svo:一个半直接单目视觉里程计

介绍了一种精确、稳健且比现有技术更快的半直接单目视觉里程计算法。该算法通过直接使用像素强度进行运动估计,提高了精度并实现了高帧率。在GPS受限环境中应用于微型空中飞行器的状态估计。

源码:https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo/tree/master/svo


视频:https://www.youtube.com/watch?v=2YnIMfw6bJY&feature=youtu.be


简介:

a semi-direct monocular visual odometry algorithm that is precise, robust, and faster than current state-of-the-art methods. The semi-direct approach eliminates the need of costly feature extraction and robust matching techniques for motion estimation. Our algorithm operates directly on pixel intensities, which results in subpixel precision at high frame-rates. A probabilistic mapping method that explicitly models outlier measurements is used to estimate 3D points, which results in fewer outliers and more reliable points. Precise and high frame-rate motion estimation brings increased robustness in scenes of little, repetitive, and high-frequency texture. The algorithm is applied to micro-aerial-vehicle state-estimation in GPS-denied environments and runs at 55 frames per second on the onboard embedded computer and at more than 300 frames per second on a consumer laptop. We call our approach SVO (Semi-direct Visual Odometry) and release our implementation as open-source software.



原理详解:

 待更新

<think>好的,我需要帮用户寻找与视觉里程计相关的功能包或库。用户提到了Libviso 2,根据引用[1],它是一个快速跨平台的C++库,支持单目和立体相机,还有MATLAB封装。这应该是一个重要的推荐点。 接下来,我应该列举其他常用的视觉里程计库。比如ORB-SLAM系列,特别是ORB-SLAM3,支持单目、立体和RGB-D相机,适用于多种场景。然后VINS-Mono,专注于单目和IMU融合,适合无人机和移动设备。还有OpenVSLAM,跨平台支持,适合研究和商业用途。 DROID-SLAM是基于深度学习的,适合复杂环境。SVO直接视觉里程计)速度快,适合资源受限的设备。这些库各有特点,需要分别说明它们的优势和应用场景。 另外,用户可能需要安装和使用这些库,所以提供每个库的官网链接会很有帮助。同时,生成的相关问题应该覆盖如何选择库、与其他技术的结合、性能评估指标以及实际应用中的挑战,这样用户可以有更全面的了解。 需要确保所有技术术语正确,比如视觉惯性里程计(VIO)和SLAM的区别,以及各个库支持的传感器类型。最后,检查引用是否正确,确保用户提到的Libviso 2和引用来源对应。</think>以下是一些广泛使用的视觉里程计(Visual Odometry)功能包和库,涵盖不同编程语言和应用场景: 1. **Libviso 2** 支持单目/立体相机的6自由度运动估计,跨平台(Linux/Windows),C++实现并提供MATLAB接口,计算效率高[^1]。 2. **ORB-SLAM3** 支持单目、立体和RGB-D相机,整合视觉惯性里程计(VIO),适用于动态环境。 $$ \text{特征点匹配}+ \text{BA优化} \rightarrow \text{实时位姿估计} $$ 官网:[ORB-SLAM3 GitHub](https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3) 3. **VINS-Mono** 基于单目+IMU的紧耦合SLAM系统,适合无人机和移动机器人。 ```bash # 安装命令示例 git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono ``` 4. **OpenVSLAM** 支持多种相机模型(鱼眼/全景),提供Python绑定,支持GPU加速。 官网:[OpenVSLAM GitHub](https://github.com/xdspacelab/openvslam) 5. **DROID-SLAM** 基于深度学习的稠密视觉里程计,鲁棒性强于传统特征点方法。 $$ \text{光流场预测} \rightarrow \text{迭代优化位姿} $$ 6. **SVO(Semi-direct Visual Odometry)** 直接法,省去特征提取环节,适合嵌入式设备。 ```cpp // 示例代码片段 svo::FrameHandlerMono vo; vo.processImage(image, timestamp); ``` ---
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