jiweinanyi的博客

引言本文继续对地形建模开源代码中关于probabilistic road map的构建进行解读。代码解读话题订阅订阅了两个话题，目标点prm_goal和局部占据地图occupancy_map_local_heightsubGoal = nh.subscribe<geometry_msgs::PoseStamped>("/prm_goal", 5, &TraversabilityPRM::goalPosHandler, this);subElevationMap = nh.

kdtree的C语言实现kd中的一个超平面矩阵，存储了维度，每个维度的坐标最大最小值struct kdhyperrect { int dim; double *min, *max; /* minimum/maximum coords */};kd树的节点，存储位置向量，左右子树struct kdnode { double *pos; int dir; void *data; struct kdnode *left, *right; /* negative/

前言最近的工作主要集中在地形建模与主动探索上面，目前主要以BKG为框架，下面对代码所使用的变量进行整理。首先是地图方面的参数，地图是以0.1分辨率的栅格构成的，上一层是1m分辨率的Cube，再上面才是全局地图mapResolution=0.1m 地图栅格分辨率mapCubeLength=1.0m 地图cube的大小mapCubeArrayLength=mapCubeLength/mapResolution=10 每个Cube包含多少个栅格mapArrayLength = 2000/mapCu

主要在CMakelist.txt中加入以下语句find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp#这里可增加需要的消息类型}include_directories( include ${catkin_INCLUDE_DIRS} #${PCL_INCLUDE_DIRS} #${OpenCV_INCLUDE_DIRS})target_link_libraries(**node** ${PCL_LIBRARIES}...

前言视觉重定位是一个较为独立的研究方向，目前主要的方法分为基于深度学习，基于随机森林的，和基于传统特征点匹配的三种。对于深度学习的方法，越来越重视对位姿的精确回归。摘要相机重定位是一个重要但是仍然具有挑战的问题。最近，基于检索的方法被认为是一个具有潜力的方向，因为其能够较为容易地泛化到新的场景中。尽管许多方法被提出，但是这些方法性能瓶颈仍然在于检索模块。这些方法使用相同的特征用于检索和相对位...

摘要基于点和线段的SLAM系统在点特征不充足的场景下具有一定的优势。本文对文章Robust Stereo Visual Odometry through a Probabilistic Combination of Points and Line Segments对应的源码进行记录。主函数入口在imagesStVO.cpp中首先进入初始化部分if( frame_counter == 0 )...

摘要在曼哈顿世界中的结构特征能够表达场景中的平行，正交以及共面信息。通过充分地应用这些结构化特征，我们提出了一个新的单目SLAM系统，能够提供相机位姿和三维地图的精确位姿估计。本文主要的贡献在于基于结构化特征的优化框架，其包含三个新的优化策略：1. 一个使用三维线段平行于正交性质的优化策略；2. 基于共面性质的平移量优策略。3. 一个同时使用平行性质，正交性质和共面性质的三维线段优化方法，以获取...

摘要本文提出了一个新的基于关键帧的稠密平面SLAM系统，只基于CPU本身。该方法利用一个快速稠密的方法进行里程计估计，融合深度观测，并从融合后的深度图中提取平面，对关键帧的位姿和平面特征进行优化。使用快速的平面估计，可以找到准确的平面对应关系，每帧的位姿在平面特征数目不足的情况下仍然能够被较为准确地估计。并且，以一种概率全局优化的方法对平面特征进行建模能够显著降低漂移误差。引言目前，所有已知...

摘要本文提出了一个新的共同优化场景布局和全局注册问题的方法，用于精确地室内三维重建。给定一序列距离数据，我们首先根据kinectfusion建立一个子场景稠密地图的集合，用位姿图优化对这些地图段进行预测。然后，我们迭代地进行layout估计和基于layout的全局注册过程，这两者是相辅相成。我们通过层次聚类法以及基于能量的多模型拟合提取场景中的布局信息。获取到场景的布局信息之后，我们通过全局IC...

前言在SLAM方法体系中，总有那么一部分是和线段，平面，边缘相关的方法。这并不是为了和特征点法或者直接法不一样而去构造的新的方法，环境中存在的这么多几何特征，同样能够对相机的位姿估计产生有效约束。尽管它们不如特征点具有较高的普遍性，但是对于室内环境，越高层的几何特征越具有优势。摘要基于infinite平面的SLAM方法由于相比于基于稀疏点和稠密像素的方法具有较小的复杂度受到广泛的关注。本文展...

创建地图点在SVO中，后端的特征点是只在关键帧上提取的，用FAST加金字塔。而上一个关键帧的特征点在这一个关键帧上找匹配点的方法，是用极限搜索，寻找亮度差最小的点。最后再用depthfilter深度滤波器把这个地图点准确地过滤出来。VINS中对特征点的跟踪是使用的光流的方法，对每个特征位置的误差没有进行优化处理，优化的只是特征对应的空间点深度。在SVO中，选取30个地图点，如果这30个地图点在...

引言作为一个SLAM方向的研究人员或者从业人员，不管是学术研究还是工程实现，都需要对SLAM算法中每个艺术般的操作了然于心。在致力于掌握主流SLAM方法的设计灵魂之后，才能产生新的突破，进一步推动SLAM技术走向现实生活，成为人们生活中不可或缺的一部分。本文将对所学习的视觉里程计SVO系统进行整理，主要参考SVO详细解读.SVO原理解析.一些大佬们走过的路，我们致以敬意。同时，也向在SLAM领...

DynaSLAM: Tracking, Mapping and Inpainting in Dynamic Scenes引言将SLAM与深度学习结合起来的工作越来越多。这些工作从不同的角度解决目前传统SLAM方法存在的问题。在我们跟进或者开展类似的工作的时候，需要想清楚，传统的SLAM方法目前遇到的问题到底是什么。对这些问题进行明确地分析，从理论框架、算法技术、工程实现等方面挖掘可以改进的点，...

前言视觉里程计所基于的理论框架在前几年已经基本成型。新的ideas需要在之前的工作的土壤中生根发芽，这也是本文对该论文进行翻译的动机所在。这篇文章是2013年ICRA Best Vision Paper Award - Finalist。摘要本文的工作是针对RGBD图像提出一个快速、精确的相机位姿估计方法。我们的方法是通过最小化像素误差对连续帧相机进行位姿估计。我们使用一种coarse-to...