利用深度图建立三维点云地图笔记

最新推荐文章于 2025-10-13 17:29:37 发布

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最新推荐文章于 2025-10-13 17:29:37 发布 · 9.6k 阅读

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#SLAM

本文介绍了使用ORB-SLAM2求取RGBD图像位姿，然后通过深度图转换为点云并拼接成三维地图的过程。深度图转点云基于相机投影模型，点云拼接则涉及坐标变换。提供的MATLAB代码适用于二维平面运动，但可能需要针对不同数据进行调整。

前言：这几天在独立地研究对RGBD图像序列，建立其三维点云地图。这是我研究生期间，毕业论文中的一点小工作。由于我并没有借鉴像RTAB-MAP等SLAM方法，所以本文仅仅能够帮助学习和理解是三维建图的过程，对于实际的三维建图应用，意义并不大。

本文的方法非常的简单粗暴，思路是首先求取每一帧深度图像的位姿，其次，将每一帧深度图转换为点云，最后将点云转换到世界坐标系下。对于求取深度图的位姿，可以使用ORB-SLAM2算法得到（如果有小车机器人平台的话，也可以通过其里程计得到）；对于深度图转点云，可以通过投影模型计算点云坐标；对于将点云转换到世界坐标系下，仅通过三维刚体变换得到。

深度图转点云

对于求RGBD图像序列的位姿，网上有很多资料和教程帮助初学者配置ORB-SLAM2，并跑通自己的数据集，这里不做介绍。对于将深度图像转换为点云，这里着重介绍一下。首先是相机的投影模型，深度图像和点云之间的转换如下式所示：
$\left\{ \begin{aligned} z & = & d \\ x & = & \frac {u-c_x}{f_x}\cdot z \\ y & = & \frac {v-c_y}{f_y}\cdot z \end{aligned} \right.$