在之前的博文OpenCV,计算两幅图像的单应矩阵,介绍调用OpenCV中的函数,通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\),然后调用射影变换函数,将一幅图像变换到另一幅图像的视角中.当时只是知道通过单应矩阵,能够将图像1中的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2中对应的位置上\((u_2,v_2)\),而没有深究其中的变换关系. 单应(Homography)是射影几何中的概念,又称为射影变换.它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上,并且把直线映射为直线…

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程. 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系:接着描述了成像过程中的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标)的变换关系. 小孔成像模型 相机可以抽象为最简单的形式:一个小孔和一个成像平面,小孔位于成像平面和真实的三维场景之间,任何来自真实世界的光只有通过小孔才能到达成像平面.因此,在成像平面和通过小孔看到的…

在上篇文章中,介绍了三位场景中的同一个三维点在不同视角下的像点存在着一种约束关系:对极约束,基础矩阵是这种约束关系的代数表示,并且这种约束关系独立与场景的结构,只依赖与相机的内参和外参(相对位姿).这样可以通过通过匹配的像点对计算出两幅图像的基础矩阵,然后分解基础矩阵得到相机的相对位姿. 通过匹配点对估算基础矩阵 基础矩阵表示的是图像中的像点\(p_1\)到另一幅图像对极线\(l_2\)的映射,有如下公式: \[ l_2 = Fp_1 \] 而和像点\(P_1\)匹配的另一个像点\(p_2\)必…

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主…

在上篇相机模型中介绍了图像的成像过程,场景中的三维点通过"小孔"映射到二维的图像平面,可以使用下面公式描述: \[ x = MX \]其中,\(c\)是图像中的像点,\(M\)是一个\(3\times4\)的相机矩阵,\(X\)是场景中的三维点. 通过小孔相机模型,可知假如从像点\(x\)向相机的中心\(C\)反投影一条射线\(\overrightarrow{xC}\),则该射线必定经过对应像点的三维空间点\(X\),但显然仅仅通过一个像点无法确定\(X\)的具体位置,因为在射线\(\…

在上篇相机模型中介绍了图像的成像过程,场景中的三维点通过"小孔"映射到二维的图像平面,可以使用下面公式描述: \[ x = MX \]其中,\(c\)是图像中的像点,\(M\)是一个\(3\times4\)的相机矩阵,\(X\)是场景中的三维点. 通过小孔相机模型,可知假如从像点\(x\)向相机的中心\(C\)反投影一条射线\(\overrightarrow{xC}\),则该射线必定经过对应像点的三维空间点\(X\),但显然仅仅通过一个像点无法确定\(X\)的具体位置,因为在射线\(\…

想要从二维图像中获取到场景的三维信息,相机的内参数是必须的,在SLAM中,相机通常是提前标定好的.张正友于1998年在论文:"A Flexible New Technique fro Camera Calibration"提出了基于单平面棋盘格的相机标定方法.该方法介于传统的标定方法和自标定方法之间,使用简单实用性强,有以下优点: 不需要额外的器材,一张打印的棋盘格即可. 标定简单,相机和标定板可以任意放置. 标定的精度高. 相机的内参数 设\(P=(X,Y,Z)\)为场景中的一点,在…

从现在开始下面两篇文章来介绍SLAM中的视觉里程计(Visual Odometry).这个是我们正式进入SLAM工程的第一步,而之前介绍的更多的是一些基础理论.视觉里程计完成的事情是视觉里程计VO的目标是根据拍摄的图像估计相机的位姿.目前主要有两个方法,我们这一篇介绍的是特征点法. 首先,我们之前提到了路标.SLAM中是根据路标的位置变化来估计自身的运动的.路标是三维空间中固定不变的点,应该有这么几个特征: 数量充足,以实现良好的定位 具有较好的区分性,以实现数据关联而图像的特征点可以比较好的满…

参考博文::https://blog.csdn.net/david_han008/article/details/53560736 https://blog.csdn.net/n66040927/article/details/79163496?utm_source=blogxgwz3 ICP是指,利用点云的匹配关系,来求解相机的三维运动. PNP是利用已知的三维结构与图像的对应关系,来求解相机的三维运动. 对极几何,利用对极几何的约束,恢复出图像之间的相机的三维运动. 视觉里程计,分成特征提取…

视觉里程计(Visual Odometry, VO),通过使用相机提供的连续帧图像信息(以及局部地图,先不考虑)来估计相邻帧的相机运动,将这些相对运行转换为以第一帧为参考的位姿信息,就得到了相机载体(假设统一的刚体)的里程信息. 初始化实例 在实例化跟踪器的时候会实例化一个初始化实例,有一些比较重要的参数需要注意下,看代码注释以及初始值,参数值也可以在yaml文件中自定义. // src/openvslam/module/initializer.h:83 //! max number of it…

1. svo 源码:https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo 国内对齐文章源码的研究: (1)冯斌: 对其代码重写 https://github.com/yueying/OpenMVO 对原理的一步步分析http://fengbing.net/ (2)白巧克力: 对文章的具体分析:http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/51083398 2. svo+msf 文章:见我的分享http://pan.baidu.c…

首先分析include头文件下的slamBase.h文件 # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> #include <map> using namespace std; // Eigen #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> // OpenCV #include <opencv2/co…

参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/89IHjqnw-JJ1Ak_YjWdHvA #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/calib3d/calib3d.hp…

rovio是一个紧耦合,基于图像块的滤波实现的VIO. 他的优点是:计算量小(EKF,稀疏的图像块),但是对应不同的设备需要调参数,参数对精度很重要.没有闭环,没有mapping thread.经常存在误差会残留到下一时刻. 我试了一些设备,要是精度在几十厘米,设备运动不快的,一般摄像头加一般imu,不是硬件同步就是正常的rostopic 发布的时间,也能达到. 代码主要分为EKF实现的部分,和算法相关的部分,EKF是作者自己写的一个框架.先分析EKF代码 lightweight_filteri…

rovio是一个紧耦合,基于图像块的滤波实现的VIO. 他的优点是:计算量小(EKF,稀疏的图像块),但是对应不同的设备需要调参数,参数对精度很重要.没有闭环,没有mapping thread.经常存在误差会残留到下一时刻. 我试了一些设备,要是精度在几十厘米,设备运动不快的,一般摄像头加一般imu,不是硬件同步就是正常的rostopic 发布的时间,也能达到. 代码主要分为EKF实现的部分,和算法相关的部分,EKF是作者自己写的一个框架.先分析EKF代码 lightweight_filteri…

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2…

摘要 运动底盘是移动机器人的重要组成部分,不像激光雷达.IMU.麦克风.音响.摄像头这些通用部件可以直接买到,很难买到通用的底盘.一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的:另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案,是很多机器人公司的核心技术,一般不会随便公开.出于强烈的求知欲与学习热情,我想自己DIY一整套两轮差分底盘,并且将完整的设计过程公开出去供大家学习.说干就干,本章节主要内容: 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发…

在移动机器人建图和导航过程中,提供相对准确的里程计信息非常关键,是后续很多工作的基础,因此需要对其进行测试保证没有严重的错误或偏差.实际中最可能发生错误的地方在于机器人运动学公式有误,或者正负号不对,或者定义的坐标系之间方向不一致等. 整个移动机器人的控制结构如下图所示,其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接口发送给下位机(嵌入式控制板).下位机中根据机器人运动学公式进行解算,将机器人速度转换为每个轮子的速度,然后通过CAN总线(或其它总线接口)将每…

Monocular Visual-Inertial Odometry:https://www.qualcomm.com/invention/research 单目视觉-惯性里程计 INDOOR POSITIONING BY VISUAL-INERTIAL ODOMETRY:Link vio(visual inertial odometry) in mobile phone in github: inertial navigation system:惯性导航系统 开源软件 手机惯导系统 Visua…

搜集了各大网络,请教了SLAM大神,终于把SLAM的入门资料搜集全了!在分享资料前,我们先来看看,SLAM技术入门前需要具备哪些知识?首先学习SLAM需要会C和C++,网上很多代码还用了11标准的C++.第二要学会用Linux.第三要会cmake,vim/emacs及一些编程工具.第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库.只有学会了这些东西,才能真正上手编一个SLAM系统.如果要跑实际机器人,还要会ROS.下面将为大家推荐SLAM入门的学习书籍.SLAM公开课.SLAM学习网站.…

PHP基础入门(三)---函数 今天来给大家分享一下PHP的函数基础.有了前两章的了解,想必大家对PHP有了一定的基础了解.想回顾前两章的朋友可以点击"PHP基础入门(一)""PHP基础入门(二)"跳转页面,温习PHP的入门基础. ***本章关键词:函数的声明与使用:PHP中变量的作用域:静态变量:函数的参数传递:变量函数:回调函数:匿名函数:include&require:PHP闭包 现在,我们来看一下PHP的函数基础↓↓↓ 一函数的声明与使用 1.函数名…

Java入门--(1)Java编程基础 第二章 Java编程基础   JAVA 代码的基本格式: 修饰符 class 类名{ 程序代码 }   2.1关键字:赋予了特殊含义的单词.   2.2标识符:在程序中定义的一些名称. 比如:类名 a-z 0-9 _ $ 数字不可以开头,不可以使用关键字,一般首字母大写.   2.3注释:注解说明程序的文字. 作用:1.对程序进行说明.          2.调试程序. 注意:多行注释可嵌单行注释,但不能嵌套多行注释. /*多行注释*/ /**文档注释*/…

php从入门到放弃系列-02.php基础语法 一.学习语法,从hello world开始 PHP(全称:PHP:Hypertext Preprocessor,即"PHP:超文本预处理器")是一种通用开源脚本语言. <!DOCTYPE html> <html> <body> <?php echo "hello world!";//输出 ?> </body> </html> php是一种服务端脚本语…

舵轮AGV可以通过调整两个舵轮的角度及速度,可以使小车在不转动车头的情况下实现变道,转向等动作,甚至可以实现沿任意点为半径的转弯运动,有很强的灵活性. 因此在AGV行业,这种驱动方式应用很广,但是目前能做好控制的厂家并不多.国内比较好的厂家主要有沈阳新松机器人.苏州华晓精密.上海同普,还有部分新创企业,苏州极客嘉智能科技有限公司,做的也很好. 该种AGV,一般包含两个舵轮,通常布置在AGV车体中心前后.或AGV车体对角分布.如图: 本文将以在车体中心前后分布方式的AGV为例,进行分析. 大家都知…

gmapping导航建图包里建图需要里程计信息,且导航也需要. 整个移动机器人的控制结构如下图所示,其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接口发送给下位机(嵌入式控制板).下位机中根据机器人运动学公式进行解算,将机器人速度转换为每个轮子的速度,然后通过CAN总线(或其它总线接口)将每个轮子的转速发送给电机驱动板控制电机转动.电机驱动板对电机转速进行闭环控制(PID控制),并统计单位时间内接收到的编码器脉冲数,计算出轮子转速. 参考: https://b…

salesforce 零基础开发入门学习(二)变量基础知识,集合,表达式,流程控制语句 salesforce如果简单的说可以大概分成两个部分:Apex,VisualForce Page. 其中Apex语言和java很多的语法类似,今天总结的是一些简单的Apex的变量等知识. 有如下几种常用的基本变量Integer,String,Decimal,Double,Long,Boolean,ID. 集合常用的对象:List<T>,Set<T>,Map<T>. 时间日期常用对象:…

  5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用. 5.1.1 Python简史 Python是一门解释型的高级编程语言,特点是简单明确.Python作者是荷兰人Guido van Rossum,1982年他获得数学和计算机硕士学位后,在荷兰数学与计算科学研究所(Centrum Wiskunde & Informatica, CWI)谋了份差事.在CWI期间,Guido参与到了一门叫做ABC的语言开发工作中.ABC是一门教学语言,…

C语言程序的结构认识 用一个简单的c程序例子,介绍c语言的基本构成.格式.以及良好的书写风格,使小伙伴对c语言有个初步认识. 例1:计算两个整数之和的c程序: #include main() { int a,b,sum; /*定义变量a,b,sum为整型变量*/ a=20; /*把整数20赋值给整型变量a*/ b=15; /*把整数15赋值给整型变量b*/ sum=a+b; /*把两个数之和赋值给整型变量sum*/ printf("a=%d,b=%d,sum=%d\n",a,b,sum…

学习资源 Docker从入门到实践 pdf ,docker基础总结导图 Docker从入门到实践 pdf 云盘地址:https://pan.baidu.com/s/1vYyxlW8SSFSsMuKaI2hX-g 提取码:edxe 自己整合的Docker介绍汇总导图…

上一节介绍了激光雷达Scan传感数据的订阅和发布. 本节会介绍里程计Odom数据的发布和订阅.里程计在cartographer中主要用于前端位置预估和后端优化. 官方文档: http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup/Odom 目录 1:nav_msgs/Odometry消息类型 2:发布Odometry消息 3:订阅Odometry消息 1:nav_msgs/Odometry消息类型 在终端查看消息数据结构: rosmsg show…