SLAM中的几种坐标系

最新推荐文章于 2024-12-18 19:15:52 发布
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分类专栏： SLAM 文章标签： 算法
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视觉SLAM笔记（6） 坐标系
氢键H-H
09-25 1万+
点和向量、坐标系、内积、外积
【ORB_SLAM3源码解读】IMU基础介绍、IMU姿态、速度、位置解算以及误差方程、坐标系
小秋 AI SLAM 入门实战教程
04-29 9938
ORB_SLAM3优势 IMU(Inertial Measurement Unit),惯性测量单元 • 典型 6 轴 IMU 以较高频率(≥ 100Hz)返回被测量物体的角速度与加速度 • 受自身温度、零偏、振动等因素干扰,积分得到的平移和旋转容易漂移 六自由度 IMU 本身由一个陀螺仪和一个加速度计组成,分别测量自身的角速度和加速度。 IMU 适合计算短时间、快速的运动; 快速响应,不受成像质量影响,角速度普遍比较准确,可估计绝对尺度 存在零偏,低精度 IMU 积分位姿发散,高精度价格昂贵 可利用视觉定位
ＳＬＡＭ坐标系
bufengzj的博客
08-09 2740
首先，推送一个ｃ++源码分析神器　ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ 下载地址：https://scitools.com/download/chinese/ 破解地址：https://blog.youkuaiyun.com/wyy_sunshine/article/details/40616051 版本：Understand-3.1.67064位　 证书CODE(32/64 都可用) 09E58CD1F...
对于SLAM定位中各类坐标系的理解（坐标系，里程计坐标系，基座坐标系与雷达坐标系）
qq_44305240的博客
12-05 6809
SLAM中各类坐标系的理解，主要侧重于里程计坐标系（odom)与map坐标系的变换等
slam 相机模型 -- 坐标系理解
qq_25022577的博客
05-18 1067
slam 相机模型中使用到的四种坐标系 记录下最近两天，学习slam相机模型时使用到的四种坐标系。 slam下各坐标系理解 世界坐标系 在环境中选择一个参考坐标系来描述摄像机和物体的位置，该坐标系称为世界坐标系，为三维坐标系。 相机坐标系 以光心为原点，z 轴指向相机前方，x 向右，y 向下，为三维坐标系。 成像平面坐标系 现实世界的物体/镜像，经过小孔（光心）O，落在物理成像平面上，x向右平行于相机坐标系x，y向下平行于相机坐标系y，无深度信息，是一个二维坐标系。 像素坐标系 在成像平面上对像进行采样和
SLAM常用坐标系总结：
zack_liu的博客
08-13 1763
SLAM常用坐标系总结： kitti相机坐标系x-y-z分别为指向车体右下前方向，使用标定参数可将雷达点云转到相机坐标系下； loam原始点云坐标系x-y-z分别为指向车体前右下方向； loam坐标系x-y-z分别为指向车体右下前方向； cartographer 坐标系x-y-z分别为指向车体前左上方向； ...
【视觉SLAM十四讲】4个坐标系变换总结
weixin_44413191的博客
07-30 2750
本文为视觉 SLAM 学习总结，总结 4 个坐标系变换的关系。
视觉SLAM中的数学基础01 -3D空间的位置表示
小海聊智造
08-09 1510
定义：世界坐标系是一个三维笛卡尔坐标系，通常由三个正交的轴（X轴、Y轴和Z轴）构成。在SLAM系统中，世界坐标系的原点通常选择为某个固定位置，如机器人的初始位置、地图的某个基准点等。欧拉角是一种用来描述三维旋转的方式，通过三个角度来表示物体绕固定坐标轴的旋转。这三个角度通常称为俯仰角（Pitch）、横滚角（Roll）和 偏航角（Yaw），分别表示绕X轴、Y轴和Z轴的旋转。四元数是一种扩展的复数，由一个实数部分和一个三维向量部分组成。
【ORB_SLAM2源码解读】Tracking::StereoInitialization() rgbd_tum 生成世界坐标系下的三维点完成双目和RGBD初始化操作
小秋 AI SLAM 入门实战教程
04-12 3229
文章目录Frame::UnprojectStereovoid MapPoint::UpdateNormalAndDepth()void Map::AddMapPoint(MapPoint *pMP) 接下来是双目和RGBD的初始化， 首先判断上面创建的当前帧的特征点的是否大于500mCurrentFrame.N>500 如果大于500首先给这个帧设置一个位置姿态mCurrentFrame.SetPose(cv::Mat::eye(4,4,CV_32F)) [1, 0, 0, 0; 0, 1, 0, 0
SLAM 坐标系变换 (包含CoreSLAM)
MyArrow的专栏
05-16 3023
1. 主要思想 CoreSLAM（tinySLAM）主要思想就是基于粒子滤波器（particle filter）将激光数据整合到定位子系统中。 目标：算法简单、易于理解、但提供好的性能；且易于集成到基于粒子滤波的框架中。 ...
视觉SLAM-无人驾驶 刚体的坐标系与运动、李群与李代数 AR VR 回路检测 教学视频 资料代码
07-12
本次的SLAM课程主要包括以下三个部分： 1.以快速入门和理解为主，讲解SLAM的基本概念和知识，包括传感器、滤波、刚体的坐标系与运动、李群与李代数。其中传感器主要涉及视觉和激光两部分。视觉部分将介绍相机模型以及底层、中层、高层图像处理。 2.围绕当前研究的热点和重点来解答一下几个问题：SLAM与无人机有什么联系？SLAM与无人驾驶存在那些技术和未知的探索？AR/VR为什么需要凭借SLAM，又可以为我们带来什么？ 我们生活的实践中，SLAM助力盲人导航？ 3.以程序示例来进行模块化演示和强化理解，抛开那些所谓的多视几何、随机估计、计算几何等困扰，简化理解，快速找寻兴趣点。不管是从事机器视觉、激光雷达，还是VINS都将在这里找到自己的部分回答。 【课程内容】 01 slam概论和架构 02 slam基本理论一：坐标系、钢体运动和李群 03.SLAM基本理论二：从贝叶斯开始学滤波器 04.slam基本理论三图优化 05.SLAM的传感器 06.视觉历程计和回路检测 07.激光里程计和回路检测 08地图以及无人驾驶系统
SLAM 中常见坐标系及转换关系
qq_58133908的博客
12-18 707
FRD：X轴向前，Y轴向右，Z轴向下，Front-Right-Down。如果IMU是按照前-右-下安装的，那么就是NED坐标系或者纬经高。如果IMU是按照右-前-上安装的，那么就是ENU坐标系或者经纬高。FLU：X轴向前，Y轴向左，Z轴向上，Front-Left-Up。roll、potch、yaw对应关系。roll、potch、yaw对应关系。
SLAM基础（一） --坐标系、刚体运动、李群李代数
weixin_44682965的博客
08-09 2784
坐标系、刚体运动、李群李代数 1 欧式坐标系和刚体姿态表示 body frame：本体坐标系，不进行旋转平移等（本体坐标系定义了旋转平移等动作） world frame：世界坐标系 例： 无人机坐标系是本体坐标系，vision frame是相机视野的地图坐标系（即world frame） 通过相机看到的vision frame中的地图信息，通过相机视野得到相机的位姿（即相机的外参：相机看到的世界和其自身的转换关系），再通过相机与无人机之间的位置关系转换成无人机在世界坐标系下的位姿 world fram
SLAM学习笔记----坐标关系梳理及PnP算法详解
YOULANSHENGMENG的博客
05-23 4769
一，重要的坐标关系的解析 四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。 世界坐标系：机器人或相机运动过程中，肯定需要知道它的位置，因此需要设定世界坐标系，认定固定不动，作为 参考坐标系，描述世界中的任何一点P（Xw,Yw,Zw)。 相机坐标系：相机或机器人运动的一个坐标系，通过世界坐标系的变换（旋转R,平移T）计算得到。因此主要是将 世界坐标系描述的点坐标P（Xw,Yw,Zw)转换成相机坐标系下描述P（Xc,Yc,Zc)，方便计算得到在成像坐标系的坐 标。 图像（成像）坐标系：描
SLAM中的坐标变换
dulingwen的博客
05-07 1548
​  在SLAM经常需要谈论一件事情，就是坐标系变换与坐标变换，坐标系变换和坐标变换是不一样的，要注意区分两者的不同。在nnn维线性空间中，任意nnn个线性无关的向量都可取作它的基或坐标系。但是对于不同的基或坐标系，同一个向量的坐标一般是不同的，下面讨论当基改变时，向量的坐标时如何变化的。 一、基变换 设x1x_{1}x1​，x2x_{2}x2​，…，xnx_{n}xn​是旧基，y1y_{1}y1...
slam建图基本坐标系
jianzhuozhu的博客
12-16 1470
map:地图坐标系，顾名思义，一般设该坐标系为固定坐标系（fixed frame），一般与机器人所在的世界坐标系一致。 base_link:机器人本体坐标系，与机器人中心重合，当然有些机器人(PR 2)是base_footprint,其实是一个意思。 odom：里程计坐标系，这里要区分开odom topic，这是两个概念，一个是坐标系，一个是根据编码器（或者视觉等）计算的里程计。但是两者也有关系，...
slam十四讲，第五讲中相机坐标系，像素平面坐标系，世界坐标系，归一化坐标系总结
XXX的博客
09-01 8815
#笔记，方便日后忘记回看，仅记录重点内容，具体推导回看十四讲 先上图： 如图，现实世界中有一个P点和一个相机（光心），描述这个P点的空间坐标首先得有一个坐标系，那么以光心为原点O建一个坐标系，叫相机坐标系。 那么就可以在相机坐标系下，设P坐标(x,y,z)和P的投影点P’(x’,y’,z’)。值得一提的是，P’(x’,y’,z’)坐落在物理成像平面和像素平面。 物理成像平面，像素平面是二维的，他们的坐标系并不一样： 物理成像平面在o’x’y’平面上； 像素平面的原点在那个黑灰色图的左上角(图片的左上角)，
视觉SLAM--坐标、矩阵
weixin_43891708的博客
11-28 2455
一家之言，仅作分享，如有不合理或需要改进的地方，欢迎各位讨论。 前言     本篇博客简单介绍坐标、矩阵几个基础知识。坐标将介绍世界坐标，相机坐标，图像坐标，像素坐标。矩阵将介绍旋转矩阵，位姿矩阵，内参矩阵，本质矩阵，基础矩阵，单应矩阵。 一、坐标     这里我将通过将一个世界坐标系的三维点变换得到图像像素坐标的例子，分开介绍四种坐标。 在环境中选择一个参考坐标系来描述摄像机和物体的位置，该坐标系称为世界坐标系，为三维坐
【slam学习】1、像素坐标系、归一化坐标系、相机坐标系、世界坐标系、各类变换含义
light_hound的博客
10-12 3105
等距变换是一种将一个几何对象映射到另一个几何对象的变换，使得任意两点之间的距离在变换前后保持不变。刚体变换（Rigid Transformation）仿射变换是一种线性变换加上一个平移。它可以表示为一个 4x4 的齐次变换矩阵：AA 是一个 3x3 的矩阵，表示线性变换部分。tt 是一个 3x1 的平移向量。相似变换是一种特殊的仿射变换，它包括旋转、平移和均匀缩放。它可以表示为：ss 是一个标量，表示均匀缩放因子。RR 是一个 3x3 的旋转矩阵。tt 是一个 3x1 的平移向量。
slam建图去掉坐标
最新发布
03-27
### SLAM建图中移除坐标的实现方法 在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的应用中，有时需要忽略某些特定的坐标数据或者减少其影响。以下是几种可能的方法来实现在SLAM建图过程中移除或弱化坐标的影响： #### 1. **调整权重机制** 可以通过修改算法中的权重参数来降低某些坐标点的重要性。例如，在Cartographer框架下，`TRAJECTARY_BUILDER`配置文件允许设置不同的优化选项[^3]。如果希望削弱某个传感器输入的数据影响力，则可以适当调低该部分对应的权值。 ```lua TRAJECTORY_BUILDER = { trajectory_builder_2d = TRAJECTORY_BUILDER_2D, trajectory_builder_3d = TRAJECTORY_BUILDER_3D, pure_localization_trimmer = { max_submaps_to_keep = 3, }, collate_fixed_frame = false, -- 不通过固定帧修正 collate_landmarks = false, -- 不通过反光板修正 } ``` 上述代码片段展示了如何关闭固定的参照系校正功能以及地标辅助定位功能，从而间接实现了对某些坐标依赖性的削减。 #### 2. **滤波器应用** 利用卡尔曼滤波(Kalman Filter)或其他类型的贝叶斯估计工具过滤掉不必要的噪声信号源。对于动态环境下的物体追踪问题，像TKG-SLAM这样的新型解决方案结合了目标跟踪技术和多视角几何学原理，能够更精确地区分静态背景与移动障碍物并加以处理[^1]。因此，在实际操作时可以选择性剔除那些被判定为非静止要素的相关位置记录。 #### 3. **时间窗口截断法** 当采用NDT (Normal Distributions Transform) 进行三维空间匹配计算时，通常会设定一定长度的时间序列作为参考依据[^2]。为了达到排除指定时间段内所有测量结果的目的，只需简单缩短这个周期即可。具体做法是在程序设计阶段定义较短的有效期范围，并定期清除超出此界限的历史积累资料。 ```cpp // 设置扫描频率至较高水平以便快速更新地图状态 double scan_period = 0.1; // 单位秒 while(running){ PointCloud current_scan; sensor->getLatestScan(current_scan); if(!isWithinTimeWindow(scan_time)){ continue; // 跳过不符合条件的扫描数据 } ndt_matcher.addNewMeasurement(current_scan); } ``` 以上伪码说明了怎样基于时间戳筛选有效样本集的过程。 --- ####
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