视觉SLAM 第12页

视觉slam十四讲个人理解(ch7视觉里程计1)

参考博文::https://blog.csdn.net/david_han008/article/details/53560736https://blog.csdn.net/n66040927/article/details/79163496?utm_source=blogxgwz3ICP是指，利用点云的匹配关系，来求解相机的三维运动。PNP是利用已知的三维结构与图像的对应关系，来求解相机的三维运

dibuxue3246·2022-12-27 17:46

视觉SLAM ch7代码总结（一）

目录一、OpenCV的ORB特征二、手写ORB特征一、OpenCV的ORB特征1.Keypoint类opencv中Keypoint类的默认构造函数为：CV_WRAPKeyPoint():pt(0,0),size(0),angle(-1),response(0),octave(0),class_id(-1){}pt(x,y):关键点的点坐标，是像素坐标；size():该关键点邻域直径大小；angle

雨幕丶·2022-12-27 16:14

视觉SLAM-13

第十三章稠密地图地图的应用大致可分为：1）定位。2）导航：在这个过程中，需要知道地图中哪些地方可以通过，哪些地方不可通过，而要能实现这样的功能，则至少是稠密地图。3）避障：与导航类似，但更加关注局部的、动态的障碍物的处理，同样也需要至少是稠密的地图。4）重建：利用SLAM获取周围环境的重建效果，主要是用于向他人展示。并且我们对这种地图还有外观要求，所以这样地图也是稠密的。5）交互：主要指人与地图之

xmrmol·2022-12-27 14:36

深蓝学院-视觉SLAM课程-第2讲笔记--三维空间刚体运动

课程Github地址：https://github.com/wrk666/VSLAM-Course/tree/master0.内容C++没有矩阵的运算，用别人的库来进行矩阵运算，其中Eigen库能够进行刚体运动的一些计算，由3部分构成：Core：矩阵的表达；Dense：稠密矩阵的计算，矩阵求逆，稠密矩阵的分解等；Geometry：旋转矩阵，欧拉角，四元数等。1.点与坐标系三维空间常用正交基来表示（

读书健身敲代码·2022-12-27 11:24

【视觉SLAM十四讲】第7讲视觉里程计1

7.1特征点法前面提到过，SLAM中主要分为前端和后端，前端主要是根据相邻图像的信息，粗略估计相机的运动，从而给后端一个比较好的初始值。前端的实现，根据是否需要提取特征，分为特征点法和直接法。对于特征点法，首先需要的就是定义什么是特征点。图像本身就是一个矩阵，如果直接从矩阵的层面考虑运动的估计，相当于用图像中全部的数据去估计，这样做的运算量必然是很大的。一般我们都会采用选代表的方法，也就是选取图像

林北不要忍了·2022-12-27 10:55

相机标定的作用

详细讲解见《视觉slam十四

Coldor·2022-12-26 17:08

2020视觉SLAM面试复习

主要参考：Jichao_Peng:视觉SLAM总结——视觉SLAM面试题汇总try_again_later:SLAM秋招知识点总结——自动驾驶算法、3D视觉岗位（附有解答）1.Sift中尺度空间、高斯金字塔

月夕花晨KaCa·2022-12-26 17:16

鱼眼相机模型

转自鱼眼相机模型与标定与重映射-EpsAvlc的博客鱼眼相机模型与标定与重映射computer-vision2019年10月21日背景在现有的视觉SLAM框架中，大部分是用针孔相机的图像来进行特征提取与匹配的

Neil_Skype·2022-12-26 13:58

视觉slam基础知识

三维空间中刚体的运动描述方式旋转矩阵、变换矩阵、欧拉角、四元数旋转矩阵空间中两个坐标系之间的旋转运动可由一个正交矩阵（行列式为1）表示，该矩阵称为旋转矩阵R。旋转矩阵的转置（=逆）表示了相反的旋转。变换矩阵空间中任意两个坐标系位置变换可分解为旋转+平移，因此有其中，R12：坐标系2到坐标系1的变换；t12：坐标系1的原点指向坐标系2的原点的向量。变换矩阵T：根据分块矩阵的转置计算T-1欧拉角用3个

好好仔仔·2022-12-25 16:49

【硕士论文】《动态场景下的语义三维地图构建》西南科技大学余东应

动态场景下定位对特征点匹配算法做出改进，提出自适应窗隔匹配模型，可剔除动态物体上的错误匹配----------知识点提炼----------分类主流的SLAM算法分为基于视觉及激光两类按照所使用的传感器类型，视觉

echo_gou·2022-12-25 12:08

《视觉SLAM十四讲》第八讲-运行 direct_sparse、direct_semidense 报错 Segmentation fault (core dumped)

写在前面运行《视觉SLAM十四讲》第八讲中的direct_sparse、direct_semidense出现出现报错一、问题描述示例代码direct_sparse.cpp、direct_semidense.cpp

wongHome·2022-12-24 19:27

《视觉SLAM十四讲》第九讲-运行程序出现Segmentation fault (core dumped)、double free or corruption (out)解决方法

写在前面运行《视觉SLAM十四讲》第九讲中的0.2版本、0.3版本、0.4版本出现的报错一、问题一及解决方法1.问题描述编译通过，但是运行时出现以下报错：Segmentationfault(coredumped

wongHome·2022-12-24 19:27

基于点和线特征的实时单目SLAM

PL-SLAM:Real-TimeMonocularVisualSLAMwithPointsandLines摘要：众所周知，低纹理场景是依赖于对应点的几何计算机视觉的主要短板之一，尤其是视觉SLAM。

柚子Betty·2022-12-24 17:14

slam的一些库函数安装

article/details/78657295最近在学SLAM，每次编译都少了库函数，然后逆天的linux操作让我这个小白对这些错误提示还有安装库函数很崩溃，从网上找了这个相关文章，学习学习前言本篇博客主要写了视觉

MetaSmiles·2022-12-24 13:58

笔记：《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装

笔记：《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装目录前言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、

沐白001·2022-12-24 13:56

《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装

转自：https://www.cnblogs.com/ChrisCoder/p/7222430.html笔记：《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装目录前言1、Eigen线性代数库的安装2、Sophus李代数库的安装

一树荼蘼·2022-12-24 13:19

笔记视觉slam十四讲之开源库的安装

笔记：《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装目录前言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、

一个免提·2022-12-24 13:46

多源传感器组合导航 GNSS 视觉SLAM LiDAR INS 开源项目总结

多源传感器组合导航GNSS视觉SLAMLiDARINS开源项目总结本文更改自吴桐wutong微信公众号文章。

倪偲001·2022-12-23 17:29

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（九）

文章目录前言一、实践部分1.orb_cv项目2.orb_self项目3.pose_estimation_2d2d项目4.triangulation项目5.pose_estimation_3d2d项目6.pose_estimation_3d3d项目二、第7讲的普通习题1.其他特征点2.统计提取1000个特征点的耗时4.其他加速匹配的方式5.其他PnP方法6.在PnP中考虑第一个相机的观测7.在ICP

从此刻开始不同·2022-12-23 15:18

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（十）

文章目录前言一、实践部分1.optical_flow项目2.direct_method项目二、第8讲的普通习题1.其他光流方法的特点2.求梯度方法上的缺点3.直接法能否提出反向法的概念5.单目直接法的理解总结前言系统环境：ubuntu20.04本文讨论第8讲的实践部分和普通习题的内容。一、实践部分1.optical_flow项目这个项目需要修改CV_GRAY2BGR为COLOR_GRAY2BGR，

从此刻开始不同·2022-12-23 15:18

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（八）

文章目录前言一、6.3实践部分1.安装Ceres和g2o库2.gaussewton项目3.ceresCurveFitting项目4.g2oCurveFitting项目二、第6讲的普通习题1.证明式子2.调研各种方法3.高斯牛顿法的细节4.DogLeg细节5.阅读Ceres的细节6.阅读g2o的文档总结前言系统环境：ubuntu20.04这几天又抽了时间看了SLAM十四讲的第6讲非线性优化，前面6.

从此刻开始不同·2022-12-23 15:48

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（七）

文章目录前言一、5.3-5.4实践部分1.Opencv的安装2.imageBasics项目3.undistortImage项目4.stereoVision项目5.jointMap项目二、第5讲的普通习题2.叙述相机内参的物理意义3.搜索特殊相机的标定方式4.调研全局快门相机和卷帘快门相机的异同5.RGB-D相机是如何标定的6.举出其他遍历图像的方法总结前言系统环境：ubuntu20.04这几天又抽

从此刻开始不同·2022-12-23 15:47

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（二）

文章目录前言一、问题是什么？二、工具是什么？1.分类2.三种相机（1）单目相机（2）双目相机（3）深度相机三、流程是什么？1.总的流程框架2.每个步骤说明3.补充四、尺度不确定性总结前言日常学习的记录，今天主要是对SLAM第二讲的一些概念和基础知识过了一遍，对SLAM的大致情况有了了解。这里主要总结2.1和2.2的内容，至于2.3，我看了一遍还是很晕，也看了一些相关的学习视频是建议先跳过2.3，因

从此刻开始不同·2022-12-23 15:17

家门Jm·2022-12-23 10:17

RGB-D Slam 总结

按照使用的传感器分为激光SLAM（LOAM、V-LOAM、cartographer）与视觉SLAM，其中视觉SLAM又可分为单目SLAM（Mono

J-A·2022-12-23 10:45

紧耦合LIO综述 | 6篇顶会论文看透紧耦合LIO玩儿法（LIOM/LIO-SAM）

无疆WGH编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/567254168点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取后台回复【SLAM综述】获取视觉

自动驾驶之心·2022-12-23 09:42

【SLAM模块】g2o 曲线拟合实例

在视觉slam中，相机的位姿与观测的路标构成图优化的顶点，相机的运动，路标的观测构成图优化的边。结构流程1

dulu_202·2022-12-22 18:45

【基于视觉语义特征的室外SLAM建图算法研究】

首先什么是语义SLAM，我们知道传统的视觉SLAM是基于关键点、描述子等低级图像特征来进行定位和建图的，那么对于一些更高层次的带有明确意义的语义信息，比如现实世界中真实的物体，将它作为特征来进行优化的SLAM

dulu_202·2022-12-22 18:13

slam和ros之间的是什么关系？

主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题，SLAM分为：激光SLAM和视觉SLAM，他们各有千秋，常见的应用有：扫地机器人，无人驾驶车，无人机，等等。ROS是什么？

深蓝学院·2022-12-22 12:23

SLAM综述

Detection（特征和检测）Recognition&Segmentation（识别和分割）Localization（定位）挑战与未来成本和适应性弱纹理和动态环境敌对的传感器攻击三、VisualSLAM视觉传感器视觉

robioperay·2022-12-22 07:35

CVPR 2021 | 稀疏纹理也能匹配？速览基于Transformers的图像特征匹配器LoFTR

本文转载自：计算机视觉SLAM“本文提出了一种新颖的用于局部图像特征匹配的方法。

Amusi（CVer）·2022-12-22 03:40

视觉SLAM ch9代码总结

BAL数据集common.h创建了一个BALProblem类，来管理读取到的数据，头文件便于查找一些指针rotation.h旋转向量与四元数的相互转换书60页有公式推导q=cos(a/2)+i(x*sin(a/2))+j(y*sin(a/2))+k(z*sin(a/2))//其中a表示旋转角度，(x,y,z)表示旋转轴(单位向量)AngleAxisRotatePoint(constTangle_a

雨幕丶·2022-12-21 21:11

国内外LiDAR SLAM实验室总结

知乎上有一个关于视觉的SLAM实验室以及20年前的视觉SLAM开源算法的汇总SLAM领域国内外优秀实验室汇总，非常详细，但是偏视觉一点，本文主要关注LiDARSLAM。

bugdeveloper0·2022-12-21 15:23

Pangolin安装报错解决

Pangolin安装报错解决视觉SLAM十四讲$3.7节需要。在本地slambook2/3rdparty文件夹gitsubmoduleupdate，这个版本是和书中的版本一致的。

倪偲001·2022-12-21 09:12

《视觉SLAM十四讲》示例程序编译报错处理（上）

高翔博士《视觉SLAM十四讲》这本书中的代码很不错，适合初学者。可惜有一些可能因为版本的问题会报错，本文总结一下我遇到的问题。

倪偲001·2022-12-21 09:12

视觉SLAM-1-ORB_SLAM2环境搭建以及实时点云的保存和加载

ORB-SLAM2环境搭建操作系统：ubantu16参考博文：https://blog.csdn.net/learning_tortosie/article/details/79881165注明：若计算机性能不强，建议打开"build.sh"和"build_ros.sh"文件，将make后面的-j去掉。编译过程中一定会遇到各种错误，请仔细查看提示并百度，全部都能解决。利用MATLAB对相机进行内参

一肚子赘肉·2022-12-21 07:20

SLAM学习--2D激光SLAM--入门学习

一、学习心得记录（不一定对）：转载了很多博主的网站，若侵权，告知必删1.激光slam和视觉slam实际在实现的时候完全是两码事，可能根本思想差不多，特别是非线性优化方面，但是实现方案差距较大，需要转变思维

Robot-G·2022-12-21 07:12

视觉slam第六讲：使用g2o进行曲线拟合，错误：CMake Error at CMakeList.txt(find_package) By not providing“FindG2O.cmake“

在使用kdevelop进行编译时，显示我的CMakeList.txt文件有错误，我的CMakeList.txt文件中的代码如下出现的错误如下：解决方案如下：需要在你的CMakeList.txt文件中修改以下代码：1.首先需要找到你的g2o安装的位置：找到g2o文件夹–右击属性，便可以看到将list(APPENDCMAKE_MODULE_PATH${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake

一大块肉松·2022-12-20 08:54

视觉SLAM——概述算法框架 SLAM与SFM的区别

前言此为学习《视觉SLAM十四讲》第1、2讲及其他相关SLAM内容的总结与整理。什么是SLAMSLAM是SimultaneousLocationandMapping，同时定位与地图构建。

Manii·2022-12-19 18:09

PnP（3D-2D）、ICP（3D-3D）

前言：之前学习总结《视觉SLAM十四讲》总结过：7：VO——3D-2D：PnP+BA8：VO——3D-3D：ICP+SVD+BA区别：1、PnP（2D-3D）即给出n个3D空间点及其投影位置时，如何求解相机的位姿

try_again_later·2022-12-19 13:24

SLAM中去除动态物体的部分方法（主要是视觉SLAM）

是对之前看过的一些论文内容的整理。以下方法大部分都是几何+深度学习的结合。部分有开源（碎碎念：有时候看不到具体的代码实现真的很苦恼），这里主要是对几何相关的部分做了一个简单的梳理（比较细节，没有什么大局观），理解不一定完全正确。知乎上近期有几篇很好的关于动态SLAM的帖子，没看过的小伙伴不要错过。一.基于多分辨率的rangeimage1.RF-LIO:Removal-FirstTightly-co

wrotcat·2022-12-19 13:49

详解 | SLAM回环检测问题

小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文经知乎作者fishmarch授权转载，二次转载请联系作者原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45573552在视觉

小白学视觉·2022-12-19 07:22

最全综述 | SLAM中回环检测方法收藏

在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去，也就是我们所说的累积误差。一个消除误差有效的办法是进行回环检测。

lykffl·2022-12-19 07:21

HDL-localization源码阅读

对于低速运动来说，将demo进行魔改后在95%的情况下也够用，另外的额外选择就是加入视觉定位，即每一次建图或者定位都将第一帧的坐标系转移到地图坐标系下，重新做一次视觉slam，用视觉里程计加入robot-pose-ekf

若愚和小巧·2022-12-19 07:40

仿真数据生成工具以及现有的仿真数据集

现有仿真数据集TartanAirTartanAir是一个用AirSim生成的仿真SLAM数据集，可以用于视觉SLAM。数据集提供：双目RGB图像，深度图像，分割，光流，相机位姿和LiDAR点云。

SLAM On the Road·2022-12-18 15:02

视觉SLAM⑦---视觉里程计Ⅰ（3D-2D:PnP，3D-3D:ICP）

目录7.93D-2D：PnP7.9.1直接线性变换7.9.2P3P7.9.3最小化重投影误差求解PnP7.10实践：求解PnP7.10.1使用EPnP求解位姿7.10.2手写位姿估计7.10.3使用g2o进行BA优化7.113D-3D：ICP7.11.1SVD方法7.11.2非线性优化方法7.12实践：求解ICP7.12.1实践：SVD方法7.13小结7.93D-2D：PnP已知3D点的空间位置和

Courage2022·2022-12-18 11:23

三维点云语义地图 & TSDF

语义SLAM：将深度学习（目标检测）融合进视觉slam的框架中,主要围绕SLAM,语义分割，语义建图三个方面进行研究。

洛詻·2022-12-18 10:03

视觉SLAM之词袋（bag of words）模型与K-means聚类算法浅析（2）

聚类概念：聚类：简单地说就是把相似的东西分到一组。同Classification(分类)不同，分类应属于监督学习。而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。聚类不需要使用训练数据进行学习，应属于无监督学习。我们经常接触到的聚类分析，一般都是数值聚类，一种常见的做法是同时提取N种特征，将它们放

Hellowongwong·2022-12-18 08:55

【论文笔记】DynaSLAM：动态场景中的跟踪、建图和场景修复 Tracking, Mapping, and Inpainting in Dynamic Scenes

DynaSLAM:Tracking,Mapping,andInpaintinginDynamicScenesCentralIdea：本文提出了一个视觉SLAM系统，它建立在ORB-SLAM2的基础上，增加了运动分割方法

浪里翻滚一只虾·2022-12-18 08:23

[ORB-SLAM2]卡方分布(Chi-squared)外点(outlier)剔除

误差就特征点法的视觉SLAM而言，一般会计算重投影误差。具体而言，记u为特征点的2D位置，v为由地图点投影到图像上的2D位置。

MetaSmiles·2022-12-18 00:55

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