閱讀高翔的RGBD SLAM博文筆記

2022-07-22 16:36:18 字數 728 閱讀 8554

目錄rgbd相機的特點:

使用rgbd相機中的深度這一維資訊,以及相機的針孔成像模型,相機的內參,可以將二維點恢復成三維()

二維的rgb影象則用於視覺里程計visual odometry,以連續兩幀為例:

得到姿態後,可以將其都轉到同一座標系下,且都轉為3d點雲,拼接,由此可以得到這兩幀對應在某個世界座標系下的地圖 (也就是點雲拼接)

引入姿態圖,g =

在vo中,姿態圖是鏈狀結構

但是如果是存在回環,則由於存在誤差,使得所有的邊給出的資料並不一致【比如 t13 * x1 不等於 t23 * x2 】

由此,可以優化乙個不一致性誤差:

\[\min e = \sum_ ||x_i^*-t_ x_j^*||^2_2

\]這裡的 \(x_i^*\) 表示 \(x_i\) 的估計值,也就是隨機或指定乙個初始值 然後通過優化演算法不斷迭代更新的

關鍵幀的提取

最後再將新的關鍵幀加入後端優化的過程:檢測回環、加入姿態圖優化、拼接點雲地圖

回環的檢測

博文的開始

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