贵的镜头,以一定的速率拍摄周围的环境,形成一个连续的视频流. 相机分类: 单目相机:只是用一个摄像头进行SLAM的做法成为单目SLAM. 单目相机的数据就是照片,照片就是拍照时的场景在相机的成像平面上留下的一个投影,它以二维的形式反映了三维的世界,在这个过程中丢掉了一个维度即深度(距离).我们无法通过单张照片计算场景中的物体与我们之间的距离.(照片:近小远大原理) 如果想要通过单目相机拍摄的照片恢复

SLAM:Simultaneous Localization And Mapping.中文:同时定位与地图重建. 它是指搭载特定传感器的主体,在没有实验先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动.如果这里的传感器主要是相机,那就称为视觉SLAM. SLAM的目的是解决定位与地图重建两个问题.(一边估计传感器资深的位置,一边建立周围环境的模型) 计算机通过概率学建模的方式辨识出物体.人脸.声音.文字等,这与我们用眼睛去观察世界,理解周围物体是有很大不同的. 学习SLAM预备主

  目前实验室做机器人,主要分三个方向,定位导航,建图,图像识别,之前做的也是做了下Qt上位机,后面又弄红外识别,因为这学期上课也没怎么花时间在项目,然后导师让我们确定一个方向来,便于以后发论文什么.上个礼拜看了些论文,感觉视觉slam方向还可以,图像识别毕竟不是计算机科班,可能真正要弄也很难有成果,slam也是最近才研究起来,也挺适合我们搞,需要一些高数.c++.ros等知识,学的东西也挺多的,但这样才能体现研究生的价值,不然本科生也能做,然后确定了这个研究方向,希望好好研究个一两年有所成就,

经典视觉SLAM框架 整个视觉SLAM流程包括以下步骤: 1. 传感器信息读取.在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理. 2. 视觉里程计(Visual Odometry,VO).视觉里程计的任务是估算相邻图图像间相机的运动,以及局部地图的样子.VO又称为前段. 3. 后端优化(Optimization).后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息,对他们进行优化,得到全局一致的轨迹和地图.由于接在VO之后,又称为后端. 4. 回环检测(Loop Closing).回环

原文地址:http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5548265.html 在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档

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

一.经典综述文章 1.  Durrant-Whyte H, Bailey T. Simultaneous localization and mapping: part I[J]. IEEE robotics & automation magazine, 2006, 13(2): 99-110. 2. T. Bailey and H. F. Durrant-Whyte. Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM): Part II. Robotics

视觉SLAM中的数学基础 第二篇 四元数 什么是四元数 相比欧拉角,四元数(Quaternion)则是一种紧凑.易于迭代.又不会出现奇异值的表示方法.它在程序中广为使用,例如ROS和几个著名的SLAM公开数据集.g2o等程序都使用四元数记录机器人的姿态.因此,理解四元数的含义与用法,对学习SLAM来说是必须的.本节我们就来讲讲四元数. 首先,请读者不要对四元数有什么神秘的感觉.四元数仅是3D姿态的一种表达方式,我们用一个单位四元数表达原本用旋转矩阵表示的三维旋转.这样做一个直接的好处是省空间.一

视觉SLAM中的数学基础 第三篇 李群与李代数 前言 在SLAM中,除了表达3D旋转与位移之外,我们还要对它们进行估计,因为SLAM整个过程就是在不断地估计机器人的位姿与地图.为了做这件事,需要对变换矩阵进行插值.求导.迭代等操作.例如,在经典ICP问题中,给定了两组3D点,我们要计算它们之间的变换矩阵.假设第一组的3D点为$\mathbf{P}=\{ \mathbf{p}_i | i = [1,2, \ldots, N] \}$,第二组3D点为$\mathbf{Q}=\{ \mathbf{q}

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

目录 前言 1.Eigen线性代数库的安装 2.Sophus李代数库的安装 3.OpenCV计算机视觉库的安装 4.PCL点云库的安装 5.Ceres非线性优化库的安装 6.G2O图优化库的安装 7.Octomap八叉树地图库的安装 8.DBoW3词袋模型库 正文 回到顶部 前言 本篇博客主要写了视觉SLAM常用库的安装方法,主要包括Eigen线性代数库.Sophus李代数库.OpenCV计算机视觉库.PCL点云库.Ceres非线性优化库和G2O图优化库等.安装步骤是直接从高翔大牛书上搬抄过来了