本章共4个例程:
0.1:程序框架
0.2:两两帧VO
0.3:两两帧VO+非线性优化
0.4:局部地图的VO
9.2.1 两两帧的视觉里程计
程序编译运行的方法:
1、测试数据集的准备:
首先下载书P223所推荐的数据集fr1_xyz:
下载网址:https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download#,选择下载:fr1/xyz
下载之后,将解压后的文件夹放在程序所在路径下。本人放置的路径:/home/yuanchang/slambook-master/project/0.2/data,其中data是自行新建的文件夹。
先按照书P188中所写,复制associate.py文件(/home/yuanchang/slambook-master/tools)到数据集目录/home/yuanchang/slambook-master/project/0.2/data/rgbd_dataset_freiburg1_xyz,在该目录下打开终端运行指令:
python associate.py rgb.txt depth.txt > associate.txt
于该目录下生成associate.txt文件,双击打开可看到数据对齐信息。
对config/default.yaml进行修改,将自己的数据集路径(/home/yuanchang/slambook-master/project/0.2/data/rgbd_dataset_freiburg1_xyz)

本文介绍了《视觉SLAM十四讲》第9讲的内容,包括两两帧的视觉里程计的实现步骤,通过数据集fr1_xyz进行测试,并对config/default.yaml配置文件进行修改。接着,讨论了如何通过优化PnP结果来改进视觉里程计的精度和稳定性。最后,提出了使用局部地图进一步提升视觉里程计性能的方法。编译和运行程序的方法在每个改进阶段都是相同的。
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