视觉slam

视觉SLAM十四讲学习笔记——第十讲 后端优化（2）

上文提到考虑全局的后端优化计算量非常大，因此在计算增量方程时，借助H矩阵的稀疏性加速运算。但是随着时间的推移，累积的相机位姿和路标数量还是会导致计算量过大，以上一节的示例代码数据为例：16张图像，共提取到22106个特征点，这些特征点共出现了83718次。对于一个20Hz更新速度，上述的数据量甚至还不到1s的内容，因此在求解大规模定位建图问题时，一定要控制BA的规模。这里主要有两种解决思路：（1）
晒月光12138·2024-09-08 13:10

视觉slam十四讲学习笔记（六）视觉里程计 1

本文关注基于特征点方式的视觉里程计算法。将介绍什么是特征点，如何提取和匹配特征点，以及如何根据配对的特征点估计相机运动。目录前言一、特征点法1特征点2ORB特征FAST关键点BRIEF描述子3特征匹配二、实践：特征提取和匹配三、2D-2D:对极几何1对极约束2本质矩阵3单应矩阵四、实践：对极约束求解相机运动五、三角测量总结前言1.理解图像特征点的意义,并掌握在单幅图像中提取出特征点，及多幅图像中匹
苦瓜汤补钙·2024-02-19 13:54

视觉SLAM十四讲学习笔记——第五讲 相机与图像

这一讲主要内容就是了解摄像机的成像模型以及OpenCV的使用。1.四种坐标系坐标系基本描述世界坐标系因为摄像机和物体可以随便摆放在空间中的任何位置，所以我们必须用一个固定的坐标系来描述空间中任何物体的位置和摄像机的位置和朝向，这个基准坐标系我们称之为世界坐标系。在计算机视觉中，我们通常把世界坐标系定义为摄像机坐标系或者所观测的物体的中心。摄像机坐标系摄像机坐标系的原点是摄像机的光心，X、Y轴分别平
晒月光12138·2024-02-15 10:06

视觉slam十四讲学习笔记（四）相机与图像

理解理解针孔相机的模型、内参与径向畸变参数。理解一个空间点是如何投影到相机成像平面的。掌握OpenCV的图像存储与表达方式。学会基本的摄像头标定方法。目录前言一、相机模型1针孔相机模型2畸变单目相机的成像过程3双目相机模型4RGB-D相机模型二、图像计算机中图像的表示三、图像的存取与访问1安装OpenCV2存取与访问总结前言前面介绍了“机器人如何表示自身位姿”的问题，部分地解释了SLAM经典模型中
苦瓜汤补钙·2024-02-15 10:06

ORB-SLAM3运行自制数据集进行定位教程

目前手上有一个特定的任务，做应急救援的视觉SLAM，目前公共数据集比较少，考虑自建数据集，从网络上爬虫火灾、地震的等手机录制的视屏，应用一些现有成熟ORB-SLAM3系统到这个数据集上看效果，然后根据效果得到一些模型改进思路
极客范儿·2024-02-13 18:27

视觉SLAM十四讲学习笔记（二）三维空间刚体

哔哩哔哩课程连接：视觉SLAM十四讲ch3_哔哩哔哩_bilibili目录一、旋转矩阵1点、向量、坐标系2坐标系间的欧氏变换3变换矩阵与齐次坐标二、实践：Eigen（1）运行报错记录与解决三、旋转向量和欧拉角
苦瓜汤补钙·2024-02-13 05:01

视觉slam十四讲学习笔记（三）李群与李代数

1.理解李群与李代数的概念，掌握SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方式。2.理解BCH近似的意义。3.学会在李代数上的扰动模型。4.使用Sophus对李代数进行运算。目录前言一、李群李代数基础1群2李代数的引出3李代数的定义4李代数so(3)5李代数se(3)二、指数与对数映射1SO(3)上的指数映射2SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型1BCH公式与近似形式2SO(3)李代数上的
苦瓜汤补钙·2024-02-13 05:01

视觉SLAM十四讲学习笔记（一）初识SLAM

目录前言一、传感器1传感器分类2相机二、经典视觉SLAM框架1视觉里程计2后端优化3回环检测4建图5SLAM系统三、SLAM问题的数学表述四、Ubuntu20.04配置SLAM十四讲前言SLAM:SimultaneousLocalizationandMapping
苦瓜汤补钙·2024-02-09 03:11

【SLAM14讲编译依赖软件源码版本方面等问题汇总】

"逆转鹈鹕”0.视觉SLAM十四讲1.ch3-------Eigen32.ch4-------Sophus2.ch5-------JoinMap3.ch63.1---ceres3.2---g2o4.ch7
终问鼎·2024-02-08 23:28

《视觉SLAM十四讲》第九讲前段实践中g2o实践代码报错解决方法

在《视觉SLAM十四讲》中针对于g2o初始化部分代码是无法执行的，在高博的Git上的代码也是无法编译的，会报错：error:nomatchingfunctionforcallto‘g2o::BlockSolver
大二哈·2024-02-08 18:17

计算机视觉中的Homography单应矩阵应用小结

计算机视觉中的Homography（单应）矩阵应用小结Homography矩阵在StructurefromMotion(SfM)或三维重建、视觉SLAM的初始化过程有着重要应用，本文总结了单应矩阵出现场景与常见问题求解
CS_Zero·2024-02-08 07:36

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第六讲——状态估计问题

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲
趴抖·2024-02-06 01:12

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第六讲——非线性最小二乘

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲
趴抖·2024-02-06 01:41

INDEMIND双目惯性模组运行实时ORB-SLAM3教程

现在实验室视觉SLAM已经不够满足，所以需要多模态融合，正巧购入高翔博士推荐的INDEMIND双目惯性模组，根据官方例程在中使用ROS接入ORB-SLAM3，这回有SDK及ORB-SLAM3安装过程中的各种常见性问题解决方法及安装细节
极客范儿·2024-02-04 10:01

科普类（双目视觉）——快速索引

科普类（双目视觉）——快速索引科普类——双目视觉在无人驾驶汽车中的应用（一）科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用（二）科普类——双目视觉在自动驾驶中存在的问题、挑战以及解决方案（三）科普类—
JANGHIGH·2024-02-03 07:11

科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用（二）

科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用（二）在无人驾驶汽车中，视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping，即同时定位与地图构建）是一种关键技术，它允许车辆在未知环境中进行自我定位和地图构建
JANGHIGH·2024-02-03 07:41

【ORB-SLAM2源码梳理1】以单目mono_tum.cc为例，构建SLAM系统（含mono_tum.cc、System.cc关键代码解析）

LoadImages()2.构建SLAM系统：System3.系统构建结束，开启跟踪线程1）一帧帧地读取对应路径下的rgb图像：2）将图像帧传入Tracking线程，开始一系列操作（关键）：二、代码导图前言因为对于视觉
Jay_z在造梦·2024-01-30 12:30

手把手带你死磕ORBSLAM3源代码(六十四) LocalMapping.cc LocalMapping Run

方法进入一个无限循环，这是因为在视觉SLAM中，局部映射是一个持续进行的过程，需要不断地处理新的关键帧和地图点。
安城安·2024-01-30 11:01

视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导

视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导预积分误差递推公式ω=12((ωbk+nkg−bkg)+(wbk+1+nk+1g−bk+1g))\omega=\frac{1}{2}((\omega_b
影子鱼Alexios·2024-01-29 18:20

视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式

视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式基本推导方法无时间戳延迟时，残差计算流程：世界坐标系中的第lll个地图点变换到相机坐标系下为flw=[x,y,z]Tf_l^w=[x,y,z
影子鱼Alexios·2024-01-29 17:18

《SLAM十四讲》Ch7编译报错

《SLAM十四讲》Ch7编译报错原因：视觉SLAM书上的程序使用的g2o版本比较旧了，使用的是c++11版本的g2o。
Prejudices·2024-01-28 15:38

openvslam------slam解读系列

是什么:openvslam是日本先进工业科技研究（NationalInstituteofAdvancedIndustrialScienceandTechnology）所于2019年5月20日开源的视觉SLAM
xiechaoyi123·2024-01-27 21:13

ORB_SLAM3：IMU初始化过程梳理以及自己的理解

2、IMU初始化过程中不断优化尺度，在单目相机的视觉SLAM中，尺度指的是场景中真实物体的物理尺寸与它在相机图像中所对应的像素距离之间的比例关系。
追风筝的人～TH·2024-01-26 22:30

第一个项目总结：双目测距（python代码转为c++代码，最终输出点云图，再转为ros点云图，再实现可视化）

目录1.双目成像原理2.双目测距python代码3.python代码转为c++代码(1)双目相机参数（2）立体校正（3）立体匹配4.opencv的点云图转为ros点云图1.双目成像原理摘自《视觉SLAM
zerogin+·2024-01-25 05:29

SLAM中的二进制词袋生成过程和工作原理

长期视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)最重要的要求之一是鲁棒的位置识别。经过一段探索期后，当长时间未观测到的区域重新观测时，标准匹配算法失效。
深蓝学院·2024-01-17 16:30

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第五讲——相机模型

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲
趴抖·2024-01-17 10:05

2023-01-04日志

今天学习了惯导的一节课与视觉SLAM视觉里程计的部分知识。
独孤西·2024-01-13 08:03

视觉SLAM十四讲|【五】相机与IMU时间戳同步

视觉SLAM十四讲|【五】相机与IMU时间戳同步相机成像方程Z[uv1]=[fx0cx0fycy001][XYZ]=KPZ\begin{bmatrix}u\\v\\1\end{bmatrix}=\begin
影子鱼Alexios·2024-01-13 06:44

视觉SALM与激光SLAM的区别

前言：这里比较一下视觉SLAM和激光SLAM的区别，仅比较其在算法层面上的一些不同，这里拿视觉SLAM算法：ORB-SLAM系列和激光SLAM算法：LOAM系列对比。
Jiqiang_z·2024-01-13 06:12

视觉SLAM和激光SLAM适合的应用领域以及哪个更有前景

目录视觉SLAM的应用领域激光SLAM的应用领域视觉SLAM优势和局限性激光SLAM优势和局限性发展趋势和前景视觉SLAM的应用领域增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：视觉SLAM能够提供丰富的视觉信息
稻壳特筑·2024-01-06 07:08

自律修身-2022-07-07

地点：淞南科技园效率今天整体上效率还可以，AC一道题目，看了一部分视觉SLAM十四讲相关的知识。收获颇丰，值得表扬。最主要的是中午没有回去休息，并且没有sy。
Aaron_Swartz·2024-01-05 09:20

2024最新SLAM实习、秋招面经（百度、华为、小米、蔚来、理想、美团、阿里菜鸟……）

主要研究方向包括激光SLAM、视觉SLAM、VIO（ps.整个面经大致按时间线记录，前期遇到过的问题后续不再记录）（pps.目前还在思考是光写面试问题，在问题之后还是附上我的一个不一定对的参考答案…才疏学浅
山楂没我渣·2024-01-03 08:09

【论文笔记】Gaussian Splatting SLAM

本文提出第一个基于3D高斯溅射（3DGS）的在线视觉SLAM系统。3DGS中的3D场景会被表达为大量的有方向、伸长率、颜色和不透明度的高斯。其余视觉SLAM方法使用占用/有符
byzy·2023-12-31 11:38

目标检测YOLO实战应用案例100讲-结合YOLOv5神经网络轻量化改进的视觉SLAM（续）

目录3.3YOLO模型轻量化改进3.3.1目标检测算法改进方向3.3.2改进算法性能对比与算法选择
林聪木·2023-12-28 10:53

目标检测YOLO实战应用案例100讲-结合YOLOv5神经网络轻量化改进的视觉SLAM

目录前言基于视觉SLAM的语义地图构建框架2.1基于RGBD数据的视觉SLAM框架2.1.1传感器数据读取
林聪木·2023-12-28 10:52

HoloLens中的视觉SLAM介绍

HoloLens是微软在2015年1月22日凌晨发布的一款头戴式的便携全息计算机设备。不同于VR眼镜，HoloLens直接在现实世界中呈现出一些虚拟的全息投影，即混合现实，不仅增强了真实感，还提供了一种新的人与现实世界交互的方式。HoloLens与用户的交互主要有以下三种方式：1、凝视（gaze）HoloLens可以探测到用户视线的焦点所在从而做出一些判断和反应。2、手势（gesture）Holo
qq_33511693·2023-12-27 12:22

视觉SLAM14讲——李群与李代数

前面的文章说过三维空间的刚体运动，介绍了旋转的表示。在SLAM中相机的位姿是不确定的，需要我们进行优化，常用的优化方法便是求导，但是旋转矩阵由于自身的特殊性(行列式为1的正交矩阵)，使我们无法直接对旋转矩阵进行求导优化，所以引入了李群与李代数来简化求解方式。1、李群与李代数上一篇文章说过旋转矩阵构成了特殊正交群SO(3)，变换矩阵构成特殊欧氏群SE(3)。首先我们来介绍下群这一概念。1、群无论从旋
Bumblebee972·2023-12-25 21:19

视觉SLAM十四讲：李群李代数

在上一讲中我们介绍了视觉SLAM十四讲的前3讲：基本框架和刚体运动的描述方式（R矩阵，T矩阵）。面临的问题：当我们对刚体的运动进行表示了之后，接下来要解决的问题是对得到的表示进行估计和优化。
目睹闰土刺猹的瓜·2023-12-25 21:49

视觉SLAM十四讲 第4讲李群与李代数

目录一、李群与李代数基础群李代数的引出李代数的定义李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)二、指数和对数映射SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型BCH公式与近似公式SO(3)SO(3)SO(3)李代数上的求导李代数求导扰动模型(左乘)SE(3)SE(3
YWL0720·2023-12-25 21:49

【视觉SLAM十四讲】李群与李代数

本文为视觉SLAM学习总结，讲解对观测方程中xxx该如何优化。
Louis1874·2023-12-25 21:48

视觉SLAM十四讲——第四讲李群与李代数

@《视觉SLAM十四讲》知识点与习题《视觉SLAM十四讲》第四讲知识点整理+习题正在学习SLAM相关知识，将一些关键点及时记录下来。
chenying66·2023-12-25 21:18

＜视觉SLAM十四讲＞ch4 李群和李代数

文章目录一、引入二、基础1、群2、李代数三、指数与对数映射1、SO(3)指数映射2、SO(3),SE(3),so(3),se(3)的对应关系四、李代数求导和扰动模型1、李群乘法和李代数加法的基本认识2、导数模型和扰动模型五、激动人心的英文符号1、Sophus的使用2、Example：评估轨迹误差前言：这部分内容很基础很重要，得看开。一、引入旋转矩阵或者变换矩阵对加法是不封闭的，即两个旋转矩阵相加或
贝宝老师·2023-12-25 21:18

视觉SLAM十四讲_4李群与李代数

本文为b站视频的一个笔记在SLAM中，我们经常要解下面一个问题F=minJ(T)=Σi=1N∣∣zi−Tpi∣∣2F=minJ(T)=\Sigma_{i=1}^N||z_i-Tp_i||^2F=minJ(T)=Σi=1N∣∣zi−Tpi∣∣2这个问题中,T是位姿变量。对于求最小值问题，我们第一步就要求函数对于变量的偏导数，比如说我们对y=x2y=x^2y=x2这个函数来说，偏导数就是y′=2xy'
手持电烙铁的侠客·2023-12-25 21:48

视觉slam十四讲ch4李群和李代数（包含实践部分）

目录0.前言：1.李群和李代数1.1群的定义1.1.1李群SO3、SE31.2李代数的引出1.3李代数的定义1.3.1李代数so31.3.2李代数se32.指数与对数映射2.1SO3上的指数映射2.1.1指数映射的性质：2.2SE3上的指数映射3.李群、李代数的定义与相互的转换关系4.李代数求导与扰动模型4.1BCH公式与近似模型4.1.1BCH公式4.1.2BCH近似的意义4.2SO3上的李代数
shikaikaikaikai·2023-12-25 21:46

视觉SLAM十四讲|【一】三维空间刚体运动

视觉SLAM十四讲|【一】三维空间刚体运动旋转矩阵SO(n)={R∈Rn×n∣RRT=I,det(R)=1}SO(n)=\{R\in\mathbb{R^{n\timesn}}|RR^T=I,det(R)
影子鱼Alexios·2023-12-25 21:15

＜视觉SLAM十四讲＞ 李群与李代数

三维世界中描述刚体运动可以使用旋转矩阵,旋转向量,欧拉角,四元数等.但是在SLAM中,除了表示之外,我们还要对它们进行估计和优化.因为在SLAM中位姿是未知的,而我们需要解决形如"在什么样的相机位姿最符合当前观测数据"这样的问题.一种典型的方式是将它构建成一个优化问题,求解最优的R,t,使得误差最小化.比如说相机旋转,我们估计它旋转了15度,但是观测值是16度,那么如何将我们的估计值调整到16度呢
Jealar Juno·2023-12-25 21:15

【视觉SLAM十四讲】第四讲 李群和李代数

SLAM中位姿是未知的，而我们需要解决什么样的相机位姿最符合当前观测数据这样的问题。可以构建成一个优化问题，求解最优的R,t,使得误差最小化。群三维旋转矩阵构成了特殊正交群（SpecialOrthogonalGroup）三维变换矩阵构成了特殊欧氏群（SpecialEuclideanGroup）什么是群？群（Group）是一种集合加上一种运算的代数结构。记集合为A，运算为·，那么当运算满足以下性质时
liqingyushe·2023-12-25 21:44

视觉SLAM十四讲 Sophus库应用（李群与李代数）

1.SO3和SE3的声明（1）SO3可以由旋转矩阵/欧拉角/四元数/声明，但是不可以由角轴声明。具体做法：先用角轴声明旋转矩阵，再用旋转矩阵声明SO3Eigen::AngleAxisdv_rotation(M_PI/2,Eigen::Vector3d(0,0,1));Eigen::Matrix3dR_rotation=v_rotation.matrix();Sophus::SO3SO3_R(R_r
呼吸之野qaq·2023-12-25 21:44

视觉SLAM十四讲-高翔 第4讲 李群和李代数

李群和李代数1.李群李代数基础1.1群1.2李代数的定义1.3李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)1.4李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)2.指数和对数映射2.1SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射2.2SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射3.李代数求导与扰动模型3.1BCH公式与近似形式3.2李代数求导4.SOPHUS库的使用4.1SOP
玛卡巴卡_qin·2023-12-25 21:44

SLAM十四讲——跑通李群与李代数代码（解决Sophus库的问题）

2、视觉slam十四讲李群与李代数这部分代码采用的是非模板的Sophus库。3、如果你在运行这部分代码时遇到了问题，那就先将已经安装或存在的Sophus文件删除干净。
William.csj·2023-12-25 21:13
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