SLAM
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Mr.Silver
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一步步带你看懂orbslam2源码--单目初始化(五)
回顾: 前面我们已经讲解了orbslam2中的理论环节,包括了RANSAC随机采样一致性算法,阈值的选择缘由,对极约束的原理,单应矩阵和基础矩阵的计算,如何从单应矩阵或基础矩阵中分解出R,t,单目初始化单应矩阵或基础矩阵选择策略等.本章节我们将主要进行单目初始化的理论环节,话不多说,接下来就直接进入正题.理论环节 先贴上Track()函数的整体框架代码,首先第一次执行时,mSta...原创 2019-11-14 23:09:11 · 2332 阅读 · 4 评论 -
一步步带你看懂orbslam2源码--单应矩阵/基础矩阵,求解R,t(四)
回顾: 上一节我们主要讲解了对极约束的原理以及F矩阵的求解,单应矩阵的原理以及单应矩阵的求解,RANSAC随机采样一致性算法,阈值选择原理,score计算方式,模型选择策略,并且对创建Frame剩余的部分源码进行补充说明.本章节主要将讲解如何从单应矩阵和基础矩阵中分解出相机位姿和三维空间点坐标,这一部分东北大学的吴博在"ORB-SLAM代码详细解读"PPT中已经进行了详细推导,笔者这次的...原创 2019-11-14 23:03:23 · 5425 阅读 · 9 评论 -
一步步带你看懂orbslam2源码--单目初始化(三)
回顾: 好久没更新啦,耽搁了这么久,实在是最近事情有点多,一直抽不出时间来写,趁着空闲之际,赶紧更新一波.上一节我们主要讲解了关于ORB特征点的原理以及源码中的实现,想必读完上节,大家应该对什么是ORB,怎么提取Oriented FAST关键点,怎么计算despritor以及如何进行四叉树存储,筛选高质量特征点,保证特征点提取的均匀性. 接下来,有了图片的特征点信息之后,我们将正式进...原创 2019-11-14 23:01:47 · 4351 阅读 · 6 评论 -
SLAM中CMakeLists常见库的相关配置
(1)Eigeninclude_directories( "/usr/include/eigen3" )(2)PCLfind_package(PCL REQUIRED)include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})LINK_DIRECTORIES(${PCL_LIBRARY_DIRS} )add_definitions(${PCL_DEFINITIO...原创 2019-11-02 16:52:35 · 790 阅读 · 0 评论 -
一步步带你看懂orbslam2源码--orb特征点提取(二)
回顾: 上一节我们主要讲解了SLAM的基本分类,具体场景应用点以及目前现有的部分开源方案.最后讲解了ORB-SLAM2的总体框架和主要贡献. 由于整个系统都是基于ORB特征点进行运行的,因此本章节将主要讲解ORB特征点的原理以及根据orb-slam2源码讲解实现细节.理论环节ORB特征点的原理 特征点,顾名思义就是图片中具备明显特征的点.在许多学者长期的研究下,著名的特征点...原创 2019-09-30 08:59:27 · 10212 阅读 · 13 评论 -
一步步带你看懂orbslam2源码--总体框架(一)
引言 谈谈SLAM技术,其实更准确地说来应该是SLAM框架.距今为止,SLAM其实已经发展了近30多年的历史,其理论框架已经大体成熟与定型,基本上都是分为前端视觉里程计,后端基于滤波或者非线性优化,回环检测以及建图等.该技术属于底层技术,主要是服务于上层应用的需求,目前的应用点有移动机器人,自动驾驶,无人机,AR,VR等. SLAM从构建地图的种类进行划分,有稀疏地图,半稠密地图...原创 2019-09-30 08:57:35 · 10722 阅读 · 1 评论 -
pangolin库的简单使用
原文: https://www.jianshu.com/p/3baff8a66927pangolin是OpenGL的轻量级封装代码解释均在注释之中#include <pangolin/pangolin.h>int main( int /*argc*/, char** /*argv*/ ){ pangolin::CreateWindowAndBind("Main",...转载 2019-09-08 19:54:25 · 1523 阅读 · 0 评论 -
视觉SLAM十四讲 CH12 feature_training.cpp运行出错
解决"视觉SLAM十四讲"中ch12中feature_training.cpp程序运行错误,无法找到libopencv_core3.so.3.3文件原创 2019-09-02 12:28:30 · 793 阅读 · 0 评论 -
[总结]turbot3与PC机实现远程控制
一 环境配置turbot3上:1 安装vinosudo apt install vino ssh2 配置vino-preferences3 弹出的界面勾上选项Allow other users to view your desktopAllow other users to control your desktop4 弹出的界面取消打勾You must confirm e...原创 2019-08-07 12:53:10 · 385 阅读 · 0 评论 -
随手笔记(5):卡尔曼滤波器原理和位姿求导笔记
整理卡尔曼滤波器原理如下:(手稿)参考博文:https://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/17487467参考书本:视觉SLAM十四讲位姿求导笔记如下:参考博文:https://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/51773578...原创 2019-08-04 10:43:09 · 596 阅读 · 0 评论 -
在ubuntu16.04下利用cmake+VC code,断点调试
一、更新cmake版本（貌似在vs code插件中安装后，右下角会跳出是否升级为3.13.2）查询cmake版本$ cmake --version如果不是最新版3.9.1则更新如下：(1)下载压缩包：$ wget https://cmake.org/files/v3.9/cmake-3.9.1-Linux-x86_64.tar.gz(2)解压压缩包：$ tar zxvf cmak...原创 2019-07-10 22:33:09 · 1199 阅读 · 0 评论 -
ubuntu下使用associate.py运行数据集的过程
将associate.py文件拷贝到数据集目录下,并且打开终端输入:$ python associate.py rgb.txt depth.txt>associate.txt可能出现问题1:解决方法:在桌面打开终端输入:$ sudo apt install python2-pip$ pip install numpy接着回到数据集目录下,打开终端再次运行$ python...原创 2019-07-14 11:39:24 · 1025 阅读 · 0 评论 -
2010-2016视觉SLAM算法综述
今天给大家分享一篇文章，关于“视觉SLAM算法从2010-2016年的调查”https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2摘要： SLAM是同步定位与建图的简称，是一项用于估计传感器运动和以及在未知环境下重构结构的技术。特别地，使用相机的SLAM被称为视觉SLAM，因为它仅仅依赖于视觉信息。vSLAM是一项用于多...翻译 2019-06-01 00:19:03 · 8693 阅读 · 0 评论 -
控制科学与工程：随手笔记（5）--Eigen、vscode配置
Eigen库中的变量类型及函数变量功能Eigen::Matrix3d旋转矩阵3X3，元素为double类型(此处也可以为：f,i,c)（可以直接输出）Eigen::Matrix<float,2,3>定义2X3矩阵，元素为float类型Eigen::Vector3d定义三维列向量，等价于Eigen::Matrix<double,3,1>...原创 2019-05-19 13:35:38 · 3395 阅读 · 0 评论 -
控制科学与工程：随手笔记（6）--Sophus库使用
变量功能Sophus::SO3SO3李群;初始化方法：①SO3 SO3_R®直接从选择矩阵构造②SO3 SO3_v(0,0,M_PI/2)从选择向量构造③SO3 SO3_q(q)从四元数构造Sophus::SE3SE3李群;初始化方法：①SE3 SE3_Rt(R,t)直接从R、t构造②SE3 SE3_qt(q,t)从四元数和t构造函数功能lo...原创 2019-05-19 17:07:28 · 536 阅读 · 0 评论