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视觉里程计VO

发布时间:2024/7/5 编程问答 2 豆豆
如意编程网 收集整理的这篇文章主要介绍了 视觉里程计VO 小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.

视觉里程计的主要问题是如何根据图像来估计相机运动,VO的实现方法,按照是否需要提取特征,分为特征点法的前端以及不提取特征的直接法前端。基于特征点法的前端,长久以来被认为是视觉里程计的主流方法,它运行稳定,对光照、动态物体不敏感,是目前较为成熟的解决方案。

计算机视觉邻域的研究者们,设计了许多比角点更加稳定的局部图像特征,比如SIFT,SURF,ORB等。特征点由关键点(Key-point)和描述子(Descriper)两部分组成。SIFT(Scale Invariant Feature Transform 尺度不变特征变换)计算量大,普通 PC 的 CPU还无法实时地计算 SIFT 特征,进行定位与建图。所以在 SLAM 中我们甚少使用这种“奢侈”的图像特征。ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征则是目前看来非常具有代表性的实时图像特征。它改进了 FAST 检测子 不具有方向性的问题,并采用速度极快的二进制描述子BRIEF,使整个图像特征提取的环节大大加速。

根据匹配点对,估计相机运动

1. 当相机为单目时,我们只知道 2D 的像素坐标,因而问题是根据两组 2D 点估计运动。该问题用对极几何来解决。
2. 当相机为双目、RGB-D 时,或者我们通过某种方法得到了距离信息,那问题就是根据两组 3D 点估计运动。该问题通常用 ICP 来解决。
3. 如果我们有 3D 点和它们在相机的投影位置,也能估计相机的运动。该问题通过 PnP求解。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/larry-xia/p/10987846.html

总结

以上是如意编程网为你收集整理的视觉里程计VO的全部内容,希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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