slam学习(4)

http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/4669490.html

得到两帧图像的选择矩阵和位移矩阵,就可以把两张图像的点云给拼接起来,形成更大的点云。

点云的拼接,实质上是对点云做变换的过程。这个变换往往是用变换矩阵(transform matrix)来描述的:

T=[R3×3O1×3t3×11]R4×4T=[R3×3t3×1O1×31]∈R4×4
该矩阵的左上部分是一个3×33×3的旋转矩阵,它是一个正交阵。右上部分是3×13×1的位移矢量。左下是3×13×1的缩放矢量,在SLAM中通常取成0,因为环境里的东西不太可能突然变大变小(又没有缩小灯)。右下角是个1. 这样的一个阵可以对点或者其他东西进行齐次变换:
y1y2y31=Tx1x2x31[y1y2y31]=T⋅[x1x2x31]

  由于变换矩阵结合了旋转和缩放,是一种较为经济实用的表达方式。它在机器人和许多三维空间相关的科学中都有广泛的应用。PCL里提供了点云的变换函数,只要给定了变换矩阵,就能对移动整个点云:

至此,我已经实现了一个只有两帧的SLAM程序。然而,也许你还不知道,这已经是一个视觉里程计(Visual Odometry)啦!只要不断地把进来的数据与上一帧对比,就可以得到完整的运动轨迹以及地图了呢!


### 关于SLAM学习教程与入门指南 对于希望深入理解并掌握SLAM技术的人来说,存在多种途径可以获取高质量的学习资料和支持。下面是一些议: #### 利用开源项目作为学习起点 一个非常有价值的资源来自于名为《自己动手做一台SLAM导航机器人》的项目指南[^1]。此文档不仅提供了详细的理论讲解和技术实现细节,还包含了具体的实例操作说明,帮助读者逐步立起自己的SLAM实验环境。 #### 探索专门针对SLAM的技术社区和工具集 slam-tricks是一个被广泛推荐的知识库,适合各个层次的研究人员和技术爱好者使用[^2]。这里汇聚了大量的实战经验和技巧分享,能够加速个人技能的成长过程。 #### 针对特定主题的在线课程 如果倾向于结构化的教学方式,则可以选择参加一些专业的培训计划。例如,“具身智能”系列课程就非常适合那些渴望全面了解包括但不限于SLAM在内的前沿科技的人士[^4]。这些课程通常会提供系统的知识点覆盖,并配有讲师指导下的实操环节。 #### 实践案例分析 为了更好地理解和应用所学知识,可以通过具体应用场景加深印象。比如,在点云数据处理方面,Point Cloud Library (PCL) 提供了一套完整的解决方案框架,涵盖了从输入输出到可视化等多个重要步骤[^5]。熟悉这类实用型软件包有助于提高解决实际问题的能力。 ```python import pcl cloud = pcl.load_XYZRGB('test_pcd.ply') # 加载点云文件 filter_voxel_grid = cloud.make_voxel_grid_filter() filter_voxel_grid.set_leaf_size(0.05, 0.05, 0.05) filtered_cloud = filter_voxel_grid.filter() # 对点云进行体素化降采样过滤 ```
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