视觉SLAM中的一个关键问题是如何实时地估计摄像机的运动轨迹

最新推荐文章于 2024-10-22 17:33:46 发布
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本文介绍了视觉SLAM中如何实时估计摄像机运动轨迹的关键问题，聚焦于解决《slambook2/ch3/examples/plotTrajectory.cpp》程序在使用时可能出现的Pangolin库相关错误，包括缺少头文件和未定义引用的问题。通过解决这些问题，可以成功绘制相机的运动轨迹。

视觉SLAM中的一个关键问题是如何实时地估计摄像机的运动轨迹。而《slambook2/ch3/examples/plotTrajectory.cpp》提供了一个示例程序，用于绘制运动轨迹。然而，在使用该程序时可能会遇到一些错误。下面我将为大家介绍如何解决这些问题。

首先，让我们来看一下plotTrajectory.cpp的源代码：

#include <pangolin/pangolin.h>

using namespace std;

void draw_trajectory(const vector<SE3
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多相机系统通用视觉 SLAM 框架的设计与评估
weixin_41965898的博客
12-20 2406
多相机slam
【视觉SLAM】Fast Relocalisation and Loop Closing in Keyframe-Based SLAM
振华OPPO的博客世界
09-14 2069
在本文中，我们首次提出了一种基于关键帧的 SLAM 的重定位方法，该方法可以在包含数千个关键帧的地图中以帧速率处理严重的视点变化。由于这种方法依赖于本地特征，它允许相机之间的互操作性，允许相机在由不同相机构建的地图中重新定位。我们还在包含数百个关键帧的循环中以关键帧速率执行闭环（检测+校正）。对于重定位和闭环，我们提出了一个带有 ORB 特征的词袋位置识别器，它能够在包含 10K 图像（没有几何验证）的数据库中识别花费少于 39 毫秒的位置，包括特征提取。
【视觉SLAM】AirDOS: Dynamic SLAM Benefits from Articulated Objects
振华OPPO的博客世界
02-01 2163
动态对象感知 SLAM（DOS） 利用对象级信息在动态环境中实现可靠的运动估计。现有的方法主要集中在从优化中识别和排除动态对象。在本文中，我们展示了基于特征的视觉SLAM系统也可以通过利用两个观察结果从动态铰接物体的存在中受益：（1）铰接物体的每个刚性部分的3D结构随着时间的推移保持一致;（2）同一刚性零件上的点遵循相同的运动。特别是，我们介绍了AirDOS，这是一个动态的对象感知系统，它引入了刚性和运动约束来模拟铰接对象。
【视觉SLAM】An Improved ORB-SLAM2 in Dynamic Scene with Instance Segmentation
振华OPPO的博客世界
04-07 1650
为了提高动态环境下ORB-SLAM2位姿估计的精度，针对运动的欺骗性，提出一种实例分割方法去除分布在人体上的运动特征点，提高姿态精度。该方法从输入图像中提取ORB特征点，并对图像进行分割，得到图像中像素的位置。然后去除分布在人体上方的特征点，利用移除后相对稳定的特征点估计位置和姿态。改进的方法用于在TUM数据集上进行测试。结果表明，改进的系统能够显著降低动态环境下姿态估计的绝对误差和相对漂移，证明与传统的ORB-SLAM2系统相比，该方法能显著提高动态环境下姿态估计的精度。
SLAM入门一----视觉SLAM概述
coder_links的博客
10-22 5104
视觉SLAM系统主要有五部分组成，分别是视觉传感器模块、前端模块、后端模块、闭环模块和建图模块，本文章主要初步介绍各个模块，后续将进一步展开。
【视觉SLAM】ORB-SLAM2S: A Fast ORB-SLAM2 System with Sparse Optical Flow Tracking
振华OPPO的博客世界
03-29 2416
本文介绍了ORB-SLAM2S，这是一种基于ORB-SLAM2的快速完整的SLAM系统，适用于单目、立体和RGB-D相机。该系统在小型和大型室内和室外环境中以更快的速度在CPU上同时确保准确性。该系统包括一个轻量级前端，这是一种用于非关键帧的稀疏光流方法，以避免提取关键点和描述符，从而实现高速实时性能。对于关键帧，使用基于特征的方法确保与ORB-SLAM2几乎相同的准确轨迹估计。
实战 | 如何制作一个SLAM轨迹真值获取装置？
小白学视觉
06-22 1237
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文知乎作者杨小东授权转载，未经授权禁止二次转载原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/57235987SLAM性能的一个很重要的指标是定位精度，公开的室内数据集一般会采用动捕设备获取设备轨迹真值。但是动捕设备价格昂贵，OptiTrack百万以上，国产的Nokov >20...
视觉slam论文、代码汇总
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
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在视觉惯性导航系统（VINS）中，对视觉地标的精确和长距离深度估计具有挑战性。在具有光照变化、移动物体或弱纹理的视觉退化场景中，深度估计可能更加困难，导致鲁棒性和准确性较差。对于低速机器人导航，我们提出了一种固态-lidar增强型VINS（LE-VINS），以提高系统在具有挑战性的环境下的鲁棒性和准确性。来自固态激光雷达的点云被投影到具有惯性导航系统（INS）姿态的视觉关键帧上，以进行深度关联，同时补偿运动失真。提出了一种具有有效平面检查算法的鲁棒深度关联方法来估计地标深度。
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）
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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、TUM RGB-D和EuRoC）和不同的环境（例如，室内和室外）中进行测试，并采用了多种算法和方法论，以更好地解析环境。
SLAM面试笔记(1) -《视觉SLAM十四讲》
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77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
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77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
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本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
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完整版-PID 恒流源控制
最新发布
11-26
提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
毕业设计芳芯科技F. 基于单片机的智能车载系统
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