里程计第12页

视觉里程计——基于特征点的位姿估计

slam系统分为前端和后端，其中前端也叫视觉里程计，视觉里程计根据相邻图像的信息进行粗略的位姿估计，为后端提供较好的初始值，发展至今，视觉里程计的算法主要分为两大类：特征点法与直接法；其中特征点法具有稳定

那就举个栗子！·2022-11-28 16:59

【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅱ】【使用LK光流（cv）】【高斯牛顿法实现单层光流和多层光流】【实现单层直接法和多层直接法】

【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅱ】【使用LK光流（cv）】【高斯牛顿法实现单层光流和多层光流】【实现单层直接法和多层直接法】0前言1使用LK光流（cv）1.1前言1.2useLK.cpp1.3CMakeLists.txt1.4

踏破万里无云·2022-11-28 15:05

直接法

前言直接法是视觉里程计另一主要分支，它与特征点法有很大不同。随着SVO、LSD-SLAM等直接法SLAM方案的流行，直接法本身也得到越来越多的关注。

weixin_30315435·2022-11-28 14:57

视觉SLAM十四讲——第8讲视觉里程计2（光流法和直接法）

文章目录1.代码运行问题记录1.1.需要OpenCV4版本1.2.修改代码使用OpenCV4接口1.3.Pangolin的fmt依赖问题1.4.其他问题2.光流法详解2.1.光流法原理2.2.高斯牛顿优化实现单层光流2.3.双线性插值获得浮点坐标的灰度值（用于迭代）2.3.1.原理2.3.2.实际操作2.3.3.程序疑问2.4.多层光流原理3.直接法3.1.理论推导3.2.代码实现4.CPU的并行

Cc1924·2022-11-28 14:53

【视觉SLAM入门】一些关于视觉SLAM十四讲的重要基础概念

*视觉SLAM十四讲从理论到实践*.电子工业出版社,2017.Print.第二章：初识SLAM第三章：三维空间刚体运动第四章：李群与李代数第五章：相机与图像第六章：非线性优化第七章：视觉里程计——特征点法第八章

我绕过山腰雨声敲敲·2022-11-28 13:37

《LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-OptimizedLidar Odometry and Mapping on Variable Terrain》论文精读

【摘要】我们提出了一种轻型的、基于地面优化的激光雷达里程计与建图方法，LeGO-LOAM，用于地面车辆的实时六自由度姿态估计。

avenger_fang·2022-11-28 03:49

ROS利用单雷达A1进行cartography建图

传感器的要求较高，高更新频率小测量噪声的激光扫描仪，不需要里程计。

ArtoriaLili·2022-11-27 12:46

【多传感器融合定位SLAM专栏】前端里程计、IMU预积分、滤波、图优化推导与应用（2）

本专栏基于深蓝学院《多传感器融合定位》课程基础上进行拓展，对多传感器融合SLAM的学习过程进行记录第二章点云地图构建及基于地图的定位后端优化目的：利用回环检测结果和惯导先验位姿修正里程计误差。

我绕过山腰雨声敲敲·2022-11-27 10:23

【多传感器融合定位SLAM专栏】前端里程计、IMU预积分、滤波、图优化推导与应用（3）

本专栏基于深蓝学院《多传感器融合定位》课程基础上进行拓展，对多传感器融合SLAM的学习过程进行记录第三章惯性导航原理及误差分析惯性器件1.机械陀螺特性：定轴性:当陀螺转子以高速旋转时，在没有任何外力矩作用在陀螺仪上时，陀螺仪的自转轴在惯性空间中的指向保持稳定不变，即指向一个固定的方向；同时反抗任何改变转子轴向的力量。进动性:当转子高速旋转时，若外力矩作用于外环轴，陀螺仪将绕内环轴转动；若外力矩作用

我绕过山腰雨声敲敲·2022-11-27 10:23

【多传感器融合定位SLAM专栏】前端里程计、IMU预积分、滤波、图优化推导与应用（1）

本专栏基于深蓝学院《多传感器融合定位》课程基础上进行拓展，对多传感器融合SLAM的学习过程进行记录第一章3D激光里程计激光SLAM整体框架激光SLAM整体框架如图所示，主要包括以下几个部分：点云预处理，

我绕过山腰雨声敲敲·2022-11-27 10:52

综述类slam论文A Survey of Simultaneous Localization and Mapping（一）——激光雷达部分

另外，补充了视觉惯性里程计的介绍。对于激光雷达和视

Laney_Midory·2022-11-27 04:27

个人自动驾驶仿真开篇

年对机器人仿真软件做了初步调研，并选出了满足自己需求的软件CoppeliaSim进行了机器人仿真，实现了通过虚拟机器人与ros的通信、小车模型搭建、移动控制，并将常用的传感器比如2D激光雷达、rgbd摄像头、里程计

汤姆与贝塔·2022-11-27 02:01

SLAM学习笔记-求解视觉SLAM问题

1.视觉SLAM框架：2.视觉里程计1.作用1：通过观察相邻图像的变化关系来推算出相机的运动轨迹，好比人在陌生的环境中通过观察自身来估计自身所处的位置。

超爱嵌入式·2022-11-26 18:14

视觉SLAM学习笔记

经典框架由5个部分组成：1.传感器获取外部信息2.视觉里程计（又称前端）主要为后端提供一个初始化信息，根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动，提供较好的初始值。核心问题是如何根据图像估计相机运动。又可

指引0605·2022-11-26 18:14

slam定位学习笔记(五)

主要学习内容为里程计精度评价和点云畸变矫正，学习文章为：文章一、文章二。

hex_refugeeeee·2022-11-26 18:43

slam定位学习笔记(一)

发送模块：发送当前帧的点云、全局地图、局部地图、里程计信息还有运动轨迹。接口：具体就是要设计合理的数据结构，能够把算法需要的输入信息和算法的输出信

hex_refugeeeee·2022-11-26 18:13

slam定位学习笔记(三)

主要内容是对于之前设计的前端里程计实现部分做代码和结构的优化。在这篇学习文章中，大佬主要讲述了一种实际中工程开发的思想，就是先将想法实现，然后在进行后续的优化。

hex_refugeeeee·2022-11-26 18:43

slam定位学习笔记(六)

一、模块划分之前的文章主要介绍了这几个功能的实现：传感器时间同步、点云去畸变、实时显示点云、精度评价和前端里程计。将它们区分成三个模块：1）数据预处理：主要包括传感器时间同步和点云去畸变。

hex_refugeeeee·2022-11-26 18:24

2021 SLAM会议论文汇总

目录1.ICRA2021语义定位与建图视觉SLAM视觉里程计视觉三维重建视觉惯性里程计跟踪深度估计视觉定位激光雷达定位多传感器数据融合多传感器融合建图激光雷达SLAM激光雷达定位激光雷达建图激光里成计&

小霍金·2022-11-26 15:08

SfM、VO和SLAM介绍

前言在自动驾驶地图定位模块的功能开发中，主要研究方向分为三种：建图、里程计、定位。

NieBP·2022-11-26 15:37

RP-VIO：面向动态环境的基于平面的鲁棒视惯融合里程计（IROS2021）

RP-VIO:RobustPlane-basedVisual-InertialOdometryforDynamicEnvironments来源：RamK,KharyalC,HarithasSS,etal.RP-VIO:RobustPlane-basedVisual-InertialOdometryforDynamicEnvironments[J].IROS2021单位：印度海得拉巴机器人研究中心；

Tom Hardy·2022-11-26 07:06

LOAM论文精读

《Low-driftandreal-timelidarodometryandmapping》概要论文提出了一种使用3D激光雷达在移动中实时实现低漂移6-DOF里程计和建图的方法。

avenger_fang·2022-11-26 04:23

2021.11.19 ORB_SLAM学习

《基于ORB-SLAM的特征匹配与建图方法研究》基础知识提取视觉里程计视觉里程计的作用是根据相机捕捉的连续图像实时估计相机自身的运动。而视觉SLAM方法就是结合了视觉里程计的SLAM方法。

SEAL0107·2022-11-25 20:50

ORB-SLAM2（论文阅读）

该系统包含一个轻量级的定位模式，它使用视觉里程计追踪未建图区域并匹配地图点，实现零漂移定位。

在山里造飞机的日子·2022-11-25 20:09

视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part 9 Kitti 的双目视觉里程计

Kitti的Odometry提供了左右双目的视觉图像（以及激光，但本作业不使用激光数据），并提供了标定信息。它一共含有若干个Sequence，其中一部分Sequence的真实轨迹是开放的，另一部分则是隐藏的，作为测试使用。在Kitti官网可以上传你对测试部分的轨迹估计，系统会计算与真实轨迹的差异，并给出评分。现在我们已经介绍了所有关于视觉SLAM方面的内容，你可以基于已有算法，实现一个双目的视觉里

昼行plus·2022-11-25 20:53

LIO-SAM探秘第一章之论文解析

LIO-SAM:经由平滑和建图实现的紧耦合激光雷达惯性里程计注意：通读文章后发现整篇文章没啥实质性的东西，慎读。。。

李太白lx·2022-11-25 10:37

特征点法-ORB特征-slam14-ch7

一、概述视觉里程计视觉里程计work流程：视觉里程计步骤：找到图像关联点估计相机位姿如需要增加地图二、特征点法（一）特征点特征点组成:图像特征：人工设计特征点拥有性质：可重复性（Repeatability

臭皮匠-WW·2022-11-25 08:49

零碎学习之-slam

1.视觉惯性里程计VIO指使用摄像头与IMU（惯性测量单元）进行定位一种技术。简单地说视觉里程计的输入是摄像机的图像，加速度，角速度等数据，输出的是移动机器人的实时位置与速度。

我真的太难了啊·2022-11-25 04:37

机器人模型仿真(turtlebot3)

模型文件集成在Rviz中显示机器人模型在Gazebo中显示机器人模型在Gazebo中控制机器人模型运动使用键盘进行控制使用手柄进行控制使用Rviz+Gazebo进行仿真Rviz和Gazebo的区别查看里程计

画茧自缚·2022-11-25 03:20

视觉里程计-SLAM十四讲学习笔记

一个SLAM系统分为前端和后端，其中前端也称为视觉里程计。视觉里程计根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动，给后端提供较好的初始值。视觉里程计的算法主要分为两个大类:特征点法和直接法。

Stu.xian·2022-11-24 23:22

[SLAM] opencv-python的2D-2D视觉里程计（参考高老师的视觉slam十四讲）

看了高博的视觉slam十四讲之后决心从视觉里程计开始着手，而我对C++的掌握几乎等于没有，所以决心仿照高博的C++代码用python实现一遍，了解算法框架之后再慢慢改C++代码（实际上想着绕开C++，hhh

Astrophily·2022-11-24 17:34

summary3 实现SLAM和导航工具[python][AI]

本课程结束时，您将能够：通过开发Python发布者订阅节点，实现机器人的闭环（基于里程计）控制。解释基于里程计的运动控制方法的局限性，并确定可用于增强这一点的其他反馈信号。

the only KIrsTEN·2022-11-24 17:02

＜视觉SLAM十四讲＞ ch7 视觉里程计1

文章目录一、特征点法1.1特征点1.2ORB特征1.3特征匹配实践二、计算相机运动三、2D-2D：对极几何3.1对极约束3.2本质矩阵3.3单应矩阵讨论四、实践五、三角测量（Triangulation）讨论六、三角测量实践七、3D-2D：PnP7.1直接线性变换一、特征点法特征点法特征：稳定，对光照、动态物体不敏感。1.1特征点特征点：有代表性的点。视觉SLAM称这些点为路标（图像特征featur

贝宝老师·2022-11-24 03:11

视觉SLAM⑨后端Ⅰ(KF、EKF、非线性优化)

9.2.2BA的求解9.2.3稀疏性和边缘化9.2.4鲁棒核函数9.3小结9.0本章内容1.理解后端的概念2.理解以EKF为代表的滤波器后端的工作原理3.理解非线性优化的后端，明白稀疏性是如何利用的为啥需要后端里程计

Courage2022·2022-11-24 03:00

fast-lio2实例运行

它与其他激光雷达SLAM不同在于，现在大部分LidarSLAM都是基于loam进行改造的，基本上是通过线特征edge和面特征(面点)分割进行配准得到里程计的,而fast-lio2是通过一个迭代扩展卡尔曼滤波器去优化帧内位姿

avenger_fang·2022-11-23 21:03

ROS只使用思岚A1激光雷达进行slam建图

功能包下载地址：https://github.com/slamtec/rplidar_ros因为只有激光雷达，需要其做SLAM的话，就需要有一个laser_scan_matcher工具，其就能解算的我需要的里程计信息

LionelMartin·2022-11-23 17:52

【Final Project】Kitti的双目视觉里程计（3）前端及整体过程理解

2.前端Frontend（1）构造函数Frontend::Frontend(){gftt_=cv::GFTTDetector::create(Config::Get("num_features"),0.01,20);num_features_init_=Config::Get("num_features_init");num_features_=Config::Get("num_features"

花舞の街道·2022-11-23 07:03

SLAM入门到放弃——2D激光SLAM的应用与趋势

框架：局部匹配、全局矫正、回环检测（map-map）数据的预处理（重要）：1、轮式里程计的标定决定初始解的准确程度，只有初始解越准确才可能得到准确的局部最优解分2步：离线标定、在线标定2、激光雷达运动畸变去除运动畸变的意思是激光旋转时

Sophia&Anna·2022-11-23 04:42

深度学习与物体检测每日笔记（1）

3D空间：如相机标定、视觉里程计、SLAM（定位与地图构建/SimultaneousLocalizationan

胳膊·2022-11-23 02:47

slam学习笔记五----视觉里程计的学习1

一，什么是视觉里程计SLAM系统分为前端和后端，前端也称为是视觉里程计，主要功能是根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动，为后端提供较好的初始值。视觉里程计的算法有两大类特征点法和直接法。

YOULANSHENGMENG·2022-11-22 19:32

ORB-SLAM3代码详解----基本框架解析及ORB特征提取

一、典型的视觉SLAM系统一个典型的视觉SLAM系统主要包含数据处理、初始化、视觉里程计、地图维护、闭环检测等部分。

YOULANSHENGMENG·2022-11-22 19:00

10_视觉里程计1_三角测量

个人微信公众号，专注于机器学习公式推导代码实现、计算机视觉、深度学习、步态识别、视觉slam、激光slam。前言通过上一节的介绍，我们可以计算出相机的运动，但是我们不知道特征点在空间中具体的位置。在单目SLAM中，仅依赖单张的图像我们是无法获取到像素的深度信息，我们需要通过三角化的方法来估计地图点的深度。三角测量三角测量是指，通过不同位置对同一个路标点进行观察，从观察到的位置推断路标点的距离。如图

fish小余儿·2022-11-22 08:02

【论文笔记】无监督的视觉里程计、深度图估计、视差图估计方法：Robustness Meets Deep Learning: An End-to-EndHybrid Pipeline...

RobustnessMeetsDeepLearning:AnEnd-to-EndHybridPipelineforUnsupervisedLearningofEgomotion宾夕法尼亚大学本文提出使用深度学习方法和几何RANSAC结合的无监督相对位姿回归pipeline,分别对光流图和视差图进行预测，然后使用RANSAC求解内点集合以及相对位姿。网络结构基于Flownet-Sarchitectu

phy12321·2022-11-22 06:35

【ROS】给ROS小车加点Active SLAM的调料

目录前言一、源代码分析1.启动文件bringup.launch分析（1）小车通讯节点（2）IMU相关程序分析（3）发布静态坐标变换（4）发布里程计坐标变换（5）小车内的坐标变换（6）EKF滤波程序分析2

K.Fire浑身是肝·2022-11-21 13:32

视觉里程计3（SLAM十四讲ch7）-PnP

PnP3D2DPnP问题PnP为Perspective-n-Point的简称，是求解3D到2D点对的运动的方法: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。典型的PnP问题求解方式有很多种，例如P3P，直接线性变换(DLT),EPnP(EfficientPnP),UPnP。还有非线性的BundleAdjustment.直接线性变换(DLT)P3PBA实践使用OpenCV中的EPnP求解

赤豆几维·2022-11-21 09:23

视觉里程计2（SLAM十四讲ch7）-对极几何，三角测量

对极几何2D2D对极几何（EpipolarGeometry）是StructurefromMotion问题中，在两个相机位置产生的两幅图像的之间存在的一种特殊几何关系，是sfm问题中2D-2D求解两帧间相机姿态的基本模型。相机位姿估计问题——》1.根据配对点的像素位置求出本质矩阵E或者基础矩阵F2.根据E或者F求出R,tE,F只相差了相机内参，而相机内参在SLAM中通常已知。对极约束摘自高翔《视觉S