点线特征双目视觉SLAM---暑期笔记】的更多相关文章

1.由于以后可能研究有关基于特征方面的SLAM研究,所以近期看了一篇文章[基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法--谢晓佳],由于之前对SLAM的模块比较模糊,所以认真阅读了此论文,并对主要的3个线程做了笔记,放到百度云盘了http://pan.baidu.com/s/1miA6A4g 2.并且还参考了一个博客,讲述的SLAM框架挺清晰的,(ORB--SLAM2)http://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53339311. 做了笔记摘要:ht…
前言 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnblogs.com/hitcm/ 如有任何问题,feel free to contact me at robotsming@gmail.com 接上文KinectV2+Ubuntu 14.04+Ros 安装教程,已经完成Kinect2在Ubuntu14.04以及ROS Indigo的配置. 基本介绍 课题的一部分内容. 基于点线特征的 SLAM 算法主要包括三个部分,即帧间配准,闭环检测…
最近在看有关特征提取的线特征,暑期就看了相关的论文:<基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法_谢晓佳>,最近呢,把里面有关线特征提取LSD和描述子LBD的代码跑了一遍,记录如下: [1]LSD: a Line Segment Detector线段检测器 LSD是一种局部提取直线的算法,速度比Hough要快. LSD是一种直线检测分割算法,它能在线性的时间内得出亚像素级精度的检测结果.该算法被设计成可以在任何数字图像上都无需参数调节.它可以自己控制误检的数量:平均而言,每张图有一个误检. 有几篇…
ROS_RGB-D SLAM学习笔记 RTAB-Map's ros-pkg. RTAB-Map is a RGB-D SLAM approach with real-time constraints. 先上英文参考: http://wiki.ros.org/rtabmap_ros indigo版源代码网址: https://github.com/introlab/rtabmap_ros/tree/indigo-devel 更为简单的安装方式: $ sudo apt-get install ros…
参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang  , Reinhard Koch 第三部分:Graph matching using spectral technique 介绍线检测和描述之后,本节我们介绍方法来构造两组LineVecs之间的关系图并且在图中建立匹配结果.在此…
VSLAM研究了几十年,新的东西不是很多,三维重建的VSLAM方法可以用一篇文章总结一下. 此文是一个好的视觉SLAM综述,对视觉SLAM总结比较全面,是SLAM那本书的很好的补充.介绍了基于滤波器的方法.基于前后端的方法.且介绍了几个SensorFusion方法,总结比较全面.并且文中给出了代码的下载链接,比较方便. 原文链接:Visual SLAM算法笔记 摘抄部分,如有不适,请联系删除或者移步原文链接 一.Visual-Inertial Odometry算法笔记 名字缩写太多,我有点凌乱了…
ORB_SLAM2源码: 获得旋转矩阵,来自这里:http://www.cnblogs.com/shang-slam/p/6406584.html 关于Covisibility图来自:http://blog.csdn.net/zhaojun1204/article/details/53002752 1.Covisibility Graph是一个无向有权图(graph),这个概念最早来自2010的文章[Closing Loops Without Places].简单来说,每个node就是关键帧,e…
SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位. SLAM最早由Smith.Self和Cheeseman于1988年提出. SLAM问题可以描述为: 机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图,实现机器人的自主定位和导航.   Visual SLA…
参考资料: DBow2的理解 单目跑TUM数据集的运行和函数调用过程 跑数据集不需要ros和相机标定,进入ORB_SLAM目录,执行以下命令: ./Examples/Monocluar/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml Examples/rgbd_dataset_freiburg1_xyz 需要等一会,加载ORB词袋,然后会尝试初始化,再过一会儿就可以看到运行效果了,最后的轨迹会输出到KeyFrameTraje…
4. 自动地图初始化 地图初始化的目标是两个帧之间相对位姿来三角化一系列的点云(riangulate an initial set of map points),这个操作是独立与场景且不需要人为的干预的.文章提出平行的计算两个几何模型:对平面场景的 homography 和对非平面的 fundamental matrix .然后根据实际情况选择一个模型做初始化,算法的步骤如下: Find initial correspondences: 从当前帧 \(F_c\) 中提取 ORB 特征并且在相邻帧…