ch5-SLAM相机观测

已于 2023-03-14 10:02:50 修改
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分类专栏： SLAM14讲学习笔记 文章标签： 矩阵 数码相机 线性代数
于 2023-03-10 23:08:15 首次发布
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流程：

 其中，为世界坐标系下的固定点P；为使点P变换到相机坐标系的变换矩阵();,其中为旋转矩阵，为平移向量；通过修正经向畸变和切向畸变得到，修正模型如下图；最后左乘K经过内参后得到对应像素坐标。

经向畸变修正

切向畸变修正

视觉slam十四讲第ch7-PNP-3d2d手写位姿估计代码详解
jiny_yang的博客
11-14 1753
视觉slam十四讲第ch7 PNP 3d2d手写位姿估计代码详解 最近在学习视觉slam十四讲，不管是书上内容还是高博视频，描述的都很细致。关于此书的资料博客也可以比较方便的在网上找到。但是因为此书除了第二版，一些代码什么的是第二版独有的，网上资料还没那么丰富。 今天在学到手写位姿估计的内容时就发现内容和代码都似懂非懂，网上的资料又不充分，因此花了很多时间去解决，现把pose_estimation_3d2d.cpp的代码手写高斯牛顿法片段和我的注释版附上，不一定对，但是应该会对初学者有一些帮助。 void
视觉SLAM ch5——相机与图像
Johaden的博客
09-11 1345
希望能给大家提供一些别人没有的避坑建议...代码部分，做了比较详细的注释，但涉及到pangolin的代码我没有进行解析（因为我没安装pangolin，如果后续需要的话会再学习）
[学习笔记-SLAM篇]视觉SLAM十四讲ch9
warningm_dm的博客
08-03 1269
和第6讲状态估计一样，太多数学推导了，抽象的东西没那么多，但是更令人头大了。 具体的推导还是有亲自计算的必要的，不过整体思路整理也很必要。 注： 1）学习视频：【高翔】视觉SLAM十四讲。 视觉SLAM十四讲第9讲9.1 理论部分9.2 实践部分 第9讲 9.1 理论部分 前端传输过来的地图点、相机运动这些数据都是粗糙的，虽然构建了运动方程（纯视觉SLAM没有）和观测方程，但含有误差，因此需要后端进行优化。 后端优化的方式就是进行状态估计。 1）状态估计 在视觉SLAM中，我们需要优化（待估计）的量是
[学习SLAM]ORB-SLAM3
开源节流
07-30 1962
原论文：ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAMCarlos Campos, Richard Elvira, Juan J. Gómez Rodríguez, José M. M. Montiel, Juan D. TardósarXiv:2007.11898 代码开源地址：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 YouTube
【SLAM】运行ORB-SLAM2并使用evo工具评估TUM/KITTI/EuRoC单目数据集
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[学习笔记-SLAM篇]视觉SLAM十四讲ch5
warningm_dm的博客
06-23 1109
本讲主要是相机模型相关的内容，理解比较容易。 注： 1）学习视频：【高翔】视觉SLAM十四讲。 视觉SLAM十四讲第5讲5.1 理论部分5.2 实践部分 第5讲 5.1 理论部分 前面主要围绕位姿进行讨论（求解及优化相关），这一讲主要针对观测问题，与相机模型有关。 1）相机模型 单目相机模型主要使用针孔模型； 注： 图片来源：针孔相机模型和相机镜头畸变模型。 依据相似三角形并去掉负号，结合单位变换（像素与米之间的转换）、图像原点在像素系的平移，可以得到相机系与像素系之间的关系——内参矩阵K\
[学习笔记-SLAM篇]视觉SLAM十四讲ch1-2
warningm_dm的博客
06-17 354
反向学习，最基础的才想起来学。 主学习思路整理，不利于作为大家的学习资料，有什么问题可以交流讨论。 注： 1）学习视频：【高翔】视觉SLAM十四讲； 2）视频不同步问题参见评论区。 视觉SLAM十四讲第1讲第2讲2.1 理论部分2.2 实践部分 第1讲 其实这一讲没什么干货，就是一些简单介绍。 SLAM是一种估计自身运动并建立环境模型的技术； 参考文献介绍了几个，其中重量级《Multiple View Geometry in Computer Vision》； 代码链接：https://github.
视觉SLAM⑤--相机与图像
qq_41694024的博客
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本章目标 ①理解针孔相机的模型、内参与径向畸变参数 ②理解一个空间点是如何投影到相机成像平面的 ③掌握 OpenCV的图像存储与表达方式 ④学会基本的摄像头标定方法。 ⑤修改该章代码的错误并让其顺利运行
SLAM14讲-ch12建图笔记
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04-08 5399
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slam学习笔记一----slam的简介及Kdevelop安装
YOULANSHENGMENG的博客
03-25 4281
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建 slam是什么意思？一文带你读懂SLAM_SLAMTEC的博客-优快云博客_slam是什么意思 传感器数据：主要用于采集实际环境中的各类型原始数据。包括激光扫描数据、视频图像数据、点云数据等。 视觉里程计：主要用于不同时刻间移动目标相对位置的估算。包括特征匹配、直接配准等算法的应用。 后端：主要用于优化视觉里程计带...
[学习笔记-SLAM篇]视觉SLAM十四讲ch6
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有些别的事情中断了学习，现在重新拾起来哈。 果然，很多事情还是一鼓作气的好，不然节奏会乱掉。 注： 1）学习视频：【高翔】视觉SLAM十四讲。 视觉SLAM十四讲第6讲6.1 理论部分6.2 实践部分 第6讲 6.1 理论部分 本讲主要是状态估计的问题，大佬以非线性优化为主，也是现在视觉SLAM主流的方向。 1）状态估计 前面我们得到了运动方程（由SE(3)SE(3)SE(3)描述【讲3】，李代数优化【讲4】）和观测方程（由针孔模型给定【讲5】），其中涉及到相机位姿xxx、地标点yyy（前2者合称位姿
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进行），这只需要加法和乘法。然而，它不是内存高效的；前向传递中的中间值必须全部存储，这可能会限制可以训练的模型的大小。来源于https://udlbook.github.io/udlbook/，我不明白初始不从。为批次中的每个训练样本计算这些导数，并将它们相加以获取用于 SGD 更新的梯度。前向和反向传递中最耗计算的步骤是矩阵乘法（分别由。个隐藏层和 ReLU 激活函数，并且有单独的损失项。大于零的位置包含一，在其他位置包含零。反向传播的目标是计算关于偏差。开始，不知道怎么想的。考虑一个深度神经网络。
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