SLAM - 随笔分类 - 小帆敲代码

SLAM中的内外点

摘要：内外点之分最简单的说法就是是否符合当前位姿的判断：如果根据当前位姿，之前帧二维特征点所恢复出的地图点重投影到当前帧与实际的二维特征点匹配不上了，那么认为这个是质量差的点是outlier，抛弃掉，如果能匹配上，那就是inlier，保留。还有一种情况，根据地图点3D位置，当前帧位姿理论上看不到这个地图阅读全文

posted @ 2022-11-01 16:31 小帆敲代码阅读(63) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Sim3和Se3

摘要：SE(3) SE(3)是欧式变换。例如

T = [\begin{matrix} R & t 0 & 1 \end{matrix}]

$T=\begin{bmatrix} R & t \ 0 & 1 \ \end{bmatrix}$ 欧式变换不改变物体的形状和长度，可以理解为就是把一个物体移到另一个位置 Sim(3) Sim(3)是相似变换例如 $$ S=\begin{bmatr 阅读全文

posted @ 2022-10-29 19:38 小帆敲代码阅读(375) 评论(0) 推荐(0) 编辑

SLAM代码之单目建图

摘要：思路第一帧为参考帧对后面每一帧找到极限方向进行极线搜索找出NCC最高的高斯深度滤波计算不确定度高斯融合 dense_mapping.cpp #include<iostream> #include<vector> #include<fstream> using namespace st 阅读全文

posted @ 2022-10-14 12:26 小帆敲代码阅读(133) 评论(0) 推荐(0) 编辑

BA实现之Ceres和G2O

摘要：Ceres实现代码如下： #include <iostream> #include <ceres/ceres.h> #include "common.h" #include "SnavelyReprojectionError.h" using namespace std; void SolveBA( 阅读全文

posted @ 2022-10-10 11:05 小帆敲代码阅读(154) 评论(0) 推荐(0) 编辑

SLAM非线性优化

摘要：经过前面的学习，我们的问题变为如何在有噪声的数据中进行准确的状态估计。状态估计问题经典SLAM模型，由一个运动方程和一个观测方程构成： $$

{\begin{cases} x_{k} = f (x_{k - 1}, u_{k}) + w_{k} z_{k, j} = h (y_{j}, x_{k}) + v_{k, j} \end{cases}

$\begin{cases} x_k=f(x_{k-1},u_k)+w_k\ z_{k,j}=h(y_j,x_k)+v_{k,j} \end{cases}$ 阅读全文

posted @ 2022-10-10 09:36 小帆敲代码阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑

SLAM之光流法代码

摘要：单层光流 void OpticalFlowSingleLevel( const Mat &img1, const Mat &img2, const vector<KeyPoint> &kp1, vector<KeyPoint> &kp2, vector<bool> &success, bool in 阅读全文

posted @ 2022-10-10 09:35 小帆敲代码阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑

相机姿态估计

摘要：总目标：计算相机运动 2D-2D：对极几何对极约束

x_{2}^{T} t^{\land} R x_{1} = 0

$x{_2}{^T} t^∧Rx_1=0$

p_{2}^{T} K^{- T} t^{\land} R K^{- 1} p_{1} = 0

$p_2^TK^{-T}t^∧RK^{-1}p_1=0$ 它的几何意义是

O_{1} ， P ， O_{2}

$O_1，P，O_2$ 三者共面。对极约束中包含了平移和旋转。定义基础矩阵(Fundamental Matrix)

F

$F$ 和阅读全文

posted @ 2022-10-08 21:33 小帆敲代码阅读(190) 评论(0) 推荐(0) 编辑

SLAM代码之pose_estimation_3d3d

摘要：ICP中的使用SVD和使用BA的代码如下： #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/high 阅读全文

posted @ 2022-10-07 15:20 小帆敲代码阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑

匹配特征点以及筛选

摘要：##代码 #include<iostream> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/features2d/features2d.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<chr 阅读全文

posted @ 2022-10-06 22:39 小帆敲代码阅读(55) 评论(0) 推荐(0) 编辑

g2o函数

摘要：g2o简介 g2o(General Graphical Optimization)，是一个在SLAM领域广为使用的优化库。基于图优化理论。图优化理论把优化问题表现成图的一种方式。一个图由若干个顶点和连接着这些顶点的边组成。用顶点表示优化变量，用边表示误差项。对于一个非线性最小二乘问题，我们可以阅读全文

posted @ 2022-10-06 21:39 小帆敲代码阅读(246) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Ceres

摘要：Ceres简介 Ceres是一个最小二乘问题求解库。其求解的最小二乘问题的一般形式如下：

m i n \frac{1}{2} \sum ρ_{i} (| | f_{i} (x_{i 1}, . . ., x_{i n}) | |^{2}) s . t . l_{j} \leq x_{j} \leq u_{j}

$min \frac{1}{2} \sum \rho_i(||f_i(x_{i1},...,x_{in})||^2)\ s.t. l_j\leq x_j\leq u_j$ 在这个问题中，x_1,...x 阅读全文

posted @ 2022-10-06 12:21 小帆敲代码阅读(272) 评论(0) 推荐(0) 编辑

高斯牛顿法

摘要：高斯牛顿法主要思想是将

f (x)

$f(x)$ 进行一阶的泰勒展开。然后求解其最小二乘解。

f (x_{k} + △ x_{k}) \approx f (x_{k}) + J (x_{k})^{T} △ x_{k}

$f(x_k+\triangle x_k)\approx f(x_k)+J(x_k)^T \triangle x_k$ 求解问题变为： $$\triangle x^=argmin _{\triangle x}\f 阅读全文

posted @ 2022-10-06 10:48 小帆敲代码阅读(505) 评论(0) 推荐(0) 编辑

SLAM代码问题汇总

摘要：对‘cv::String::deallocate()’未定义的引用检查CMakeLists.txt路径拼写错误：target_link_libraries(gaussNewton ${OpenCV_INCLUDE_LIBS}) 正确：target_link_libraries(gaussNewt 阅读全文

posted @ 2022-10-06 10:41 小帆敲代码阅读(464) 评论(0) 推荐(0) 编辑

SLAM之相机模型

摘要：相机模型描述了一束光线通过针孔之后，在针孔背面投影成像的关系。相机透镜的存在会使得光线投影到成像平面的过程中产生畸变。因此，我们用针孔和畸变两个模型来描述整个投影过程。这两个模型能够把外部的三维点投影到相机内部成像平面，构成相机的内参数。针孔相机模型 $$ \frac{Z}{f}=\frac 阅读全文

posted @ 2022-10-01 22:59 小帆敲代码阅读(96) 评论(0) 推荐(0) 编辑

SLAM中的李群和李代数

摘要：群定义群（Group）是一种集合加上一种运算的代数结构，记作(A,⋅)。其中A代表集合，⋅是定义在该集合上的二元运算。那么，如果这个运算满足以下几个条件，则称G=(A,⋅)为群封闭性结合律幺元逆李群的定义李群是指具有光滑连续性质的群特殊正交群特殊正交群SO(n) 也就是所谓的旋转阅读全文

posted @ 2022-09-30 16:07 小帆敲代码阅读(311) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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