rbpf粒子滤波slammatlab程序_视觉SLAM关键方法总结

 点“计算机视觉life”关注&＃xff0c;置顶更快接收消息&＃xff01;

最近在做基于激光信息的机器人行人跟踪发现如果单独利用激光信息很难完成机器人对行人的识别、跟踪等功能&＃xff0c;因此考虑与视觉融合的方法&＃xff0c;这样便可以充分利用激光雷达提供的精确位置信息及视觉提供的丰富纹理、颜色等场景信息。以下是最近调研视觉SLAM中的实现方法的总结&＃xff0c;包括三方面内容&＃xff1a;姿态计算、闭环检测、BA优化。

姿态计算

一、通过提取图像的特征描述子&＃xff0c;如ORB、SURF和SIFT等特征描述子&＃xff0c;然后通过RANSAC算法进行图像匹配去除匹配点中的外点&＃xff0c;再通过将二维点对映射到三维之后&＃xff0c;便可以利用PnP或ICP算法计算相机位姿。基于特征提取的位姿计算算法对场景有一定的要求&＃xff0c;在无纹理场景会出现位姿计算失败的情形。

二、直接图像匹配方法&＃xff1a;直接图像匹配并不对图片进行特征提取&＃xff0c;核心思想是在旋转坐标系下&＃xff0c;基于相机一致性的假设&＃xff0c;在相机的刚体变换已知的情况下&＃xff0c;利用相机变换矩阵将目标图片投影到当前图片上&＃xff0c;其像素之间的差异应该最小&＃xff0c;将姿态计算转换为加权最小二乘问题。直接图像匹配算法的计算效率很高&＃xff0c;不依赖GPU&＃xff0c;具有很高的理论和商用价值。

闭环检测

闭环检测算法指的是通过检测算法检测出之前访问过的场景。如图1所示&＃xff0c;当机器人在移动过程中&＃xff0c;特别是在探索大面积的场景时&＃xff0c;由于模型的不确定性以及设备的噪声&＃xff0c;不确定性会逐渐增长。通过引入闭环检测技术&＃xff0c;识别出历史访问过的场景以增加位姿之间的约束&＃xff0c;可以很好的减少这种不确定性。

闭环检测方法有&＃xff1a;

 一、最简单的闭环检测算法是将新检测出来的关键帧和过去所有的关键帧一一进行比较&＃xff0c;虽然这种方法能比较好的检测出当前场景是否在之前出现过&＃xff0c;但是在大规模场景下&＃xff0c;机器人往往有成千上万个关键帧&＃xff0c;这种方法检测效率及其底下&＃xff0c;不能再实际场景中使用。

二、通过将图像中的特征和整个地图中的路标对应起来&＃xff0c;然后建立一个所有路标的数据库&＃xff0c;通过使用路标分类器来加快场景识别速度。比如讲所有路标构建成一棵KD-Tree&＃xff0c;当新添加一帧关键帧时&＃xff0c;将关键帧在KD-Tree中进行检索&＃xff0c;从中检索之前出现过的场景。

三、基于视觉词袋的闭环检测方法&＃xff0c;这种方法通过将特征描述子抽象成词汇&＃xff0c;通过TF-IDF方法识别出现过的场景。如图2所示&＃xff0c;是闭环检测中基于词袋模型流程图。使用视觉词袋的方法效率很高&＃xff0c;可用在大规模地图的创建上。

BA优化

一、问题阐述&＃xff1a;同时对三维点位置和相机参数进行非线性优化。

二、LM法的原理与优势&＃xff1a;

 原理&＃xff1a;是一种“信赖域”的方法&＃xff0c;当收敛速度较快时&＃xff0c;增大信赖域使算法趋向于高斯牛顿法&＃xff1b;当收敛速度较慢时&＃xff0c;减小信赖域使算法趋向于最速下降法。优势&＃xff1a;速度快&＃xff1b;可以在距离初始值较远处得到最优解。

SLAM优化算法对比

推荐阅读

如何从零开始系统化学习视觉SLAM&＃xff1f;

从零开始一起学习SLAM | 为什么要学SLAM&＃xff1f;

从零开始一起学习SLAM | 学习SLAM到底需要学什么&＃xff1f;

从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用&＃xff1f;

从零开始一起学习SLAM | C&＃43;&＃43;新特性要不要学&＃xff1f;

从零开始一起学习SLAM | 为什么要用齐次坐标&＃xff1f;

从零开始一起学习SLAM | 三维空间刚体的旋转

从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数&＃xff1f;

从零开始一起学习SLAM | 相机成像模型

从零开始一起学习SLAM | 不推公式&＃xff0c;如何真正理解对极约束?

从零开始一起学习SLAM | 神奇的单应矩阵

从零开始一起学习SLAM | 你好&＃xff0c;点云

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

从零开始一起学习SLAM | 点云到网格的进化

从零开始一起学习SLAM | 理解图优化&＃xff0c;一步步带你看懂g2o代码

从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路

从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o边的代码套路

SLAM初识

SLAM技术框架

惯性导航系统简介

视觉里程计&＃xff1a;起源、优势、对比、应用

视觉里程计&＃xff1a;特征点法之全面梳理

SLAM领域牛人、牛实验室、牛研究成果梳理

我用MATLAB撸了一个2D LiDAR SLAM

可视化理解四元数&＃xff0c;愿你不再掉头发

IMU标定 | 工业界和学术界有什么不同&＃xff1f;

汇总 | VIO、激光SLAM相关论文分类集锦

最近一年语义SLAM有哪些代表性工作&＃xff1f;

视觉SLAM技术综述

研究SLAM&＃xff0c;对编程的要求有多高&＃xff1f;

深度学习遇到SLAM | 如何评价基于深度学习的DeepVO&＃xff0c;VINet&＃xff0c;VidLoc&＃xff1f;

2018年SLAM、三维视觉方向求职经验分享

新型相机DVS/Event-based camera的发展及应用