视觉Slam

视觉slam发展史--从开始到未来

1980年，HansMoravec的在斯坦福大学的博士论文已经用视觉在机器人导航避障中使用。HansMoravec是占据栅格地图的缔造者。HansMoravec.ObstacleAvoidanceandNavigationintheRealWorldbyaSeeingRobotRover.Ph.D.thesis.March1980ComputerScienceDepartment.Stanford
Robot-G·2023-02-02 08:45

一起做RGB-D SLAM

高翔博士的博客地址（《视觉SLAM十四讲》作者）坑1：对点云降采样时，使用了filter模块（pcl/filters/voxel_grid.h），致使链接到slambase库的部分程序运行时出现segmentfault
Joker64·2023-02-01 19:07

视觉SLAM十四讲-高翔 第5讲 相机和图像

相机和图像5.1相机模型我们使用针孔和畸变两个模型来描述整个投影过程，这两个模型能够把外部的三维点投影到相机内部成像平面，构成了相机的内参数。5.1.1针孔相机模型按照习惯ZZZ移到左侧我们把中间的量组成的矩阵称为相机的内参数矩阵（CameraIntrinsics）K。我们使用的是P在相机坐标系下的坐标。由于相机在运动，所以P的相机坐标应该是它的世界坐标（记为Pw\bm{P_w}Pw），根据相机的
玛卡巴卡_qin·2023-02-01 15:06

一起自学SLAM算法：第10章-其他SLAM系统

连载文章，长期更新，欢迎关注：除了前面讲到的激光SLAM和视觉SLAM这两大主流SLAM系统外，还有其他一些SLAM方案也备受关注。
机器人研究猿·2023-02-01 15:06

一起自学SLAM算法：第9章-视觉SLAM系统

连载文章，长期更新，欢迎关注：上一章介绍了以激光雷达做为数据输入的激光SLAM系统，激光雷达的优点在于数据稳定性好、测距精度高、扫描范围广，但缺点是价格昂贵、数据信息量低、安装部署位置不能有遮挡、雨天烟雾等环境容易失效。相比于激光雷达，视觉传感器价格便宜许多、所采集到的图像数据信息量更高、室内室外场景都能适用并且雨天烟雾场景影响较小，不过视觉传感器数据稳定性和精度较差、巨大的数据量也消耗更大的计算
机器人研究猿·2023-02-01 15:05

一起自学SLAM算法：4.4 带编码器的减速电机

OpenCV图像处理第4章-机器人传感器4.1惯性测量单元4.2激光雷达4.3相机4.4带编码器的减速电机第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉
机器人研究猿·2023-02-01 15:35

一起自学SLAM算法：第5章-机器人主机

ARM主机对比5.2ARM主机树莓派3B+5.3ARM主机RK33995.4ARM主机Jetson-tx25.5分布式架构主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉
机器人研究猿·2023-02-01 15:35

一起自学SLAM算法：第6章-机器人底盘

-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘6.1底盘运动学模型6.2底盘性能指标6.3典型机器人底盘搭建第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉
机器人研究猿·2023-02-01 15:35

一起自学SLAM算法：第4章-机器人传感器

OpenCV图像处理第4章-机器人传感器4.1惯性测量单元4.2激光雷达4.3相机4.4带编码器的减速电机第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉
机器人研究猿·2023-02-01 15:05

一起自学SLAM算法：4.1 惯性测量单元

OpenCV图像处理第4章-机器人传感器4.1惯性测量单元4.2激光雷达4.3相机4.4带编码器的减速电机第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉
机器人研究猿·2023-02-01 15:05

一起自学SLAM算法：1.4 ROS调试工具

其他重要概念1.7ROS2.0展望第2章-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉
机器人研究猿·2023-02-01 15:04

一起自学SLAM算法：1.6 ROS其他重要概念

其他重要概念1.7ROS2.0展望第2章-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉
机器人研究猿·2023-02-01 15:04

一起自学SLAM算法：4.2 激光雷达

OpenCV图像处理第4章-机器人传感器4.1惯性测量单元4.2激光雷达4.3相机4.4带编码器的减速电机第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉
机器人研究猿·2023-02-01 15:34

一起自学SLAM算法：4.3 相机

OpenCV图像处理第4章-机器人传感器4.1惯性测量单元4.2激光雷达4.3相机4.4带编码器的减速电机第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉
机器人研究猿·2023-02-01 15:34

激光slam与视觉slam

文章目录介绍前端差异后端优化回环检测视觉/激光优劣势对比开源算法视觉slam开源算法激光slam开源算法其他开源代码地址参考知识点激光雷达的参数定义深度摄像头会不会取代雷达结构光TOF激光/视觉点云区别介绍
Nie_Xun·2023-02-01 11:28

移动机器人导航的核心技术 激光SLAM VS 视觉SLAM

目前，基于SLAM的定位导航技术，有激光SLAM和视觉SLAM之
快乐的小皮鞋·2023-02-01 11:55

【视觉SLAM】从安装Ubuntu18.04开始

【视觉SLAM】从安装Ubuntu18.04开始前言说明工作环境需要准备的东西安装Ubuntu18.04安装ORB-SLAM3安装Pangolin安装OpenCV3.2.0安装ROSMelodic安装Eigen3.3.4
RayShark1·2023-02-01 11:37

【安装Ubuntu18.04遇到的问题】未找到WIFI适配器

Ubuntu未找到WIFI适配器的解决方法1.Ubuntu18.042.网卡信息3.解决方法（1）用手机USB连接电脑提供网络（2）桌面右键—打开终端1.Ubuntu18.04  研究生第一学期选修了一门视觉
鲁乎乎·2023-02-01 09:01

视觉SLAM14讲笔记05：ch7三角测量，PnP，ICP

三角测量考虑图像I1I_{1}I1和I2,I_{2},I2,以左图为参考，右图的变换矩阵为TTT。相机光心为O1O_{1}O1和$O_{2}。在。在。在I_{1}$中有特征点p1,p_{1},p1,对应I2I_{2}I2中有特征点p2p_{2}p2。理论上直线O1p1O_{1}p_{1}O1p1与O2p2O_{2}p_{2}O2p2在场景中会相交于一点P，该点即是两个特征点所对应的地图点在三维场景
^鸢飞鱼跃^·2023-01-31 22:14

视觉SLAM十四讲学习笔记-第六讲-非线性优化的实践-高斯牛顿法和曲线拟合

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲
goldqiu·2023-01-31 22:13

视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲---第五讲学习笔记总结---李群和李代数、相机

第四讲---第五讲学习笔记如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-李群与李代数基础和定义、指数和对数映射_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-李代数求导与扰动模型_goldqiu
goldqiu·2023-01-31 22:13

视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-对极几何和对极约束、本质矩阵、基础矩阵

专栏系列文章如下：专栏汇总视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记
goldqiu·2023-01-31 22:13

视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客“定位”和“建图”，可以看成感知的“内外之分”。
goldqiu·2023-01-31 22:42

视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客linux编程入门新建一个cpp
goldqiu·2023-01-31 22:42

视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-相似、仿射、射影变换和eigen程序、可视化演示

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲
goldqiu·2023-01-31 22:42

视觉SLAM十四讲学习笔记-第六讲-非线性优化的非线性最小二乘问题

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲
goldqiu·2023-01-31 22:42

视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉角、四元数

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲
goldqiu·2023-01-31 22:12

视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲

如果这里的传感器主要为相机，那就称为“视觉SLAM”。SLAM的目的是解决“定位”与“地图构建”这两个问题。也就是说，一边要估计传感器自身的位置，一边
goldqiu·2023-01-31 22:11

视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲
goldqiu·2023-01-31 22:11

视觉SLAM十四讲学习5 位姿估计（3）三角测量，单应矩阵

视觉SLAM十四讲学习5位姿估计（2）三角测量，单应矩阵前言三角测量单应变换与单应矩阵单应矩阵计算前言本篇继续位姿估计章节，记录三角测量的原理和单应矩阵的计算。
RuiH.AI·2023-01-31 22:39

视觉SLAM十四讲笔记-7-3

视觉SLAM十四讲笔记-7-3文章目录视觉SLAM十四讲笔记-7-37.5三角测量7.6实践：三角测量讨论7.5三角测量之前两节使用了对极几何约束估计了相机运动，也讨论了这种方法的局限性。
四夕小一冰·2023-01-31 22:09

视觉SLAM实践入门——（12）三角测量

前面通过对极约束估计了相机的R，t，这一节通过三角测量可以恢复深度值，得到特征点的空间位置（估计值）利用opencv进行三角测量的步骤：1、定义旋转矩阵和平移向量组成的增广矩阵2、计算特征点在两个坐标系下的归一化坐标（取前两维）3、调用triangulatePoints，得到空间点的齐次坐标4、归一化处理，取前三维作为空间点的非齐次坐标需要注意的是：三角测量是由平移得到的，纯旋转是无法使用三角测量
floatinglong·2023-01-31 22:07

视觉SLAM十四讲（一）基础知识

SLAM是SimultaneousLocalizationandMapping的缩写，中文“同时定位于地图构建”。双目SLAM的距离估计是比较左右眼的图像获得的，非常消耗计算资源，需要使用GPU和FPGA设备加速。所以计算量是双目的主要问题之一。基线：两个相机之间的距离，基线越大，能够测量到的物体越远。回环检测：又称闭环检测，主要解决位置估计随时间漂移的问题，需要让机器人具有识别到过的场景的能力。
chen_jared·2023-01-31 22:07

视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-三角测量和实践

专栏汇总视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建
goldqiu·2023-01-31 22:06

SLAM综述阅读笔记六：基于图像语义的SLAM调研：移动机器人自主导航面向应用的解决方案 2020

转自【【论文阅读】Asurveyofimagesemantics-basedvisualsimultaneouslocalizationandmapping语义视觉SLAM综述-知乎】Asurveyofimagesemantics-basedvisualsimultaneouslocalizationandmapping
light169·2023-01-30 18:59

论文阅读1：DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments

DS-SLAM:ASemanticVisualSLAMtowardsDynamicEnvironments面向动态环境的语义视觉SLAM摘要：DS-SLAM将语义分割网络与移动一致性检查方法相结合，降低了动态对象的影响
MclarenSenna·2023-01-30 18:29

YOLO-SLAM: A semantic SLAM system towards dynamic environment with geometric constraint

,2022,p.6011)总结：yolov3与slam的结合并加上几何约束Abstract创新：本文提出了一个名为Yolo-Slam的动态环境视觉slam系统。
Alaso_soso·2023-01-30 18:58

基于激光雷达slam的无人车室内导航比较分析

3.视觉slam的不足：1）对环境光照
weixin_44724806·2023-01-30 13:34

视觉定位流程简介

单目视觉SLAM(MONOSLAM)需要传感器：单个相机以ORB-SLAM2为例：主要分为3个线程：TRACKINGLOCALMAPPINGLOOPCLOSING##TRACKINGtracking主要是基于视觉里程计
w492751512·2023-01-29 08:49

ORB_SLAM2保存地图详细流程（ros版本）

1.开发背景首先，之前提到过的博主最近换了工作，以后打算努力学习slam，之前做激光嘛，当然，也是个菜鸟，现在突然做视觉SLAM-orbslam，接触起来的第一感觉是：哇，好大一个工程。
叫我李先生·2023-01-27 07:12

计算机视觉中的“深层次特征”是什么？

近期在看一篇关于视觉SLAM的博士毕业论文时发现文中多次出现了“深层次特征”一词，才疏学浅的我简单的理解成了深度特征，但是越看越不对劲。经过在网上一番查阅，最终才知道深层次特征的真正含义，再此记录。
Andy.Green·2023-01-26 19:29

【代码阅读】MSC-VO

MSC-VO是ICRA2022的一篇点线视觉SLAM论文，本身是在ORBSLAM2的基础上改进的，改进的部分在于为SLAM系统引入了线段，并且使用了曼哈顿坐标系与结构化约束进行优化，之前看过的论文记录可以参考链接
林北不要忍了·2023-01-26 12:08

视觉SLAM十四讲——第十一讲回环检测

一、Bag-of-Words词袋1.概念区分1.1.单词（word/vocabulary）单词是特征的聚类，一定注意是特征的聚类生成的结果，而不是具体的特征。这个特征在cv中可以是提取的特征的描述子（注意特征点只有描述子才能描述它的特征，而特征点本身只是包含它的坐标信息）。也可以是比较形象的表示的某些物体级别的特征，比如鼻子、眼睛、嘴巴等，只是这个时候特征的提取不是像特征点提取描述子那么简单，要复
Cc1924·2023-01-26 10:45

视觉 SLAM 十四讲 —— 第十二讲 回环检测

视觉SLAM十四讲——第十二讲回环检测回环检测概述回环检测的意义前面我们已经介绍过了：前端提供特征点的提取和轨迹、地图的初值，而后端负责对这所有的数据进行优化。
GondorFu·2023-01-26 10:44

ORBSLAM3 VIO初始化

按照规矩，先讲一下ORBSLAM3中的初始化大致流程根据ORB-SLAM3的论文介绍，IMU的初始化方法是基于下面3点：1）纯视觉SLAM可以提供很好的位姿估计，所以可以用纯视觉的结果来改善IMU的估计
半不闲居士·2023-01-25 12:00

SLAM学习-论文综述(二)

JunZhao1JingbinLiu21NanyangTechnologicalUniversity,Singapore新加坡南洋理工大学2WuhanUniversity,Wuhan,China武汉大学3.视觉
aaaaPIKACHU·2023-01-24 15:35

Maplab开源VI-SLAM框架介绍

它由著名的ETHZurich,AutonomousSystemsLab(苏黎世联邦理工学院自动系统实验室)开发，包含了视觉SLAM相关的多种算法与工具：在线VIO（视觉惯性里程计），进行在线位姿估计并创建地图
苏源流·2023-01-24 15:05

简明：四元数、旋转矩阵、轴角之间的转换

详细推导过程可参考下述链接：三维旋转：欧拉角、四元数、旋转矩阵、轴角之间的转换四元数与旋转矩阵机器人学导论视觉slam十四讲
Jiali_0323·2023-01-24 09:56

【无人机自主导航3-ORB-SLAM2】Gazebo仿真环境下的视觉SLAM

一、背景无人机的自主导航需要无人机的位置信息、姿态等，在空旷的室外环境，一般需要基于GNSS系统进行位置信息的获取与无人机导航。但在室内等无GNSS的情况下，我们就需要其他的手段来实现。在我们确定自己的位置时，一般是通过地图定位+环境地物相对定位来实现。近些年由于实际的需要，地图构建与同步定位(SLAM)技术被人们提出并得到了广泛应用。二、Pangolin2.1简介Pangolin是一个轻量级的便
GanAHE·2023-01-23 13:57

用视觉SLAM时pixhawk需要进行的设置（实际就是传感器的选择）

收集了三个教程了，第一个是智能无人机课程里的，第二个是GAAS里的，第三个是阿木的你会发现这三个教程都是设置那两个参数。可能大家也是相互借鉴第一个和第二个都是把EKF2_AID_MASK改为8这是水平位置的传感器，他们不建议把竖直位置传感器也改为视觉，而是依旧用气压计，为了安全点。下面也是摘自我的博文：https://blog.csdn.net/sinat_16643223/article/det
TYINY·2023-01-23 13:56
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