1. Abstract 通过一种Unified Omnidirectional Model作为投影方程. 这种方式可以使用图像的所有内容包括有强畸变的区域,而现存的视觉里程计方案只能修正或者切掉来使用部分图像. 关键帧窗口中的模型参数是被联合优化的,包括相机的内外参,3D地图点,仿射亮度参数. 因为大FoV,帧间的重合区域更大,并且更spatially distributed. 我们的算法更牛逼. 1. Introduction 我们用了一个unified omnidirectional mod…

这对于直接方法是特别有益的:众所周知直接图像对准是非凸的,并且只有在足够准确的初始估计可用时才能预期收敛.虽然在实践中像粗到精跟踪这样的技术会增加收敛半径,但是紧密的惯性积分可以更有效地解决这个问题,因为附加的误差项和先前的结果确保即使对于快速运动也能收敛.我们表明它甚至允许在没有视觉信息的情况下通过短间隔进行跟踪,例如 将相机对准白墙造成的.此外,惯性测量可以观察到全局滚转和俯仰,减少了平移3D运动和偏航旋转的全局漂移. IMU通常以比相机的帧速率高得多的频率操作,并且可以测量重力方向并消除滚…

Direct Monocular Odometry Using Points and Lines Abstract 大多数VO都用点: 特征匹配 / 基于像素intensity的直接法关联. 我们做了一种直接法算法结合了点和edge. 它在纹理少的场景下工作的更好,而且对于光线的变化和快速的运动的情况下通过扩大收敛域(convergence basin - 盆)的方式提升鲁棒性. 我们对于关键帧保持了depth map. Tracking: 相机位姿是通过最小化广度误差和几何误差(匹配的edge…

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12425855.html 本文要点: dso 配置安装 dso 离线数据集运行示例 dso_ros 配置安装 解决报错 DSO missing from command line 解决运行时报错 Couldn't find executable named dso_live 手机摄像头标定 参数以相应格式填入 DSO 的相机标定文件 以 Android 手机摄像头为…

GitHub 上优秀的开源SLAM repo (更新中) 欢迎 watch/star/fork 我们的 GitHub 仓库: Awesome-SLAM, 或者follow 项目的主页:Awesome-SLAM Page. 本文主要整理自己在Github上关注的一些优秀的开源SLAM repo. Hot SLAM Repos on GitHub Awesome-SLAM: Resources and Resource Collections of SLAM awesome-slam: A cura…

本文作者 任旭倩,公众号:计算机视觉life,编辑成员 欧洲 英国伦敦大学帝国理工学院 Dyson 机器人实验室 http://www.imperial.ac.uk/dyson-robotics-lab 简介: 伦敦帝国理工学院戴森机器人实验室成立于2014年,由Andrew Davison.教授领导.是戴森公司和帝国理工学院领导机器人视觉小组Andrew Davison教授的合作实验室,Andrew Davison是视觉SLAM领域的先驱,戴森提供大量的资金和支持,以建立一个机器人专家团队,他…

基于视觉的 SLAM/Visual Odometry (VO) 开源资料.博客和论文列表 以下为机器翻译,具体参考原文: https://github.com/tzutalin/awesome-visual-slam ---- 基于视觉的SLAM / Visual Odometry开源项目,库,数据集,工具和研究列表 指数 开源库 数据集 工具 项目 学习 其他 图书馆 基本视觉和trasformation图书馆 OpenCV Eigen Sophus ROS 点云 线程安全队列库 concur…

光度标定(Photometric Camera Calibration)是DSO(Direct Sparse Odometry)论文中比较特别的一部分.常规的vSLAM不太考虑光度标定的问题.比如基于特征点的vSLAM,由于特征描述一般会有光照不变性,对图像的亮度值并不敏感.而在直接法(direct method)中,由于姿态估计以图像的亮度值为出发点,亮度值的准确度会影响算法的精度和稳定性.因此,作者引入了光度标定的概念,利用精细的相机成像模型,标定成像过程中的光度参数,并用这些参数校正图像亮…

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文阅读时间约5分钟 对于小白来说,初入一个领域时最应该了解的当然是这个领域的研究现状啦.只有知道这个领域大家现在正在干什么,才能知道自己应该做什么.关注领域内的大牛以及领域内比较著名的实验室,紧跟大牛的脚步,才能走在科研的最前沿.今天CV_life君就帮各位整理了一些现阶段国内外SLAM的著名实验室,大牛以及研究成果,还会附带大牛们的代表性论文,开源代码,以及常用的数据集网址,小白们如果喜欢的话记得分享给朋友哦~ 话不多说…

LDSO:具有回环检测的直接稀疏里程计:LDSO:Direct Sparse Odometry with Loop Closure Abstract—In this paper we present an extension of Direct Sparse Odometry (DSO) [1] to a monocular visual SLAM system with loop closure detection and pose-graph optimization (LDSO). As…