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视觉SLAM关键方法总结

  • 时间:2019-10-22
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  消息的机械人行人跟踪发掘即使独自运用激光消息很难结束机械人对行人的识别、跟踪等效用,以是切磋与视觉调解的手腕,如许便可能宽裕运用供给的准确场所消息及视觉供给的雄厚纹理、色彩等场景消息。以下是近来调研视觉SLAM中的达成手腕的总结,席卷三方面实质:样子计较、闭环检测、BA优化。

  一、通过提取图像的特色描写子,如ORB、SURF和SIFT等特色描写子,然后通过RANSAC算法举行图像般配去除般配点中的表点,再通过将二维点对映照到三维之后,便可能运用PnP或ICP算法计较相机位姿。基于特色提取的位姿计较算法对场景有肯定的请求,正在无纹理场景会显露位姿计较障碍的景遇。

  二、直接图像般配手腕:直接图像般配并过错图片举行特色提取,主旨机念是正在转动坐标系下,基于相机一概性的假设,正在相机的刚体变换已知的情景下,运用相机变换矩阵将方向图片投影到目前图片上,其像素之间的分别该当最幼,将样子计较转换为加权最幼二乘题目。直接图像般配算法的计较恶果很高,不依赖GPU,拥有很高的表面和商用价格。

  闭环检测算法指的是通过检测算法检测出之前拜望过的场景。如图1所示,当机械人正在转移历程中,卓殊是正在寻找大面积的场景时,因为模子的不确定性以及开发的噪声,不确定性会逐步伸长。通过引入闭环检测手艺,识别出史乘拜望过的场景以扩充位姿之间的统造,可能很好的删除这种不确定性。

  一、最单纯的闭环检测算法是将新检测出来的症结帧和过去全面的症结帧逐一举行比拟,固然这种手腕能比拟好的检测出目前场景是否正在之前显露过,不过正在大界限场景下,机械人往往有成千上万个症结帧,这种手腕检测恶果及其底下,不行再现实场景中操纵。

  二、通过将图像中的特色和所有舆图中的道标对应起来,然后创设一个全面道标的数据库,通过操纵道标分类器来加疾场景识别速率。比方讲全面道标构修成一棵KD-Tree,当新增加一帧症结帧时,将症结帧正在KD-Tree中举行检索,从中检索之前显露过的场景。

  三、基于视觉词袋的闭环检测手腕,这种手腕通过将特色描写子空洞成词汇,通过TF-IDF手腕识别显露过的场景。如图2所示,是闭环检测中基于词袋模子流程图。操纵视觉词袋的手腕恶果很高,可用正在大界限舆图的创修上。

  道理:是一种“相信域”的手腕,当收敛速率较疾时,时时彩中奖走势增大相信域使算法趋势于高斯牛顿法;当收敛速率较慢时,减幼相信域使算法趋势于最速降落法。上风:速率疾;可能正在隔断初始值较远方取得最优解。

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