Visual SLAM结果可视化与评估
近年来,随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展,同时以SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)为代表的视觉定位与地图构建技术也取得了长足的进步。SLAM技术在自动驾驶、增强现实、无人机导航等领域具有广泛的应用前景。然而,要想确保SLAM系统的准确性和稳定性,就需要对其结果进行可视化和评估。
本文将介绍如何利用C++编写的Visual SLAM代码,实现对SLAM结果的可视化和评估,并展示在优快云博客中。我们将使用Pangolin库进行可视化,以及Sophus库处理SE(3)变换。
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实验背景
在实验中,我们利用C++编写的Visual SLAM代码,对SLAM系统的输出进行评估。该代码可以读取SLAM系统输出的轨迹和地图数据,并与真实数据进行对比,计算出轨迹和地图的Root Mean Square Error(RMSE)。 -
实验步骤
数据准备
首先,我们需要准备SLAM系统输出的轨迹和地图数据,以及真实的轨迹和地图数据。这些数据通常保存在文本文件中,包括相机位姿和地图点的坐标。
- 数据读取与计算RMSE
接下来,我们利用C++代码读取SLAM系统输出的数据,并计算与真实数据之间的RMSE。这一步骤包括读取轨迹数据和地图数据,以及计算轨迹和地图的RMSE值。
- 结果可视化
最后,我们利用Pangolin库将SLAM系统输出的轨迹和地图可视化出来,并与真实数据进行对比。通过可视化,我们可以直观地观察到SLAM系统的性能表现,并对其进行评估。
相机位姿与三维点优化结果,蓝色姿态-初始值,红色姿态-优化后值,黑色点:真值,红色点:优化后值
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实验结果
我们将通过博客文章展示实验结果,包括SLAM系统输出的轨迹和地图可视化图像,以及计算得到的RMSE值。通过对比可视化图像和RMSE值,我们可以评估SLAM系统的准确性和稳定性。 -
参考资料
Pangolin官方文档:Pangolin Documentation
Sophus官方文档:Sophus Documentation
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <unistd.h>
#include <pangolin/pangolin.h>
#include <sophus/se3.hpp>
using namespace Sophus;
using namespace std;
// 轨迹
string init_trajectory_file = "../data/init_trajectory.txt";
string opti_trajectory_file = "../data/opti_trajectory.txt";
// 三维点
string init_point_file = "../data/init_points.txt";
string opti_point_file = "../data/opti_points.txt";
void DrawCamera(const Eigen::Matrix4d &Tcw, Eigen::Vector3d color = Eigen::Vector3d(0, 1, 0))
{
const float size = 0.1;
glPushMatrix();
glMultMatrixd(Tcw.data());
// 绘制相机外轮廓
glLineWidth(2);
glBegin(GL_LINES);
glColor3f(color[0], color[1], color[2]);
glVertex3f(0, 0, 0);
glVertex3f(size, size, size);
glVertex3f(0, 0, 0);
glVertex3f(size, -size, size);
glVertex3f(0, 0, 0);
glVertex3f(size, -size, -size);
glVertex3f(0, 0, 0);
glVertex3f(size, size, -size);
glVertex3f(size, size, size);
glVertex3f(size, -size, size);
glVertex3f(size, -size, size);
glVertex3f(size, -size, -size);
glVertex3f(size, -size, -size);
glVertex3f(size, size, -size);
glVertex3f(size, size, -size);
glVertex3f(size, size, size);
glEnd();
glPopMatrix();