里程计

PL-VIO（点线slam）学习笔记（持续更新）

论文翻译PL-VIO:使用点和线特征的紧耦合单目视觉惯性里程计收稿日期:2018年3月23日;录用日期:2018年4月9日;发布日期:2018年4月10日摘要摘要:为解决这一问题的估计相机轨迹和建立一个结构三维
slam已经入土·2022-11-21 04:25

视觉SLAM十四讲——ch7

视觉SLAM十四讲——ch7ch7视觉里程计本章目标：1.理解图像特征点的意义，并掌握在单副图像中提取出特征点及多副图像中匹配特征点的方法2.理解对极几何的原理，利用对极几何的约束，恢复出图像之间的摄像机的三维运动
weixin_58021155·2022-11-20 12:13

视觉SLAM十四讲学习笔记——ch8视觉里程计2

文章目录8.1理论部分8.2实践部分8.2.1光流法8.2.2直接法bug调试参考博客8.1理论部分理论部分可参考:视觉slam14讲——第8讲视觉里程计28.2实践部分8.2.1光流法代码及详细参考解释如下
路拾遗37·2022-11-20 12:00

【2022最新】视觉SLAM综述（多传感器/姿态估计/动态环境/视觉里程计）

作者|汽车人编辑|3D视觉开发者社区摘要近年来，基于视觉的传感器在SLAM系统中显示出显著的性能、精度和效率提升。在这方面，视觉SLAM（VSLAM）方法是指使用相机进行姿态估计和地图生成的SLAM方法。许多研究工作表明，VSLAM优于传统方法，传统方法仅依赖于特定传感器，例如激光雷达，即使成本较低。VSLAM利用不同的摄像机类型（例如单目、双目和RGB-D），在不同的数据集（例如KITTI、TU
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-11-20 07:37

XIVO：X惯性辅助视觉里程计和稀疏建图

目录1总览2背景和一点历史3要求4依赖5构建6使用6.1数据集6.2建立6.3示例6.4系统日志记录7ROS支持7.1Build7.2Launch7.3Python绑定8评估8.1算法类别8.2计算成本8.3精度8.3.1TUM-VI8.3.2EuRoC9许可和免责声明10致谢参考XIVO在存储数据（此处来自RealSenseD435i传感器）或实时流上以140FPS运行，延迟大约为1-7ms，具
W_Tortoise·2022-11-20 06:42

【论文阅读】LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time

LOAM:LidarOdometryandMappinginReal-time文章摘要一、简介二、相关工作三、符号和任务描述四、系统概述五、激光里程计5.1特征提取5.2特征匹配5.3运动估计5.4激光里程计算法六
MIKingZCC·2022-11-19 21:05

基于点线特征的激光雷达+单目视觉里程计

标题：Lidar-MonocularVisualOdometryusingPointandLineFeatures作者：Shi-ShengHuang1,Ze-YuMa1,Tai-JiangMu1,HongboFu2,andShi-MinHu1深蓝学院（深蓝学院-专注人工智能与自动驾驶的学习平台）是专注于人工智能的在线教育平台，已有数万名伙伴在深蓝学院平台学习，很多都来自于国内外知名院校，比如清华、
深蓝学院·2022-11-19 21:01

视觉惯性里程计 VIO

视觉惯性里程计VIO-VisualInertialOdometry视觉−惯性导航融合SLAM方案视觉惯性SLAM专栏VINS技术路线与代码详解VINS理论与代码详解0——理论基础白话篇vio_data_simulationVIO
一只努力翻身的咸鱼·2022-11-19 17:41

《视觉SLAM十四讲》ch7视觉里程计1学习笔记（3）——实践部分三角测量代码解析

在这篇文章中，记录的是我对《视觉SLAM十四讲》第七讲——视觉里程计1实践部分中，三角测量代码的理解以及相关函数的解释。
sticker_阮·2022-11-19 15:50

《视觉SLAM十四讲》ch8视觉里程计2学习笔记（1）——直接法的理论部分

在这篇博客中，主要介绍视觉里程计2，即直接法的相关知识。
sticker_阮·2022-11-19 15:50

《视觉slam十四讲》学习笔记——ch7实践部分 比较opencv库下的ORB特征的提取和手写ORB的区别

在学习了《视觉slam十四讲》第七章视觉里程计的相关知识后，运行了里面的基于opencv库函数的ORB特征点提取和匹配的代码。
sticker_阮·2022-11-19 15:50

《视觉SLAM十四讲》ch7视觉里程计1学习笔记（2）——实践部分对数约束求解相机运动的代码解析

在这篇文章中，记录的是我对《视觉SLAM十四讲》第七讲——视觉里程计1实践部分中，通过2D-2D匹配对估计相机位姿代码的理解以及相关函数的解释。
sticker_阮·2022-11-19 15:50

视觉SLAM十四讲学习笔记——第七讲 视觉里程计（2）

视觉SLAM的前端也就是视觉里程计实际上要解决的问题是根据匹配的特征点估计相机运动。根据不同的已知条件，选择不同的方法。
晒月光12138·2022-11-19 15:49

视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-ICP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的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉角、四元数
goldqiu·2022-11-19 15:42

视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-特征点法和特征提取和匹配实践

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-开发环境搭建_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉
goldqiu·2022-11-19 15:41

视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-PnP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的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉角、四元数
goldqiu·2022-11-19 15:41

slam入门——十四讲笔记（六）

文章目录第7讲视觉里程计17.1特征点法7.1.1特征点7.1.2ORB特征7.1.3特征匹配7.2实践：特征提取和匹配7.32D-2D：对极几何7.3.1对极约束7.3.2本质矩阵7.3.3单应矩阵7.4
Undergoer_TW·2022-11-19 15:38

视觉SLAM十四讲第二版踩坑总结

视觉SLAM十四讲第二版踩坑总结1SLAM源代码下载2Kdevelop安装3安装opencv3.4.14安装Pangolin5部分章节编译问题ch4李群与李代数ch8视觉里程计2ch9安装Meshlabch10g2o
slender-·2022-11-19 03:03

《视觉SLAM十四讲》ch13/第十三章 视觉里程计 实践章节学习详解

我是在参考这篇博文（重读《视觉SLAM十四讲》）的基础上进行了总结（原文总结的很好了，我是在其基础上自己又重新看了整理了），仅供学习交流，如有错漏欢迎交流呀。1整体流程图：图1.1算法流程图图1.2算法框架图图1.3数据组织结构图后面这两个图，看完程序再看的话就明了了，我最开始看的时候属于是一脸懵的状态哈哈哈哈2涉及到的C++进阶知识点主要整理了下面这些：更详细的可以看我上面提到的文章。1.多线程
山海里啊有星辰·2022-11-19 00:21

视觉SLAM十四讲学习笔记——ch7视觉里程计1

文章目录7视觉里程计17.1特征点法7.2实践:特征提取和匹配7.32D-3D:对极问题7.4实践:对极约束求解相机运动7.5三角测量7.6实践:三角测量7.73D-2D:PnP7.7.1直接线性变化7.7.2P3P7.7.3
路拾遗37·2022-11-19 00:17

视觉SLAM十四讲--第13讲 实践：设计SLAM系统（最详细的代码调试运行步骤）

.准备工作2.遇到的问题及解决办法3.成功运行三、代码理解核心算法结构数据结构：算法代码理解及修改代码理解前端后端代码修改修改特征提取方法查看整体建图效果运行效果图四、总结选题1：Kitti的双目视觉里程计
hello689·2022-11-19 00:11

统计一下kitti 07 序列里面某一帧点云大概有多少个点，然后加载一帧点云花费多少时间

简单测试kitti里程计07序列的10帧点云（已经从bin转换为pcd），vs2017运行输出结果nowcountthepcdfilenameis000000.pcdnowcountthepcdfilepathisC
zmsdbl·2022-11-16 18:09

IROS2020 | 鲁棒全景视觉惯性导航系统ROVINS

干货第一时间送达本文由博主：いしょ授权转载，二次转载请联系原作者原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_40224537/article/details/108616424I.摘要视觉里程计的视觉传感器在快速运动或光照突变时很容易受到影响
Tom Hardy·2022-11-15 23:28

(IROS 2022) 基于事件相机的单目视觉惯性里程计 / Event-based Monocular Visual Inertial Odometry

本博文介绍一下本团队最近的工作《MonocularEventVisualInertialOdometrybasedonEvent-cornerusingSlidingWindowsGraph-basedOptimization》数据集以及项目网站可见：https://sites.google.com/connect.hku.hk/hku-arclab-evio/home本论文提出一种基于事件相机的
gwpscut·2022-11-15 23:27

自动驾驶之入门目录【转】

从零开始做自动驾驶定位(一):开篇-知乎从零开始做自动驾驶定位(二):数据集-知乎从零开始做自动驾驶定位(三):软件框架-知乎从零开始做自动驾驶定位(四):前端里程计之初试-知乎从零开始做自动驾驶定位(
light169·2022-11-15 16:43

视觉SLAM②--初识SLAM

目录2.0本章主要内容2.1引子：小萝卜的例子2.2经典视觉SLAM框架2.2.1视觉里程计2.2.2后端优化2.2.3回环检测2.2.4建图2.3SLAM的数学问题描述2.4实践编程基础2.4.1安装
Courage2022·2022-11-15 13:16

(02)Cartographer源码无死角解析-(17) SensorBridge→里程计数据处理与TfBridge分析

本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示W
江南才尽，年少无知！·2022-11-15 09:05

SLAM综述阅读笔记四：A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial 2020

目录摘要一、引言1.1为什么学习基于深度学习的定位与建图1.2与其他综述对比1.3综述结构二、现有方法分类2.1里程计估计2.2地图构建2.3全局定位2.4同步定位和建图三、里程计估计3.1视觉里程计3.1.1
light169·2022-11-15 07:15

用于自动驾驶的激光雷达里程计方法综述

文章；LiDAROdometryMethodologiesforAutonomousDriving:ASurvey作者：NikhilJonnavithula1,YechengLyu1andZimingZhang编译：点云PCL来源：arXiv2021本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。内容如有错误欢迎评论留言，未经作者允许请勿转载，欢迎
Being_young·2022-11-10 11:39

导航系统中里程计研究综述

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：ASurveyonOdometryforAutonomousNavigationSystems作者：SHERIFA.S.MOHAMED,MOHAMMAD-HASHEMHAGHBAYAN,TOMIWESTERLUND翻译：particle本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈分享快乐。论文阅读模块将
Being_young·2022-11-10 11:38

ORB_SLAM2 代码分析及介绍（视觉VO及重定位，Tracking）第一部分

前端：视觉里程计（VisualOdometry）后端：非线性优化（Optimization）回环检测（LoopClosing）ORB_SLAM系列概述ORB_SLAMORB_SLAM2结合ORB_SLAM2
右边是我女神·2022-11-08 21:19

【项目解读】fast_planner工程解读

Fast_planner_node.cpp【程序入口】功能代码实现2.kino_replan_fsm.cpp【状态机转移】功能代码实现KinoReplanFSM::init()函数订阅目标点回调函数订阅里程计回调函数
盒子君~·2022-11-07 12:43

基于Matlab使用惯性测量单元和单眼摄像头估计地面车辆姿态（附源码）

使用IMU和视觉里程计模型生成测量值。融合这些测量值以估计车辆的姿态，然后显示结果。视觉惯性测程法通过将单目相机的视觉测程姿态估计值和IMU的姿态估计值融合在一起来估计姿态。
珞瑜··2022-11-05 07:10

【视觉里程计】对极几何，三角测量，PnP，ICP原理

转载自：https://blog.csdn.net/WaitingfoDreams/article/details/101101950【视觉里程计】对极几何，三角测量，PnP，ICP原理舟842019-
TYINY·2022-10-30 17:06

cartographer源码解读----2D&3D数据流动----轨迹添加（以2D雷达和轮速里程计为例）

一、轨迹添加cartographer源码解读----2D&3D数据流动----轨迹添加（以2D雷达和轮速里程计为例）入口：node_main.cc（cartographer_ros)voidRun(){
南山&M·2022-10-28 10:07

【自动驾驶相关传感器原理及标定】

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、IMU二、相机三、激光雷达四、轮速里程计五、GPS/RTK六、毫米波雷达总结前言认知有限
盒子君~·2022-10-26 08:08

特征点直接法 的 稀疏直接法 视觉里程计 最小化光度误差 灰度二维线性插值

特征点直接法的稀疏直接法视觉里程计最小化光度误差灰度二维线性插值*空间点P=(X,Y,Z)=(X,Y,Z,1)非齐次，齐次表示(RGB-D获取3D坐标)*两帧图像上对应的像素坐标p1p2=(u,v)=(
EwenWanW·2022-10-25 12:18

python点云快速配准_分享一个V-SLAM中点云配准算法改进的方法

V-SLAM一般分为前端视觉部分和优化的后端部分基于特征点法的前端视觉部分，一直以来都是视觉里程计(VisualOdomet
weixin_39617484·2022-10-22 14:10

距离-视觉-惯性里程计：无激励的尺度可观测性（ICRA2021）

ScaleObservabilityWithoutExcitation作者：JeffDelaune,DavidS.Bayard,RolandBrockers主要研究点在于，基于EKF的距离-视觉-惯性里程计框架下无激励的尺度可观察性摘要
Tom Hardy·2022-10-19 07:49

激光雷达SLAM方法汇总 | 自动驾驶和移动机器人领域

机动车里程计是自动驾驶系统的重要组成部分，它计算车辆的位置和方向。里程计模块在全球导航卫星系统（GNSS）信号较弱且有噪声的城市地区有较高的要求和影响。
自动驾驶之心·2022-10-11 07:32

基于ROS机器人的3D物体识别与三维重建(四）视觉SLAM基础（十四讲学习记录）

视觉SLAM基础理论1引言2视觉里程计2.1特征点法VO（1）对极几何与三角量测（2）PnP问题（3）ICP迭代最近点法2.2直接法VO3后端优化3.1BA与非线性优化3.2基于位姿图的优化3.3图优化与
Ray Song·2022-10-04 21:41

网站

第一篇特征提取以及openvslam中的相关实现详解SLAM入门之视觉里程计(5)：单应矩阵一行命令解决Ubuntu不能挂载移动硬盘问题Errormounting/dev/sda1at/media/XXXX
想啥诺·2022-09-28 07:13

最新开源视觉 SLAM 方案

5,6,7,8几项是TUM计算机视觉组全家桶，官方主页5.DSO6.LDSO7.LSD-SLAM8.DVO-SLAM9.SVO10.DSM11.openvslam12.se2lam（地面车辆位姿估计的视觉里程计
yong2007123·2022-09-27 07:56

机器人导航报告半成品-60分模板-tianbot mini

一、项目概述工作流程：机器人发布nav_msgs/Odometry格式的里程计信息，相应的TF变换给导航功能包，然后导航功能包输出geometry_msgs/Twist格式的控制指令，最终通过这些指令控制机器人完成相应的运动
zhangrelay·2022-09-24 07:57

深蓝学院-多传感器融合定位课程-第3章-3D激光里程计II

专栏文章:深蓝学院-多传感器融合定位课程-第1章-概述_goldqiu的博客-CSDN博客深蓝学院-多传感器融合定位课程-第2章-3D激光里程计I_goldqiu的博客-CSDN博客github保存了相关代码和学习笔记
goldqiu·2022-09-09 07:49

SLAM快速入门

SLAM的典型应用领域:机器人定位导航领域-地图建模，VR/AR方面-辅助增强视觉效果，无人机领域-地图建模,无人驾驶领域-视觉里程计。
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-08-27 07:56

【视觉SLAM十四讲】第一章理论详解

SLAM：SimultaneousLocalizationandMapping课程内容与预备知识预备知识与课程使用的环境SLAM是什么SLAM是什么各传感器介绍视觉SLAM框架1.传感器数据前端视觉里程计
毅博明喆·2022-08-27 00:03

【视觉SLAM】ORB-SLAM: Tracking and Mapping Recognizable Features

传感器、视觉里程计、后端优化、回环检测和建图这五大模块的组成。摘要当前的视觉SLAM系统构建的地图非常适合在会话期间跟
振华OPPO·2022-07-23 07:22

ros(25):发布一个静态的里程计odom信息

有时为了验证程序可以运行，需要给程序输入一个里程计信息；有时为了在实车实验前验证程序，需要修改不同的里程计数据(可以在下面代码中增加一个odom_tmp的数组，或者用循环来使odom_tmp值变化)，下面这个
biter0088·2022-07-20 09:57

LVI-SAM论文重点总结

利用激光的测量得到精度更高的深度信息激光惯导系统：利用视觉惯导的初值来做帧间匹配、做回环检测其中一个不工作时，另外一个可以正常工作介绍视觉惯导系统执行利用雷达帧恢复深度的视觉特征的跟踪，通过优化视觉重投影误差和imu测量误差的视觉里程计为激光雷达的激光匹配提供初值
英雄小摔哥·2022-07-18 14:54
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