使用D435i运行ORB-SLAM3时,纯视觉模式与视觉-惯性模式的位姿矩阵定义问题探讨

在使用D435i运行ORB-SLAM3时,纯视觉模式(不加入IMU)与视觉-惯性模式(加入IMU)得到的位姿矩阵相差一个绕X轴旋转90度的变换,这主要是由于两种模式的世界坐标系定义不同导致的。

1. 坐标系定义差异

  • 相机坐标系(D435i):Z轴向前(正前方),Y轴向下(垂直于地面),X轴向右(右手坐标系)。
  • IMU坐标系(D435i):与相机坐标系一致(Z向前、Y向下、X向右)。
  • 纯视觉模式(无IMU)
    ORB-SLAM3以第一帧的相机坐标系作为世界坐标系。此时,世界坐标系的Y轴向下(与相机坐标系一致)。
  • 视觉-惯性模式(有IMU)
    ORB-SLAM3以重力方向定义世界坐标系:Z轴向上(与重力方向相反)、X轴向右、Y轴向前。系统通过IMU的加速度计数据感知重力方向,并据此对齐世界坐标系。

2. 坐标系转换关系

  • 重力方向在D435i中的IMU坐标系测量值为(0, g, 0)
  • 为了将IMU坐标系转换到世界坐标系(Z向上),需要执行一个旋转:
    旋转矩阵 R = [1,  0,  0]
                 [0,  0,  1]
                 [0, -1,  0]
    

3. 位姿矩阵差异的来源

  • 在视觉-惯性模式中,ORB-SLAM3在初始化时应用上述旋转,将IMU数据转换到Z向上的世界坐标系。
  • 而纯视觉模式没有重力对齐,世界坐标系保持第一帧相机的Y轴向下的方向。
  • 因此,同一个相机位姿在两种模式下的表示不同。

4. 注意

  • 轨迹对齐
    若需比较两种模式的轨迹,先将纯视觉的轨迹左乘2中的旋转矩阵。

  • ORB-SLAM3配置
    检查相机-IMU外参(Tbc)是否设置正确。D435i的相机与IMU坐标系一致,外参旋转矩阵应为单位矩阵。

总结

差异的根本原因是世界坐标系的定义不同

  • 无IMU时:世界坐标系Y向下(与第一帧相机坐标系一致)。
  • 有IMU时:世界坐标系Z向上(重力对齐)。
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定出图像中目标的置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定问题:确定目标在图像中的具体置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
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