视觉 Vs. IMU 小白:师兄,好久没见到你了啊,我最近在看IMU(Inertial Measurement Unit,惯性导航单元)相关的东西,正好有问题求助啊 师兄:又遇到啥问题啦? 小白:是这样的,现在VIO(Visual-Inertial Odometry,视觉惯性里程计)很火,我就想试试把IMU测量的信息和图像进行简单的融合,这样利用IMU测量的先验信息,可以给图像一个比较好的初值... 师兄:嗯嗯,这个思路没问题的啊,图像信息和 IMU 确实存在一定互补性,两者各有所长,取长补短.…

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 小白:师兄,g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>,以及顶点<从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路>我都学完啦,今天给我讲讲g2o中的边吧!是不是也有什么套路? 师兄:嗯,g2o的边比顶点稍微复杂一些,不过前面你也了解了许多g2o的东西,有没有发现g2o的编程基本都是固定的格式(套路)呢? 小白:是的,我现在按照师兄说的g2o框架和顶点设计方法,再去看g2…

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! ## 小白:师兄,上一次将的g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>真的很清晰,我现在再去看g2o的那些优化的部分,基本都能看懂了呢! 师兄:那太好啦,以后多练习练习,加深理解 小白:嗯,我开始编程时,发现g2o的顶点和边的定义也非常复杂,光看十四讲里面,就有好几种不同的定义,完全懵圈状态...师兄,能否帮我捋捋思路啊 师兄:嗯,你说的没错,入门的时候确实感觉很乱,我最初也是花了些时间…

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op…

上一篇文章<从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数?>以小白和师兄的对话展开,受到了很多读者的好评.本文继续采用对话的方式来学习一下相机成像模型,这个是SLAM中极其重要的内容,必须得掌握哦~ 小白:师兄,上次听你讲了李群李代数,有种“听君一席话胜读十年书”的赶脚~后来看书感觉容易理解多了呢!师兄:是吗?那太好啦,给你讲的过程也加深了我的理解呢小白:那师兄今天要不要继续加深理解一下相机成像模型 的部分呢?师兄:额..好啊(感觉被套路了,不过想想上次小白师妹请客吃了烧烤呢)小白:讲完…

很多刚刚接触SLAM的小伙伴在看到李群和李代数这部分的时候,都有点蒙蒙哒,感觉突然到了另外一个世界,很多都不自觉的跳过了,但是这里必须强调一点,这部分在后续SLAM的学习中其实是非常重要的基础,不信你看看大神们的论文就知道啦. 关于李群李代数,其实高翔的<视觉SLAM十四讲>里推导什么的挺清楚了,本文就在高博的基础上用比较容易理解的语言讲述一下重点. 首先,假装(也可能是真的)自己是个小白,我们假想对面坐了一个大牛师兄,下面我们开启问答模式. 为啥需要李代数? 小白:师兄,我最近在学习SLAM…

刚体,顾名思义,是指本身不会在运动过程中产生形变的物体,如相机的运动就是刚体运动,运动过程中同一个向量的长度和夹角都不会发生变化.刚体变换也称为欧式变换. 视觉SLAM中使用的相机就是典型的刚体,相机一般通过人手持.机载(安装在机器人上).车载(固定在车辆上)等方式在三维空间内运动,形式包括旋转.平移.缩放.切变等.其中,刚体在三维空间中最重要的运动形式就是旋转.那么刚体的旋转如何量化表达呢? 三维空间中刚体的旋转表示三维空间中刚体的旋转总共有4种表示方法,高翔的十四讲中的第3讲比较详细的讲解了…

SLAM涉及的知识面很广,我简单总结了 “SLAM知识树” 如下所示: (公众号菜单栏回复 “树” 可获得清晰版) 可以看到涉及的知识面还是比较广的.这里放出一张SLAM圈子里喜闻乐见的表达悲喜交加心情的漫画图,大家可以感受一下: 每个学SLAM的小伙伴可以说都是冒着“头顶凉凉”的巨大风险,勇气可嘉.下面结合SLAM知识树展开具体说说. 编程环境首先先说电脑环境和编程. 1.电脑环境:Linux环境,推荐Ubuntu16.04. 有人问Windows行不行?这么说吧,如果你是一位SLAM领域的大…

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击"知识星球"查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 小白:师兄,师兄,你在<从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网>.<从零开始一起学习SLAM | 点云平滑法线估计>中都提到了点云网格化,这个听起来高大上,不过到底是什么意思呢? 师兄:别急,是这样的:你看我们之前处理的都是一个个点,不管是滤波还是平滑,我们都是对一个…

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击"知识星球"查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 点云滤波后为什么还需要平滑? 小白:师兄,师兄,上次你说的点云滤波我学会啦,下一步怎么把点云变成网格啊? 师兄:滤波只是第一步,在网格化前我们还需要对滤波后的点云进行平滑(smoothing) 小白:不是已经滤波了吗?怎么还要平滑啊?滤波和平滑不一样吗? 师兄:确实不太一样.我们用RGB-D,激光…