SLAM学习笔记(3)相关概念

本文介绍了尺度不变特征变换(SIFT)及其在图像处理领域的应用,并探讨了点云处理库PointCloudLibrary(PCL)和移动机器人导航工具CARMEN的功能。此外,文章还涉及了随机采样一致性(RANSAC)、ICP算法、结构从运动恢复(SfM)等关键概念。

  SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述子。这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子。[1]  该方法于1999年由David Lowe[2]  首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV[3]  。截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次。

 

  Point Cloud Library (PCL) 是一个独立的大型的处理二维/三维图像和点云数据的开源工程,由Willow Garage公司开发,起初只是以PR2机器人在3D数据感知算法处理上速度更快为目标,后来才渐渐发展为一个独立的函数库。PCL包含了许多先进算法,比如滤波,特征估计,表面重建,模型拟合和分割等等。http://pointclouds.org/

 

  CARMEN - The Carnegie Mellon Robot Navigation Toolkit                               

      CARMEN is an open-source collection of software for mobile robot control.                     

  CARMEN is an open-source collection of software for mobile robot control. CARMEN is modular software designed to provide basic navigation primatives including: module communication infrastructure, base and sensor control, obstacle avoidance, localization, path planning, and mapping.http://carmen.sourceforge.net/

 

  随机采样一致性 ( Random Sample Consensus, RANSAC)

 

  ICP算法(Iterative Closest Point迭代最近点)

  ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法

  而ICP是最广泛应用的配准方法,也就是KinectFusion论文中所提到的ICP( Iterative Closest Point ), 最近邻迭代算法。icp利用迭代一步步地算出正确对应关系。

  

  Structure from Motion (SfM) 运动恢复结构

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