SVO 整理

最新推荐文章于 2025-06-14 15:42:09 发布
最新推荐文章于 2025-06-14 15:42:09 发布
阅读量228 收藏
点赞数
文章标签： c++
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43731435/article/details/122412407
版权
me，too
关注
视觉SLAM方案整理及硬件选型调研/视觉里程计算法综述
08-03
本文将深入探讨视觉SLAM的方案整理及其硬件选型调研，并对视觉里程计算法进行详细综述。 一、视觉SLAM方案概览 1. 基于特征的视觉SLAM：如ORB-SLAM、DBoW等，通过检测和匹配图像中的关键点来实现定位。这类方法...
英语5大基本句型整理版.doc
10-11
【英语5大基本句型整理】 在学习英语的过程中，理解并掌握五大基本句型是至关重要的。这五大基本句型构成了英语句子的基础框架，无论句子多么复杂，都可以归结到这五种类型中。这份资料详细介绍了这些句型以及句子的...
ROS下安装和运行SVO数据包和实时详细过程
行走星空的专栏
03-19 9460
ROS下安装和运行SVO数据包和实时详细过程
ROS下编译和运行SVO（使用数据集）
仰望天空-脚踏实地
09-30 3253
ROS下编译和运行SVO（使用数据集） 安装指南 先在home目录下，新建catkin_ws/src/SVO这几级文件夹目录，作为workspace 安装Sophus库 Sophus库我之前已经安装过，如果未安装： cd catkin_ws/src/SVO git clone https://github.com/strasdat/Sophus.git cd Sophus git checkout...
ROS下安装和运行SVO数据包和实时测验的过程记录
BeeGreen的博客
04-06 794
安装与运行的所有文档：https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo/wiki 或者http://blog.sina.com.cn/s/blog_7b83134b0102wfu4.html 有两种安装方式： 有ros：https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo/wiki/Installation:-ROS 没ros：https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo/wiki/Installation:-Plain-CMake-(...
SVO原理解析
weixin_41469272的博客
11-19 9185
一、SVO框架：   从上图可以看出SVO的分为两个主要部分：定位和建图。这两部分以并行线程执行，保证算法的实时性。从图中也可以看出来，两个线程是有所耦合的，如定位线程的第二步(图像坐标对齐)时使用了建图中估计的特征点的深度(三维坐标点)。   SVO算法分解开后，就是几个比较传统的求解思路的组合。 定位中包含三步：   1、 直接法求解粗略的相机初始位姿：这里作者不再使用大范围的图像块进行直接法的tracking，进在关键帧进行离散的特征点提取，并保证特征点在图像中分布的均匀性。将特征点按帧进行传递，使
SVO Without ROS环境搭建
格物致知
12-13 453
Installation: Plain CMake (No ROS) 首先，建立工作目录：workspace，然后把下面的需要的都在该目录下进行. mkdir workspace cd workspace Boost - c++ Librairies (thread and system are needed) sudo apt-get install libboost-all-dev Eigen 3 - Linear algebra apt-get install libeigen3-dev OpenCV
SVO半直接法SLAM相关资料整理
LiChengwei的博客
01-30 2965
ORB-SLAM、VINS等是采用的特征点+描述符方法 DSO是特征点+直接法 一份还不错的SVO中文注释：https://github.com/delovsam/rpg_svo 论文链接：http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ICRA14_Forster.pdf 代码的main主函数在SVO/src/test_pipeline.cpp中 半闲居士-直接法讲解：链接 相关博客： 代码注释 SVO原理讲解 ...
SVO2.0 安装编译
qq_43111963的博客
08-18 4291
SVO2-OPEN: https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo_pro_open git挂梯子 https://blog.youkuaiyun.com/qq_33349365/article/details/101514412 如果各位终端无法挂梯子，直接下载我在码云上整理好的代码： 第一种编译方式： git clone https://gitee.com/ma_yu_armor/svo2_build.git 第二种编译方式： git clone -b method2 ..
SVO2系列之深度滤波DepthFilter
格物致知
06-12 2227
在svo2.0即rpg_svo_pro_open中，深度滤波模块有一些变化，提供了不只是George Vogiatzis作者提出的Gaussian+ Uniform组合模型，还实现Gaussian模型来供选择更新深度滤波状态，另外代码函数名称等也有变化，本篇着重详细解析svo2.0中的深度滤波算法思路和推导。下面分几个部分来讲解：在frame_handler_base.cpp的构造函数中创建depth_filter_深度滤波器 在DepthFilter内部构造函数中，如果配置文件中设置多线程深度滤波则会开启
SVO环境搭建
weixin_30480651的博客
12-24 611
我是装了双系统，实验OS:Ubuntu14.04 Installation: Plain CMake (No ROS) 首先，建立一个工作目录比如：workspace，然后把下面的需要的都在该目录下进行. (tip：一定不要使用中文名字，尽管你的系统是中文默认的名字。不然下面的依赖项将会十分困难，cmake找不到配置文件。) mkdir workspacecd workspace ...
cnn-svo复现
03-22
为了训练和验证 CNN-SVO 模型，需要收集并整理用于训练的数据集。通常情况下，这些数据来自公开可用的 SLAM 数据库，例如 KITTI 数据集或 TUM RGB-D 数据集。确保数据集中包含时间同步的图像序列以及对应的地面真值...
SVO原始注解深度解读：半直接法VO技术研究
对于SVO算法的代码解读和笔记整理工作，有助于加深对算法内部工作原理的理解，并能够帮助开发者在实际问题中遇到问题时快速定位和解决。通过整理和归纳算法的关键步骤、代码结构和数据流，开发者可以更高效地维护和...
C++-入门到精通【18】string类和字符串流处理的深入剖析
PLKDTHFS的博客
06-12 1030
我们通过头文件<string>来定义的string类型的变量，其实一个类模板特化的对象。类模板定义在头文件<string>中，并在命名空间std中使用typedef或using声明为设置一个别名string所以我们才可以用关键字string来声明一个字符串对象。初始化string对象与是等价的，后者并不是一个赋值操作，而是会隐式的调用拷贝构造函数进行对象初始化的过程。这里的初始化和赋值的意义并不相同，初始化是在对象创建过程中进行资源的分配，如果初始化失败，则这个对象不存在。
读取OpenFOAM二进制polyMesh格式的C/C++程序
weixin_42849849的博客
06-13 469
OpenFOAM使用自定义的二进制格式存储网格数据(polymesh)，主要包括points、faces、owner、neighbour等文件。
【C++】类和对象（3.2W字剖析类和对象）
2403_84958571的博客
06-11 1113
类和对象相关内容，构造函数和析构函数、拷贝构造的详细解析，全文3.2w字步步剖析类和对象
《第一章-初入江湖》 C++修炼生涯笔记（基础篇）C++初识
ALL IS FILE_
06-13 915
遵循团队编码规范，优先使用描述性名称，提高代码可读性和可维护性。通常定义在变量前加关键字const,修饰该变量为常量，不可修改.作用：C++规定给标识符（变量、常量）命名时，有一套自己的规则。作用：在代码中添加一些注释，方便自己和其他程序员阅读代码。例如：const int day = 7;作用：给一段指定的内存空间起名，方便操作内存。作用：关键字是C++预先保留单词（标识符）在定义变量或者常量的时候，不要用关键字。多行注释： /* 这是多行注释 */单行注释： //这是单行注释。
理解 C++ 中的特征技术(traits)
最新发布
ComputerInBook的专栏
06-14 320
C++ 中的特征技术(Traits)
AWS WebRTC 使用SDK-C demo 实现master推流和viewer拉流
0.85度的博客
06-10 292
AWS WebRTC 使用SDK-C demo 实现master推流和viewer拉流
ros 使用SVO
03-11
### ROS中实现和使用SVO视觉里程计 #### 了解SVO及其变体 SVO（Semi-direct Visual Odometry）是一种半直接单目视觉里程计方法，旨在通过结合光度误差和平滑约束来提高估计精度[^2]。进一步的发展版本如SVO Edgelet引入了边缘特征以增强鲁棒性[^1]。 #### 安装依赖项 为了在ROS环境中部署SVO，需先安装必要的软件包和支持库。对于基于Ubuntu系统的环境而言，通常涉及如下命令： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install ros-noetic-svo -y ``` 注意上述指令适用于Noetic发行版；其他版本可能有所不同。 #### 配置传感器接口 当采用特定硬件设备作为输入源时——例如Intel RealSense T265摄像头——则要相应调整参数设置文件以便适配该型号特性[^4]。具体操作包括但不限于编辑`realsense_t265_fisheye.yaml`配置文档中的分辨率、帧率等属性值。 #### 启动节点运行 完成前期准备工作之后就可以利用预设好的launch脚本来激活整个流程链路了。下面给出了一条典型命令用于触发T265相机连接下的SVO进程执行： ```bash roslaunch svo_ros realsense.launch cam_name:=realsense_t265_fisheye ``` 这条语句实际上是对原有bag播放模式进行了针对性改造优化而成的新方案。 #### 数据可视化验证 最后一步是确认算法效果是否达到预期目标。借助于Image View工具可以直观地观察到处理后的图像流变化情况，从而辅助判断系统工作状态的好坏程度[^5]。 ```bash rosrun image_view image_view image:=/usb_cam/image_raw ``` 以上就是有关如何在ROS平台下构建并运用SVO视觉里程计算法的大致介绍过程。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值