视觉Slam

手撕 视觉slam14讲 ch13 代码（6）正常跟踪模式 Track()

上一篇双目初始化完成过程中，跟踪状态FrontendStatus变成了TRACKING_GOOD，因此之后，将进入正常跟踪的Track()函数：Track函数的流程也很清晰：首先，用匀速模型给当前帧的pose设置一个初值，这里用上一帧位姿获得当前位姿估计的初始值然后，用光流法匹配前后两帧的特征点（前后两帧都只用左目图像），并返回光流法匹配到的点的数量，对应TrackLastFrame()函数然后，
全日制一起混·2023-10-18 01:09

使用realsense t265测试svo2.0视觉里程计

毕业三年了，现在是第二份工作，第一份工作已经结束一年半了，这意味着，我有一年半的时间没有搞视觉SLAM相关的东西了，虽然在第二份工作也是做视觉相关的，但是只是用到一些目标识别和跟踪的知识，并锻炼了一下工程实现能力
CurrySerena·2023-10-16 21:38

INDEMIND双目惯性模组运行VINS-Fusion教程

最近使用VIO算法做视觉SLAM，尝试一下VINS-Fusion算法在INDEMIND这款IMU相机上的表现，做以记录。
极客范儿·2023-10-16 17:48

三维重建代码实现（二）

这里我们假定你有一定的三维重建相关的基本知识，作者在这里推荐高翔博士的《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，在B站上有高翔博士的讲解视频。相机标定我们首先做一个约定：二维坐标点：，三维点坐标。
风之旅人c·2023-10-16 10:07

Eigen库学习(2)--------------几何模块

这是在看视觉SLAM十四讲这本书中关于EigenGeometry模块的代码主要是在Eigen中演示四元数、欧拉角、旋转矩阵之间的变换方式Codeintmain(){//3D旋转矩阵直接使用Matrix3d
凶萌的小老虎·2023-10-14 22:21

NICE-SLAM——论文简析

一、简介传统的适用于构建稠密图的视觉SLAM，无法对未观察
gongyuandaye·2023-10-14 21:32

GO-SLAM——论文简析

基于NeRF的视觉SLAM可以在小尺度场景中
gongyuandaye·2023-10-14 21:54

OpenCV中initUndistortRectifyMap ()函数与十四讲中去畸变公式的区别探究

3.4个参数和8个参数之间的区别4.initUndistortRectifyMap()函数源码最近在使用OpenCV对鱼眼相机图像去畸变时发现一个问题，基于针孔模型去畸变时所使用的参数和之前十四讲以及视觉
Lusix1949·2023-10-13 06:18

点云从入门到精通技术详解100篇-基于语义 SLAM 的点云融合

目录前言视觉SLAM技术与研究现状（VisualSLAMTechnologyandResearchStatus）视觉SLAM技术研究现状
格图素书·2023-10-12 07:25

视觉SLAM最新的研究进展（持续更新）

前言这篇博客主要对目前视觉SLAM和其他各个领域交叉（主要是深度学习领域和传感器领域）所产生的成果进行记录1视觉SLAM与深度学习的融合视觉SLAM与深度学习的结合是很顺其自然的，视觉SLAM处理的是图像信息
阿银的万事屋·2023-10-10 22:26

计算机视觉与深度学习 | SLAM国内外研究现状

MichaelBeechanCSDN：https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================SLAM国内外研究现状视觉
卡尔曼的BD SLAMer·2023-10-10 22:14

视觉SLAM前端——LK光流法

目录：LK光流介绍单层LK光流多层LK光流LK光流  LK光流是一种描述图像运动的方法，利用LK光流可以实现对图像的追踪，从而求解图像运动的位姿。其基本思想如下：  img1,img2分别为两张已知的图像，相机在运动过程中，img1中的特征点P(u,v)P(u,v)P(u,v)经过变换后得到了img2中的P′(u+Δx,v+Δy)P^\prime(u+\Deltax,v+\Deltay)P′(u+
宅男不宅·2023-10-09 23:23

【Smoothly-VSLAM】-3 描述状态不简单：三维空间刚体运动

《视觉SLAM十四讲》1.旋转的左乘与右乘2.如何通俗地解释欧拉角？之后为何要引
Howe_xixi·2023-10-07 19:29

slam一些面试问题（一）

视觉SLAM的框架以及各个模块的作用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。如果在机器人中，还可能有码盘，惯性传感器等信息的读取和同步。
吕福·2023-10-07 07:16

视觉SLAM十四讲笔记

**视觉SLAM十四讲笔记**1.视觉SLAM十四讲ch4中Sophus编译错误：https://github.com/gaoxiang12/slambook/issues/20在CMakeLists.txt
q012·2023-10-07 07:46

自学SLAM（2）---保姆教程教你如何使用自己的视频运行ORB-SLAM2

前言如果你是新手入门，仅仅只会Linux的基本操作，并看了高翔老师视觉SLAM视屏的第一讲，那么你需要准备一整天的时间，可能还不一定能运行出来！运行ORB-SLAM2将会安装很多很多东西。
Chris·Bosh·2023-10-06 14:09

树莓派4 安装Ubuntu 系统 实时运行 ORB-SLAM3

由于是纯视觉算法，不需要IMU和激光雷达传感器，故在算法上选择视觉SLAM经典算法中的ORB
hhz_999·2023-10-01 09:23

Ubuntu部署运行ORB-SLAM2

ORB-SLAM2是特征点法的视觉SLAM集大成者，不夸张地说是必学代码。博主已经多次部署运行与ORB-SLAM2相关的代码，所以对环境和依赖很熟悉，对整个系统也是学习了几个月，一行行代码理解。
振华OPPO·2023-10-01 09:21

自学视觉SLAM（1）

引言小编研究生的研究方向是视觉SLAM，目前在自学，已经学了Linux系统的基本操作，vim编辑器以及高翔老师的一些视屏。本篇文章为初学笔记。
Chris·Bosh·2023-09-30 10:08

《视觉 SLAM 十四讲》V2 ——第3讲

文章目录《视觉SLAM十四讲》V22019年2.2经典视觉SLAM框架运动方程和观测方程HelloSLAM查看ubuntu版本lsb_release-acmake+makeVSCode自己下包安装，不要
Gaogaogaoshu·2023-09-29 10:59

【SLAM】在WSL中搭建环境(Linux子系统)

目录说在前面linux子系统安装换源安装主要库测试一下说在前面windows版本：win10linux：ubuntu18.0.4SLAM学习：视觉SLAM十四讲-高翔pdf、对应github源码其他：懒得装双系统了
o0o_-_·2023-09-24 10:26

超全！SLAM论文与开源代码汇总（激光+视觉+融合）

1.代表性视觉SLAM算法论文与开源代码总结2.代表性激光SLAM算法论文与开源代码总结3.代表性激光-视觉融合SLAM算法论文总结激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法理论与代码讲解：https:
3Ｄ视觉工坊·2023-09-22 11:36

全部开课！加入学习群一起进步（附点云、多传感器融合、SLAM、三维重建课程）...

前言终于，工坊参与开发的几门课程已全部上线，涉及点云处理、三维重建、视觉SLAM、激光SLAM、自动驾驶多传感器融合感知等内容。
3Ｄ视觉工坊·2023-09-22 11:05

【SLAM】 前端-视觉里程计之特征点

前端-视觉里程计之特征点参考资料：以不变应万变：前端-视觉里程计之特征点视觉SLAM——特征点法task05本次了解了特征点是由关键子和描述子组成，并且对比了SIFT、SURF等七种获取特征点的方法，同时对比了
宏辉·2023-09-22 10:38

三维重建代码实现（四）

这里我们假定你有一定的三维重建相关的基本知识，作者在这里推荐高翔博士的《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，在B站上有高翔博士的讲解视频。
风之旅人c·2023-09-21 06:26

视觉SLAM 第7讲 本质矩阵 基础矩阵 单应矩阵 知识点/证明/理解/秩/自由度

视觉SLAM第7讲本质矩阵基础矩阵单应矩阵证明/理解/秩/自由度1.基础知识2.本质矩阵E2.1本质矩阵的秩为什么是22.2本质矩阵的自由度为什么是53.基础矩阵F3.1基础矩阵的秩为什么是23.2基础矩阵的自由度为什么是
LYF0816LYF·2023-09-19 11:40

本质矩阵，基础矩阵，单应矩阵

转载：立体视觉入门指南（2）：关键矩阵（本质矩阵，基础矩阵，单应矩阵）视觉SLAM中，本质矩阵、基础矩阵、单应性矩阵自由度和秩分析。
爱钻研的小铭·2023-09-19 11:39

室内探索无人机，解决复杂环境下的任务挑战！

该系统集成了自主定位、视觉SLAM模块、路径规划模块和目标识别模块等关键算法和功能，为开发者提供一套开源、智能的室内无人机探索
阿木实验室·2023-09-19 11:01

【视觉SLAM入门】8. 回环检测，词袋模型，字典，感知，召回，机器学习

"见人细过掩匿盖覆”1.意义2.做法2.1词袋模型和字典2.1.2感知偏差和感知变异2.1.2词袋2.1.3字典2.2匹配(相似度)计算3.提升前言：前端提取数据，后端优化数据，但误差会累计，需要回环检测构建全局一致的地图；1.意义通俗的讲，机器人两次经过同一个场景，为了检测是同一个场景，这就是回环检测。它可以用来构建全局一致的地图。有了时隔更加久远的约束，一定程度消除累计飘移。形象的想弹簧，就是
终问鼎·2023-09-19 04:14

【视觉SLAM入门】9.1 建图1---SLAM任务，稠密地图构建，立体视觉，RGBD，八叉树，点云地图等各种不同地图

"讷为君子，寡为吉人”1.立体稠密地图1.1地图构建1.2分析立体相机稠密建图效果2.RGB-D稠密地图2.1地图对比2.1.1八叉树地图3.建图？定位？孰轻孰重3.1鬼影问题3.2三维重建4.总结SLAM的功能：直到现在我们可以知道SLAM包含：定位，导航，避障，重建，交互。在不同的功能下也有不同的地图。之前的都是稠密地图，不同功能要不同地图，本节看稠密地图构建。1.立体稠密地图构建地图必须要知
终问鼎·2023-09-19 04:13

【SLAM】视觉SLAM简介

【SLAM】视觉SLAM简介task04主要了解了SLAM的主流框架，清楚VSALM中间接法与直接法的主要区别在什么地方，其各自的优势是什么，了解前端与后端的关系是什么1.什么是SLAM2.VSALM中间接法与直接法的主要区别在什么地方
宏辉·2023-09-17 12:18

【VSLAM】DXSLAM安装和运行

DXSLAM是一个基于深度CNN特征提取的视觉SLAM系统，论文地址，实测效果不咋地，TUM换个数据集就跟踪丢了（1）C++依赖库安装C++11orC++0xCompilerPangolinOpenCVEigen3Dbow
阿栋阿栋·2023-09-17 07:54

【视觉SLAM入门】7.4.后端优化 --- 基于位姿图和基于因子图

"议论平恕，无所向背”1.位姿图1.1具体做法1.2小结2.因子图2.1具体做法2.1.1贝叶斯网络2.1.2因子图2.1.3更具体的因子图2.1.4增量的求解方法引入：上节BA将位姿和路标都作为优化的节点，H矩阵也告诉我们路标远大于位姿，时长会导致资源等问题。办法：滑动窗口法：保持H固定大小，丢弃历史位姿图：不管路标，只管位姿，从BA变成PoseGraph，容易看出资源会少很多很多，如下：1.位
终问鼎·2023-09-16 03:34

视觉SLAM ch13 设计SLAM系统

目录一、SLAM系统二、工程框架三、框架流程四、具体实现五、VO整体流程六、显示整体建图效果一、SLAM系统实现一个精简版的双目视觉里程计，前端使用光流法，局部使用局部BA优化。二、工程框架app中run_kitti_stereo.cpp是代码的运行入口程序bin存放编译好的可执行程序include存放头文件，include/myslam放自己写的头文件src存放源代码文件test放测试用文件co
雨幕丶·2023-09-14 22:33

学习视觉SLAM需要会些什么？

前言SLAM是现阶段很多研究生的研究方向，我也是作为一个即将步入视觉SLAM的研究生，网上对于SLAM的介绍很多，但很少有人完整系统的告诉你学习视觉SLAM该有那些基础，那么此贴将告诉你学习SLAM你要有那些方面的基础
Chris·Bosh·2023-09-14 19:05

手撕 视觉slam14讲 ch13 代码（2）基本类的抽象

在正式写系统之前，我们在上一篇分析了基本的3个类：帧、2D特征点、3D地图点，这次我们开始代码实现这些基本数据结构：1.帧类常见的SLAM系统中的帧（Frame）需要包含以下信息：id，位姿，图像，左右目特征点frame.h:在抽象的过程中，我们分为参数和函数的确定，首先是参数：该帧的id该帧作为关键帧（keyframe）的id是否为关键帧时间戳TCW类型的位姿（pose）pose的数据锁该帧能看
全日制一起混·2023-09-14 01:36

手撕 视觉slam14讲 ch13 代码（3）相机类、数据集类、参数配置类

我们首先从数据集读取入手，包括读取数据集的参数文件来获得相机的内参和外参,以及读取图片，因此，我们还需要抽象出相机类、数据集类、参数配置类。相机类最简单，我们先来实现它1.相机类camera.h:Camera类存储相机的内参和外参,并完成相机坐标系、像素坐标系、和世界坐标系之间的坐标变换。在抽象的过程中，我们分为参数和函数的确定，首先是参数：智能指针定义内参基线外参，双目到单目位姿变换外参的逆，即
全日制一起混·2023-09-14 01:06

手撕 视觉slam14讲 ch13 代码（4）VisualOdometry类和工程主函数

1.run_kitti_stereo.cpp接下来我们开始进入工程主函数run_kitti_stereo.cpp，流程非常简单：首先实例化了一个VisualOdometry类的类指针vo，传入config的地址然后vo类指针调用VisualOdometry类中的Init()函数，进行VO的初始化。在初始化成功后运行VisualOdometry类的Run()函数，开始正常运行VO。#include#
全日制一起混·2023-09-14 01:04

【视觉SLAM入门】7.3.基于KF/EKF和基于BA图优化的后端，推导及举例分析

"时间倾诉我的故事"1.理论推导2.主流解法3.用EKF估计状态3.1.基于EKF代表解法的感悟4.用BA法估计状态4.1构建最小二乘问题4.2求解BA推导4.3H的稀疏结构4.4根据H稀疏性求解4.5鲁棒核函数4.6编程注意5.总结引入：前端里程计能给出一个短时间内的轨迹和地图，时间长则不准确；为了得到长时间内最优轨迹和地图，构建一个规模更大的优化问题。在后端优化中，通常考虑更长时间内的状态估计
终问鼎·2023-09-12 09:52

起于编程，终于打工人

我是一名来自西安的研0学生，本科是某双非一本，专业是通信工程，本科的我傻傻的只知道学习学习的知识，虽然学习成绩不错在专业前10%，但是找工作时却屡屡碰壁，于是考研，现已经上岸某双非一本，导师的研究方向是机器视觉
Chris·Bosh·2023-09-11 18:00

SLAM论文详解(5) — Bundle_Adjustment_LM(BALM)论文详解

在视觉SLAM，三维重建等应用中，它被广泛用于优化相机位姿和地图的精度。在视觉slam中，BA通过最小化特征之间的重投影误差，有效得优化相机位姿和地图的一致性，从而提
几度春风里·2023-09-11 06:41

用笔记本自带摄像头跑通ros1 ORB_SLAM3单目程序

环境：ubuntu20.4ros1noetic联想thinkpadx230自带摄像头没有安装好ORB_SLAM3请参考https://fishros.org.cn/forum/topic/842/视觉slam-orb_slam3
JT_BOT·2023-09-11 06:15

SLAM ORB-SLAM2（1）总体框架

SLAMORB-SLAM2（1）总体框架1.简介2.框架3.TRACKING4.LOCALMAPPING5.LOOPCLOSING6.MAP1.简介ORB-SLAM2是一个实时和完整的视觉SLAM系统(
氢键H-H·2023-09-10 21:50

SLAM ORB-SLAM2（1）总体框架

SLAMORB-SLAM2（1）总体框架1.简介2.框架3.TRACKING4.LOCALMAPPING5.LOOPCLOSING6.MAP1.简介ORB-SLAM2是一个实时和完整的视觉SLAM系统(
氢键H-H·2023-09-10 09:21

视觉SLAM14讲笔记-第10讲-后端1

我们可以看到，前端视觉里程计能给出一个短时间内的轨迹和地图，但由于不可避免的误差累积，这个地图在长时间内是不准确的。所以怎么办？我们人类自己在现实世界中会记录自己走了多少米，还有就是使用路面的标志物来辅助定位，和机器人的方式也是相同的，即同时存在2种数学上的解释：运动方程，观测方程。因此，我们关心的问题就变成：当我拥有某些运动数据u和观测数据z时，如何来确定状态量位姿x，路标y的分布？进而，如果得
可峰科技·2023-09-10 00:42

【视觉SLAM入门】7.2. 从卡尔曼滤波到扩展卡尔曼滤波，引入、代码、原理、实战，C++实现以及全部源码

"觇其平生，岂能容物？"0.简单认识1.公式对比解读2.应用举例3.解决方案(公式---代码对应)3.1初始化3.2EKF3.2.1预测---状态方程3.2.2系统协方差矩阵3.2.3预测---系统协方差矩阵3.2.4设置测量矩阵3.2.5更新---状态变量，卡尔曼增益，状态协方差矩阵4.源码4.1Extended_kalman_filter.hpp4.2main.cpp4.3CMakeLists
终问鼎·2023-09-09 00:55

[转] ICRA2022 SLAM相关论文整理

目录视觉SLAM相关线、面、3Dfeature多相机系统VIO+GPS其他数据集三维重建语义SLAMSpecialsensorLidar相关视觉SLAM相关线、面、3DfeatureEDPLVO:EfficientDirectPoint-LineVisualOdometry
Zolony·2023-09-07 10:09

视觉SLAM14讲笔记-第5讲-相机与图像

图像成像原理：小孔成像公式：(uv1)=1Z(fx0cx0fycy001)(XYZ)=1ZKP\begin{pmatrix}u\\v\\1\end{pmatrix}=\frac{1}{Z}{\begin{pmatrix}f_x&0&c_x\\0&f_y&c_y\\0&0&1\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}X\\Y\\Z\end{pmatrix}}=\frac{1}{Z}
可峰科技·2023-09-07 02:04

视觉SLAM14讲笔记-第7讲-视觉里程计2

直接法的引出直接法是视觉里程计另一个主要分支，它与特征点法有很大的不同。使用特征点法估计相机运动时，我们把特征点看作固定在三维空间的不动点。根据它们在相机中的投影位置，通过最小化重投影误差来优化相机运动。相对地，在直接法中，我们并不需要知道点与点之间的对应关系，而是通过最小化光度误差来求得它们。其实还是要使用到内参矩阵构建两张图像之间关联，然后使用优化的方式来求解R，t。光流的引出其实就是特征点跟
可峰科技·2023-09-07 02:04

视觉SLAM14讲笔记-第7讲-视觉里程计1

图像特征点特征点由关键点和描述子两部分组成。我们说的特征点具有旋转不变性，都是指的是特征点的描述子具有旋转不变性，而描述子指的是一个点周围的特征，一般由一个向量组成，描述一个点附近的特征（比如45度方向是亮的，135度方向是暗的等）比较著名的图像特征点包括SIFT、SURF、ORB等。ORB提取速度比较快，所以在特征点法来获得视觉里程计一般使用ORB算子。特征匹配当特征点数量很大时，暴力匹配法的运
可峰科技·2023-09-07 02:33
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