运行semantic SLAM流程记录

  • 指定orb文件路径
~ $ gedit .bashrc

 export ROS_PACKAGE_PASH 

~ $ source .bashrc
  1. 命名不要使用空格;
  2. 修改文件名后,需要重新编译;
  • 编译orb slam2
~/semantic_slam $ sudo rm -r build/ devel/
~/semantic_slam $ catkin_make
  • 运行orb slam2
~/semantic_slam $ source devel/setup.bash
~/semantic_slam $ roslaunch semantic_slam semantic_mapping.launch
  • models
~/semantic_slam/src/semantic_slam/models $ rosbag play demo.bag

 

### 视觉惯性组合导航算法实现 VIO SLAM #### 背景介绍 视觉惯性里程计(VIO, Visual-Inertial Odometry)是一种结合相机和惯性测量单元(IMU)数据来估计设备位姿的技术。它通过融合这两种传感器的数据,克服了单一传感器的局限性。相机能够提供丰富的环境几何信息,而IMU则能快速响应动态变化并补充高频运动信息[^5]。 #### 松耦合与紧耦合的区别 在松耦合架构中,视觉和惯性系统的运动估计被分别处理,最终将两者的输出结果进行简单加权平均或其他形式的融合。然而,这种分离式的处理方式无法充分挖掘两者之间的潜在关联性和冗余信息。相比之下,紧耦合方法直接利用来自两个不同源的原始数据共同估计同一组状态变量,从而达到更优的效果。尽管其计算复杂度较高,但由于更好地考虑到了各传感器特性及其间的交互作用,因此成为当前主流的研究方向之一。 #### 单目视觉惯性里程计 (Monocular VIO) 的性能评估 对于飞行机器人而言,单目摄像头配合 IMU 构建起来的系统因其轻量化特点备受关注。有研究表明,在多种实际应用场景下测试了几款流行的 monocular VIO algorithms 并对其精度进行了定量对比分析。这些实验表明即使是在具有挑战性的条件下如光照剧烈变化或者高速移动过程中,某些先进设计方案依然表现出良好的鲁棒性和准确性[^1]。 #### 基于关键帧优化的关键技术 - Keyframe-Based VI-SLAM 另一种有效的策略涉及使用关键帧来进行全局地图维护以及局部跟踪修正工作流程设计。具体来说就是每当检测到显著场景改变时记录下一幅新图像作为参考点(即所谓"keyframes");随后通过对选定子集内的所有匹配特征执行非线性最小二乘拟合操作完成整体参数调整过程。这种方法不仅有助于减少内存消耗还提高了实时运行效率同时保持较高的定位质量水平[^2]。 #### 动态环境下语义分割辅助 SLAM 方法 RDS-SLAM 当面对含有大量可动物体的真实世界情况时,传统的静态假设可能不再适用。为此有人提出了一套名为RDS-SLAM(real-time dynamic slam using semantic segmentation methods)的新颖解决方案。该方案首先借助深度学习模型自动识别区分前景目标与背景区域进而剔除干扰因素的影响;接着再依据剩余部分构建精确的地图表示最后达成连续稳定的位置追踪目的[^3]。 #### PL-VIO 和改进版三维线条三角测量 为了进一步提升系统表现力特别是针对特定类型的结构化环境中常见的直线形图案元素贡献额外约束条件方面做出了积极尝试。一方面开发出了专门用于处理此类特殊情况下的增强型版本——PL-VIO(Point-Line Visual Inertial Odometer),另一方面引入了更加精细复杂的数学工具包比如基于滑窗机制上的双重维度转换法则等等措施使得整个体系具备更强适应能力去应对各种复杂工况需求[^4]。 ```python def pl_vio_optimization(state_vector): """ Perform optimization on the state vector by minimizing cost function. Args: state_vector (list): List containing all states to be optimized. Returns: list: Optimized state after applying minimization techniques. """ # Define error terms from pre-integrated IMU measurements and point-line reprojection errors imu_error_term = calculate_imu_preintegration_errors() visual_point_line_reprojection_error = compute_visual_feature_errors() total_cost_function = sum(imu_error_term + visual_point_line_reprojection_error) # Minimize the combined cost function within a sliding window framework optimized_state = minimize(total_cost_function, method='sliding_window') return optimized_state ``` #### 总结 综上所述,视觉惯性组合导航涵盖了从基础理论探讨直至工程实践落地等多个层面的内容范畴。无论是选择适合的具体实施方案还是深入探究背后原理细节都需要综合考量多方面的要素才能取得理想成效。
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