1. 研究背景及相关工作 1)研究背景 单目视觉惯性slam是一种旨在跟踪移动平台的增量运动并使用来自单个车载摄像头和imu传感器的测量结果同时构建周围环境地图的技术.视觉相机和惯性测量单元(imu)是slam技术的理想选择,因为这两种传感器模式尺寸小,价格便宜,功耗低,并且可以相互补充.视觉传感器在大多数纹理丰富的场景中效果很好,但是如果遇到玻璃,白墙等特征较少的场景,基本上无法工作:imu长时间使用有很大的累计误差,但在短时间内,其相对位移数据又有很高的精度.所以视觉传感器失效时,融合imu

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码

关键词:相机位姿估计 PNP问题求解 用途:各种位姿估计 文章类型:原理 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@CSU 今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理,说实话我本人也没太了解,这里权当做抛砖引玉了.本来我这个博客是写应用型文章的,但虽然不做理论研究,但你要使用别人的方法来解决问题,那么也还是多多少少要对它的原理有点了解的. 关于PNP问题就是指通过世界中的N个特征点与图像成像中的N个像点,计

最近在做基于图像的室内定位方面的研究,于是使用到了百度最新的室内数据库Image-based Localization (IBL) .由于该数据库给出的数据是每幅图像和其对应相机的内外参数和光心投影方向,所以我需要先求出其6DOF预估姿态.再利用PoseNet网络对其实现基于图像的定位估计.好了,问题就很明确了: (1)根据图像和激光雷达参数的3D点云实现2D-3D的匹配,找到每张图像上的至少四个特征点.即找到至少4个二维像素和3D点云点的对应点. (2)根据这四组对应点和相机内外参数估计相机6

1.位姿求解是计算机视觉中经常遇到的,Perspective-n-Points, PnP(P3P)提供了一种解决方案,它是一种由3D-2D的位姿求解方式,即需要已知匹配的3D点和图像2D点.目前遇到的场景主要有两个,其一是求解相机相对于某2维图像/3维物体的位姿,具体的如AR应用,人脸跟踪等:其二就是SLAM算法中估计相机位姿时通常需要PnP给出相机初始位姿. 这里要说明的是在场景1中,我们通常输入的是物体在世界坐标系下的3D点以及这些3D点在图像上投影的2D点,因此求得的是相机(相机坐标系)相

可以直接得到吧 还是要反求 pose.txt 里面一共有5个七参数.正好对应5幅图片.

桔妹导读:机场.商场.火车站等大型室内场所内GPS信号不稳定.室内面积大.路线复杂.用户判断方向难等问题,给在大型场所内发单的乘客找上车点带来了很大的挑战,用户急需一种操作简单.交互友好的引导功能.本文讲述了使用三维重建技术.传感器计算技术和增强现实(AR)技术所开发的滴滴AR实景导航产品,并对开发过程中遇到的难点.挑战和解决思路展开介绍. 相信很多人都有过这样的经历:来到一个自己不熟悉的场景,特别是在一些GPS信号不准确的室内场所,很难找到建筑物内部的一些特定地点.本文将以帮助用户在大型机场等

相机IMU融合四部曲(三):MSF详细解读与使用 极品巧克力 前言 通过前两篇文章,<D-LG-EKF详细解读>和<误差状态四元数详细解读>,已经把相机和IMU融合的理论全部都推导一遍了.而且<误差状态四元数>还对实际操作中的可能遇到的一些情况,进行指导. 这些理论都已经比较完整了,那么,该如何在实际当中操作呢?该如何用到实际产品中呢?误差状态四元数,是有开源的程序的,但是它是集成在rtslam( https://www.openrobots.org/wiki/rtsl

本文作者 沈玥伶,公众号:计算机视觉life,编辑部成员 一.相机与IMU的融合 在SLAM的众多传感器解决方案中,相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图.这是因为这两个传感器之间具有互补性:相机在快速运动.光照改变等情况下容易失效.而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息,并且不受周围环境的影响,从而弥补相机的不足:同时,相机能够获得丰富的环境信息,通过视觉匹配完成回环检测与回环校正,从而有效地修正IMU的累计漂移误差. 二.什么是相机与IMU外参? 足够准确的

只知道算法描述和代码,而不知道原理是比较扯的事情,还是把原理转载一下. 原文链接: http://www.cnblogs.com/luyb/p/5447497.html ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确.因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色.这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化. ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaox

1.扩展卡尔曼滤波EKF1.1线性化卡尔曼滤波1.2偏差微分方程的推导1.3线性化卡尔曼滤波的流程1.4 离散EKF2.误差状态的运动方程2.1连续时间的IMU系统动态方程2.1.1相关变量2.1.2真实状态运动方程(true-state kinematics equations )2.1.3标称状态运动方程(normal-state kinematics equations )2.1.4误差状态运动方程2.2离散时间的IMU系统动态方程2.2.1离散时间的IMU系统动态方程2.2.2误差状态的

相机标定(Camera calibration)原理.步骤 author@jason_ql(lql0716)  http://blog.csdn.net/lql0716 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数.在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定).无论是在图像测量或者机器视觉应用中,相机参数的标定都是非常关键的环

  前面我们已经得到了当前底盘在世界坐标系中的位姿,这个位姿是通过融合ORB_SLAM2位姿和IMU积分得到的,在当前位姿已知的case下,给SLAM小车设置一个goal,我这里是通过上位机设置,然后使用上篇文章中的轨迹规划方法就可以得到一个路径Queue. 依次执行这个队列里的离散点,就可以到达设置的目标点了.本篇文章主要内容分享一下我是如何通过闭环控制使得小车在实际环境中从A点运动到目标点B点,才疏学浅,抛砖引玉.本文没有使用ROS里的Navigation包,而是自己封装了一个Navigat

SLAM相机定位 摘要 深度学习在相机定位方面取得了很好的结果,但是当前的单幅图像定位技术通常会缺乏鲁棒性,从而导致较大的离群值.在某种程度上,这已通过序列的(多图像)或几何约束方法解决,这些方法可以学习拒绝动态对象和光照条件以获得更好的性能.在这项工作中,我们显示出注意力可以用来迫使网络专注于几何上更鲁棒的对象和特征,即使仅使用单个图像作为输入,也可以在通用基准中实现最新的性能.通过公共室内和室外数据集提供了广泛的实验证据.通过显著性图的可视化,我们展示了网络如何学习拒绝动态对象,从而产生好的

1 多相机标定 1.1采集图像和IMU 1.2制作Bag包 1)组织文件结构 ~/kalibr_workspace/test/stereo_calib bagsrc cam0 (1+time(0))*1e9.tif   //只支持png图像 (2+time(0))*1e9.tif //图像名只能数字组成 (999+time(0)).tif      //图像名长度为19位 cam1      //不同相机获得的图像名必须一一对应 (1+time(0))*1e9.tif (2+time(0))*1

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:解洪文 导语 随着最近几年机器人.无人机.无人驾驶.VR/AR的火爆,SLAM技术也为大家熟知,被认为是这些领域的关键技术之一.本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍,分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点,并对SLAM的未来进行展望. 1. SLAM技术 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位与地图构建,最早在机器人领域提出,它指的是:机器人从未知环境的未知地

简介:论文提出一种新的视觉里程计算法,其直接利用带噪声的IMU数据和视觉特征位置来优化相机位姿.不同于对IMU和视觉数据运行分离的滤波器,这种算法将它们纳入联合的非线性优化框架中.视觉特征的透视重投影代价函数以及从IMU和位姿轨迹得到的加速度和角速度运动代价函数被联合优化. 一.算法的整体框架 文中提出的在线VIO算法,其限制优化窗口只包括最近的观测和参数.随着窗口尺寸的变化,估计精度和计算成本之间的权衡就会出现.这种算法属于利用优化框架的基于关键帧的方法,与之前方法相反的是,不边缘化之前的状态

为什么要初始化 非线性VINS估计器的性能对于初始的速度,尺度,重力向量,空间点3D位置,以及外参等非常敏感.在很多场合中,能做到相机和IMU即插即用,线上自动校准与初始化,将会给用户带来极大的方便性.VINS里面分四步进行,第一个就是上次讲的旋转外参校准,第二个就是找到某帧作为系统初始化原点,计算3D地图点,第三就是将相机坐标系转到IMU坐标系中,第四就是相机与IMU对齐,包括IMU零偏初始化,速度,重力向量,尺度初始化 初始化系统原点与转换到IMU坐标系 bool Estimator::in

这里有个感觉,就是百川汇海.即IMU数据和相机的消息数据都汇集到msf_core进行处理.接上一篇, 1. 查看IMUHandler_ROS::IMUCallback和IMUHandler_ROS::StateCallback回调函数. MUHandler_ROS::IMUCallback,传入的消息sensor_msgs::ImuConstPtr. void IMUCallback(const sensor_msgs::ImuConstPtr & msg) { static int lasts

1. okvis_app_synchronous.cpp 在此文件中 okvis 对象为 okvis_estimator,是类 okvis::ThreadedKFVio 的实例化对象. 数据输入接口是 ThreadedKFVio::addImuMeasurement 和 ThreadedKFVio::addImage. 整个数据输入的代码,在 for(...; i < numCameras; ...) 内,可支持多个相机的影像. 此文件是为 EuRoC 数据集写的入口,所以 IMU 只有 1 个