视觉SLAM的基础知识
单目视觉SLAM技术及其应用
单目视觉SLAM技术及其应用随着机器人技术的不断发展，单目视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术逐渐成为机器人导航和环境建模的重要工具。
本文将介绍什么是单目视觉SLAM技术，其原理和实现方式，并探讨其在实际应用中的潜力和挑战。
首先，让我们了解什么是单目视觉SLAM技术。
单目视觉SLAM是指利用单个摄像头获取场景信息，同时实时进行自身定位和环境地图构建的技术。
相比于传统的多传感器SLAM系统，单目视觉SLAM具有成本低、易于部署和灵活性等优势。
它通过从单目相机获取的视频流中提取特征点，并通过运动估计与地图生成相互关联，实现机器人的自主导航和环境建模。
在单目视觉SLAM技术中，关键的挑战之一是在缺乏绝对定位信息的情况下进行相机自身的定位。
为了解决这个问题，研究者们提出了一系列基于特征点的定位算法。
其中最常用的方法是基于特征匹配和三角化的方式，通过匹配相邻帧之间的特征点，并计算相机位姿。
此外，还有基于直接法的定位方法，它通过直接比较连续帧之间的图像亮度值和梯度信息，实现快速的位姿估计。
除了位姿估计，单目视觉SLAM还需要实时地进行环境地图的构建。
这一步骤主要依赖于利用传统的基于特征点的视觉里程计算法，通过特征点的连续观测来估计相邻帧的相对位姿，然后通过图优化的方式将所有帧的位姿进行联合估计，进而构建出环境地图。
这种方法的优势在于可以处理动态环境中的特征点更新与删除问题。
然而，单目视觉SLAM技术也面临一些挑战。
首先，单目视觉系统在室外或大场景中容易受到光线变化、遮挡和纹理缺乏等因素的影响，导致特征点提取和跟踪的困难。
其次，由于单目相机只能提供二维图像，无法直接感知三维结构，因此需要通过视差估计、稠密重建等方法对场景进行深度恢复。
最后，单目视觉SLAM 技术需要解决运动估计和地图构建两个问题的实时性要求，考虑到计算资源的限制和算法的复杂性，实现稳定且高效的SLAM系统仍然是一个挑战。
视觉SLAM技术在车辆自动驾驶中的应用探究
视觉SLAM技术在车辆自动驾驶中的应用探究一、前言随着自动驾驶技术的逐步发展，车辆需要不断地感知周围环境并作出相应的决策。
其中，视觉SLAM技术成为了车辆自动驾驶中不可或缺的一环。
视觉SLAM技术通过分析相机图像，从而实现对车辆当前位置和姿态的确定以及对周围环境的三维建模。
本文将从基础原理、技术应用、研究方向等方面，探究视觉SLAM 技术在车辆自动驾驶中的应用现状和未来趋势。
二、视觉SLAM技术基础原理视觉SLAM技术首先依赖于相机成像原理。
相机成像原理是指相机将实物成像在感光片上的能力。
在成像的过程中，光线通过透镜进入相机，经过成像传感器成像，最终得到数字图像。
而相机成像的质量与成像物体之间的距离和相机参数有关。
因此，视觉SLAM技术的成功与否大多数取决于相机的姿态和成像质量。
在实现SLAM过程中，视觉SLAM技术通过传感器数据（主要为相机图像）和传感器状态（例如相机姿态和速度等）来确定车辆当前位置和姿态以及周围环境的三维结构信息。
基于这些信息，可以实现对车辆的控制和环境中其它对象的识别和追踪等目标。
视觉SLAM技术主要包括以下两个方面：1、视觉定位视觉定位旨在确定车辆当前的位置和姿态。
实现方式通常是通过相机拍摄连续的图像来计算相机的运动轨迹，这一过程被称为视觉里程计。
视觉里程计能够建立车辆在二维平面中的轨迹，但受到环境的影响，定位结果可能有一定的累积误差。
因此，一些算法在视觉里程计的基础上，加入其它传感器信号（例如惯性测量单元IMU），能够更准确地计算车辆的位姿。
同时，视觉里程计还可用于建立车辆周围环境的点云图像，后续的SLAM中可用于地图构建。
2、环境建图环境建图旨在利用相机拍摄的图像，建立周围环境的三维模型。
具体而言，该过程是通过计算图像中的深度信息，构建点云图像。
点云图像是由二维图像中的散点云构成的一种三维模型。
通过将不同时刻拍摄到的点云图像构建在一起，可得到完整的三维地图，再利用该地图进行定位。
机器人视觉导航中的SLAM算法应用教程
机器人视觉导航中的SLAM算法应用教程导语：随着人工智能技术的不断发展，机器人逐渐成为各个领域中不可或缺的工具。
机器人视觉导航是机器人实现自主移动和环境感知的关键技术之一。
而同样重要的是，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法的应用。
本篇文章将向大家介绍机器人视觉导航中的SLAM算法应用教程，帮助读者了解SLAM算法的原理和应用。
一、什么是SLAM算法SLAM，即同时定位与地图构建，是指在未知环境中，机器人实时地建立自身的地图，并通过自身感知的信息进行定位与路径规划。
SLAM算法是目前机器人自主导航和环境建模的基础。
SLAM算法的核心思想是通过传感器获取环境的感知信息，同时估计机器人自身的位置和姿态，从而实现对环境的建模和导航。
常用的传感器包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
SLAM算法可以分为基于滤波和基于优化的方法。
滤波方法采用递推的方式在更新机器人位姿和地图，其中常用的滤波算法有扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）。
优化方法则采用迭代优化的方式，通常使用最小二乘法进行参数优化，如图优化算法和非线性优化算法。
二、机器人视觉导航中SLAM算法的应用场景1. 室内导航机器人在未知的室内环境中实现自主移动和路径规划是目前SLAM算法的主要应用场景之一。
机器人通过摄像头或激光雷达等传感器获取环境的信息，通过SLAM算法实现自身位置和地图的实时更新，从而实现室内导航。
2. 建筑物巡检机器人用于建筑物的巡检和监控是SLAM算法的另一个重要应用场景。
机器人通过将建筑物的平面进行扫描并使用SLAM算法进行建图，可以实时检测建筑物的结构和安全问题，并提供状态反馈和报警。
3. 无人驾驶无人驾驶是SLAM算法的一个热门应用领域。
无人驾驶汽车通过激光雷达和摄像头等传感器获取道路和周围环境的信息，利用SLAM算法实时估计自身的位置和姿态，并规划行驶路径，从而实现自动驾驶。
视觉SLAM十四讲 第七讲 视觉里程计(1)
从理论到实践
高翔 清华大学 2016年冬
2
第七讲 视觉里程计（1）
Chapter 7: Visual Odometry (1)
3 第七讲 视觉里程计（1）
• 本讲目标
• 理解图像特征点的意义, 并掌握在单幅图像中提取出特征点，及多幅图像中匹配特征点 的方法。 • 理解对极几何的原理，利用对极几何的约束，恢复出图像之间的摄像机的三维运动。 • 理解PNP问题，及利用已知三维结构与图像的对应关系，求解摄像机的三维运动。 • 理解ICP问题，及利用点云的匹配关系，求解摄像机的三维运动。 • 理解如何通过三角化，获得二维图像上对应点的三维结构。
• 两步计算位姿：
• 由匹配点计算E
• 由E恢复R,t
• 对极约束的性质： • 乘任意非零常数依然满足 • E共五个自由度 • 当成普通矩阵的话，有八个自由度 • 可用八点法求解
17 7.3 2D-2D：对极几何
• 八点法求E
• 将E看成通常3x3的矩阵，去掉因子后剩八个自由度
• 一对匹配点带来的约束：
八对点构成方程组
• 向量形式：
18 7.3 2D-2D：对极几何
• 从E计算R, t：奇异值分解
四个可能的解，但只有一个深度为正
19 7.3 2D-2D：对极几何
• SVD过程中：
• 取 因为E的内在性质要求它的奇异值为
• 最少可使用五个点计算R,t，称为五点法
• 但需要利用E的非线性性质，原理较复杂
• 如果匹配的是RGB-D图，得到3D-3D间的关系
——PnP
——ICP
14 7.3 2D-2D：对极几何
• 几何关系：
• P在两个图像的投影为
SLAM经典入门教程
SLAM经典入门教程SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指机器人或移动设备在未知环境中同时实现自身定位和环境地图构建的技术。
SLAM技术广泛应用于自动驾驶、无人机、智能家居等领域。
下面是一个经典的SLAM入门教程，帮助初学者了解SLAM的基本概念和实现方法。
一、SLAM的基本概念1. 定位（Localization）：机器人或移动设备在地图中确定自身位置的过程。
2. 地图构建（Mapping）：机器人或移动设备在移动过程中构建环境地图的过程。
3. 同步（Simultaneous）：指机器人或移动设备在进行定位和地图构建时同时进行，相互依赖、相互影响。
4. 自身定位误差（Self-localization error）：机器人或移动设备定位的准确性，影响其整体性能。
5. 地图构建误差（Mapping error）：机器人或移动设备构建环境地图的准确性，影响其对环境的理解能力。
二、SLAM的实现方法1.基于视觉的SLAM：利用摄像头或激光传感器获取环境信息，通过图像处理、特征提取、匹配等算法实现定位和地图构建。
2.基于激光雷达的SLAM：利用激光传感器扫描环境，通过计算得出物体的距离和位置，从而实现定位和地图构建。
3.基于惯性测量单元（IMU）的SLAM：利用加速度计、陀螺仪等传感器获取机器人的加速度和角速度信息，通过积分计算位姿，实现定位和地图构建。
4.基于里程计的SLAM：利用机器人的里程计测量轮子转动的距离，通过计算位姿变化来实现定位和地图构建。
三、经典SLAM算法1. EKF-SLAM（Extended Kalman Filter SLAM）：基于扩展卡尔曼滤波器的SLAM算法，利用状态估计和协方差矩阵来实现定位和地图构建。
2. FastSLAM：基于粒子滤波器的SLAM算法，将地图分解为多个粒子，每个粒子都有自己的状态和权重，通过多次重采样来更新地图。
slam原理
slam原理SLAM原理。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建，是指机器人或无人驾驶汽车等自主移动设备在未知环境中同时实现自身定位和环境地图构建的过程。
SLAM技术在无人驾驶、智能导航、室内定位等领域有着广泛的应用，是实现自主移动设备智能化的关键技术之一。
SLAM的基本原理是通过传感器获取环境信息，包括视觉、激光雷达、超声波等传感器，利用这些信息实现自身定位和地图构建。
在SLAM中，自身定位是指确定自身在环境中的位置和姿态，地图构建是指利用传感器信息构建环境的地图。
通过不断地获取传感器信息，并结合运动模型和观测模型，实现自身定位和地图构建的过程。
在SLAM中，传感器起着至关重要的作用。
视觉传感器能够获取环境的图像信息，通过图像处理和特征提取，实现对环境的感知和地图构建；激光雷达能够获取环境的三维点云信息，通过对点云数据的处理和分析，实现对环境的感知和地图构建；超声波传感器能够获取环境的距离信息，通过对距离数据的处理和分析，实现对环境的感知和地图构建。
不同的传感器在SLAM中各有优势和局限，可以根据具体的应用场景选择合适的传感器组合。
SLAM的实现过程中，运动模型和观测模型是至关重要的。
运动模型描述了自主移动设备的运动规律，包括平移和旋转；观测模型描述了传感器获取环境信息的规律，包括特征提取和匹配。
通过运动模型和观测模型，可以将传感器信息和自身运动进行融合，实现自身定位和地图构建的精确度和稳定性。
SLAM技术的发展离不开计算机视觉、机器学习和传感器技术的进步。
计算机视觉为SLAM提供了强大的图像处理和特征提取能力，机器学习为SLAM提供了强大的模式识别和数据分析能力，传感器技术为SLAM提供了丰富的环境感知和信息获取能力。
这些技术的不断进步和融合，推动了SLAM技术的不断发展和应用。
总之，SLAM作为一种重要的自主移动设备技术，具有广阔的应用前景和发展空间。
视觉导航中的SLAM技术应用指南
视觉导航中的SLAM技术应用指南导语：视觉导航是近年来快速发展的技术，它结合了计算机视觉和导航领域的知识，旨在让机器能够通过识别和理解视觉输入来导航。
在视觉导航中，Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）技术起着至关重要的作用。
本文将深入探讨SLAM技术在视觉导航中的应用指南。
1. SLAM技术简介SLAM技术是一种同时进行定位和地图构建的技术，通过将传感器的观测数据和机器人的位置信息融合，实现机器人在未知环境下的自主导航。
SLAM技术的核心是通过建立一个包含环境信息的地图，并根据机器人的移动轨迹实时更新地图。
视觉SLAM是指使用摄像头或其他视觉传感器进行建图和定位的SLAM技术。
2. 视觉导航中的SLAM技术应用2.1 增强现实（AR）导航SLAM技术可以在现实世界中的实时摄像头图像上叠加虚拟信息，提供更直观的导航体验。
通过SLAM技术，AR导航可以更准确地识别地标和建筑物，并将其与导航路线结合，实现更精准的导航和定位。
这种技术在旅游、导航和游戏等领域有着广泛的应用。
2.2 自动驾驶视觉导航在自动驾驶领域有着重要的应用。
SLAM技术可以利用车载摄像头和其他传感器的数据，实时构建道路地图并进行车辆定位。
通过实时地图更新和车辆定位的信息，自动驾驶车辆可以实时感知周围环境，规划最优路径，并进行自主导航。
2.3 室内导航室内环境通常缺乏GPS信号，因此室内导航面临着定位和地图构建的挑战。
SLAM技术可以通过结合视觉传感器和惯性传感器的数据，实时构建室内地图，并进行定位。
基于SLAM技术的室内导航系统可以在大型建筑物、购物中心和机场等场所提供精确的导航服务。
2.4 无人机导航随着无人机技术的快速发展，SLAM技术在无人机导航中的应用也越来越广泛。
无人机通过搭载摄像头或激光雷达等传感器，利用SLAM技术实现自主导航和定位。
无人机可以在未知环境中进行地图构建，并根据地图进行路径规划和障碍物避让，实现高效的自主导航。
视觉SLAM技术使用注意事项介绍
视觉SLAM技术使用注意事项介绍视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）是一种利用相机图像数据进行实时定位和地图构建的技术。
它在许多领域中都有广泛的应用，如机器人导航、增强现实和无人驾驶等。
然而，要正确地使用视觉SLAM技术并取得良好的效果，有一些注意事项需要考虑。
第一，选择适当的硬件设备。
视觉SLAM技术通常需要一个具有高分辨率和低延迟的相机，以获取准确的图像数据。
此外，还需要一个强大的处理器和足够的存储空间来处理和存储图像数据。
因此，在选择硬件设备时，应考虑这些要求并选择能够满足技术需求的设备。
第二，准备合适的环境。
想要获得良好的视觉SLAM效果，环境的光线条件和结构都很重要。
较暗的环境可能导致图像噪声增加，从而影响SLAM的精度；而缺乏纹理和深度信息的场景可能使得特征提取和跟踪更加困难。
为了提高SLAM的性能，可以通过合理调整环境的光照和增加纹理来改善SLAM的效果。
第三，保持相机的稳定性。
在使用视觉SLAM技术时，相机的稳定性对于定位和地图构建的准确性至关重要。
因此，在实际运行过程中，应尽量避免相机的晃动和抖动。
可以通过使用三脚架或稳定的支架来固定相机，或者选择具有图像防抖功能的相机来减少影响。
第四，进行准确的定位和初始化。
在开始SLAM之前，需要进行准确的定位和初始化过程。
定位是指估计相机在三维空间中的位置和方向，而初始化则是在开始时创建地图和特征点。
准确的定位和初始化可以提高SLAM系统的稳定性和精度。
可以通过预先收集场景的地图数据，或者使用其他传感器（如惯性测量单元）来辅助定位和初始化。
第五，进行实时的特征提取和跟踪。
特征提取和跟踪是视觉SLAM中的关键步骤。
在图像中提取稳定且具有辨识度的特征点，并通过跟踪这些特征点来进行定位和地图构建。
为了实现实时性能，特征提取和跟踪的速度必须足够快，并且在图像中具有一定的分布和均匀性。
第六，使用增量式SLAM算法。
移动机器人SLAM技术【ch07】视觉SLAM 教学课件
0 2 对极几何
假设两张图像中得到了一对配对好的特征点，对极几何如图7.8所示，若能够得到多 个匹配好的点，则可实现运动轨迹的推测。
如果没有特征点匹配，我们就没法确定p?到底在极线的哪个位置了。那时， 就必须在极线上搜索以获得正确的匹配。
0 2 对极几何
现在，我们从代数角度来看一下这里出现的几何关系。在第一帧的坐标系下，设P的空间位置为 两个像素点p、p?的像素位置为
除了使用线性方法，我们还可以把PnP问题构建成一个定义于李代数上的非线性最 小二乘问题。前面说的线性方法，往往要先求相机位姿，再求空间点位置，而非 线性优化则把它们都看成优化变量，放在一起优化。
02 3D-2D·PnP
考虑n个三维空间点P和它们的投影p,我们希望计算相机的位姿R、t,其李代数表 示为。假设某空间点的坐标为F=[X,,Y,Z,],其投影的像素坐标为μ=[x,,y]],那么 可得像素位置与空间点位置的关系如下：
02
PART ONE
视觉前端——视觉里程计
Hale Waihona Puke 02视觉里程计 7.2.1视觉里程计的数学模型
视觉里程计关心相邻图像之间的相机运动，最简单的情况当然是两张图像 之间的运动 关系。在计算机视觉领域，人类在直觉上看来十分自然的事情，在计算机 视觉中却非常困 难。图像在计算机里只是一个数值矩阵，而在视觉SLAM中，我们只能看到 一个个像素， 知道它们是某些空间点在相机的成像平面上投影的结果。所以，为了定量 地估计相机运动， 必须在了解相机与空间点的几何关系之后进行。
第七章 视觉SLAM
高等院校公共课系列精品教材
大学生礼仪
01
PART ONE
视觉SLAM概述
01视觉SLAM的糖念与框架
移动机器人视觉SLAM研究综述
移动机器人视觉SLAM研究综述一、本文概述随着移动机器人技术的不断发展，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）已成为该领域的研究热点。
本文旨在对移动机器人视觉SLAM的研究进行综述，全面梳理相关理论、方法和技术，总结现有研究成果，探讨未来发展趋势。
本文首先介绍了视觉SLAM的基本概念、原理和发展历程，阐述了视觉SLAM在移动机器人领域的重要性和应用价值。
随后，重点分析了视觉SLAM的关键技术，包括特征提取与匹配、相机姿态估计、地图构建与优化等方面，并对各类方法进行了详细的比较和评价。
在综述过程中，本文注重理论与实践相结合，既介绍了视觉SLAM 的理论基础，又通过案例分析展示了视觉SLAM在实际应用中的效果。
本文还探讨了视觉SLAM面临的挑战与问题，如环境适应性、计算复杂度、鲁棒性等，并提出了相应的解决思路和发展方向。
通过本文的综述，读者可以全面了解移动机器人视觉SLAM的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、视觉SLAM技术原理视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用视觉传感器（如相机）进行环境感知和定位的技术。
其核心原理是通过相机捕捉到的图像序列，进行特征提取、匹配和追踪，从而估计机器人的位姿（位置和姿态）以及构建周围环境的地图。
视觉SLAM技术可以分为特征点法和直接法两大类。
特征点法基于图像中的特征点进行匹配和追踪，通过最小化重投影误差来优化机器人的位姿和地图点。
这种方法对光照和视角变化具有一定的鲁棒性，但可能会受到特征点稀少或纹理不足的影响。
直接法则是利用像素灰度信息，通过最小化光度误差来优化机器人的位姿和地图。
这种方法可以处理特征点稀少或无纹理的场景，但对光照和噪声较为敏感。
视觉SLAM技术通常包括前端和后端两部分。
前端主要负责图像处理和特征提取，以及机器人位姿和地图点的初步估计。
计算机视觉技术中的视觉SLAM方法
计算机视觉技术中的视觉SLAM方法计算机视觉技术中的视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种重要的技术手段，用于实现机器或无人系统在未知环境中的自主定位和建图。
视觉SLAM方法通过分析场景中的图像或视频流，提取出关键的视觉特征，并通过特征匹配、视觉里程计、重建和优化等步骤，实现对环境的定位和地图的构建。
视觉SLAM方法有着广泛的应用，如无人飞行器、自动驾驶汽车、增强现实等领域。
在这些应用中，视觉SLAM能够帮助机器或系统在未知环境中实现自主导航和场景理解，提高其感知能力和操作能力。
视觉SLAM方法主要可以分为稀疏SLAM和稠密SLAM两大类。
稀疏SLAM方法采用基于特征的方法，即通过提取场景中的显著特征点或关键帧进行定位和建图。
典型的算法有基于滤波的扩展卡尔曼滤波（EKF-SLAM）和基于优化的非线性后端优化（BA）等方法。
扩展卡尔曼滤波是最早提出并应用于SLAM问题的方法之一。
它基于线性化的状态空间模型，通过滤波器进行状态估计和地图更新，但在处理大规模、复杂环境时存在计算效率低和不稳定的问题。
非线性后端优化方法是基于图优化理论的方法，通过最小化误差函数对状态和地图进行联合优化，可以得到更准确的定位和地图。
典型的算法有基于因子图的优化（GTSAM）和基于位姿图的优化（Pose Graph Optimization）等方法。
稠密SLAM方法则采用光流法或深度学习方法，通过计算相邻帧之间的像素位移或深度信息，实现对环境的精确建模。
典型的算法有基于基础矩阵的方法（例如，八点法、五点法）和基于深度学习的全局优化方法（例如，地图拼接网络、深度光度法）等。
八点法是基础矩阵计算中最简单常见的算法之一，通过至少通过八对对应点对计算出两帧之间的基础矩阵，从而实现相机运动的估计和地图的重建。
八点法基于线性方程组的求解，具有计算效率高的优势，但对输入数据质量和数量有一定要求。
视觉slam介绍 PPT
3.2 对极几何
• 几何关系：
• P在两个图像的投影为 p 1 , p 2 T 12
• 两个相O 机1 P之间的变换为 e 2 p 2
•
l在2第二个图像上投影为
e1,e2
• 记 ，称为极线，反之亦然
•
p 1 , p 2称为极点
• 实践当T 1中2：
侧重对外在的了解
• 准确的定位需要精确的地图 • 精确的地图来自准确的定位
第一讲 视觉SLAM概述 • How to do SLAM？——Se维码 Marker GPS 导轨、磁条 携带于机器人本体上的 IMU 激光 相机
第一讲 视觉SLAM概述
• 相机 • 以一定速率采集图像，形成视频 • 分类 • 单目 Monocular • 双目 Stereo • 深度 RGBD • 其他 鱼眼 全景 Event Camera, etc.
第一讲 视觉SLAM概述
• 回环检测 • 检测机器人是否回到早先位置 • 识别到达过的场景 • 计算图像间的相似性 • 方法：词袋模型
第一讲 视觉SLAM概述
• 建图 • 用于导航、规划、通讯、
可视化、交互等 • 度量地图 vs 拓扑地图 • 稀疏地图 vs 稠密地图
第二讲 相机与图像 Chapter 2: Cameras and Images
3.1 特征点法
• 特征点：图像当中具有代表性的部分
• 可重复性
• 可区别性
• 高效 • 本地 • 特征点的信息
特征描述应该在光照、视角发生少量变化时 仍能保持一致
• 位置、大小、方向、评分等——关键点
• 特征点周围的图像信息——描述子（Descriptor）
• 主流方法：SIFT/SURF/ORB （OpenCV features2d模块）
视觉slam的分类
视觉SLAM的分类引言随着计算机视觉和机器人技术的发展，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与建图）作为一种重要的感知和导航技术，被广泛应用于自主导航、增强现实、机器人导航等领域。
视觉SLAM通过从视觉传感器获取图像信息，并将其与运动估计算法相结合，实现同时定位机器人的位置和构建环境地图。
在这篇文章中，我们将对视觉SLAM的分类进行全面、详细、完整且深入地探讨。
单目视觉SLAM概述单目视觉SLAM是指仅通过单个摄像头获取的图像信息来实现同时定位和建图的技术。
相对于使用多个传感器的多传感器SLAM来说，单目视觉SLAM更加具有挑战性，因为单个视角往往无法提供足够的几何信息来进行定位和建图。
方法•特征点法：基于特征点的方法是最常用的单目视觉SLAM方法之一。
通常通过提取图像中的关键点，并使用特征描述子来进行特征匹配和跟踪。
同时，该方法也会估计摄像头的运动和三维场景点的位置，以实现定位和建图。
•直接法：直接法是另一种常用的单目视觉SLAM方法。
该方法通过将图像像素值直接用于估计摄像头的运动和场景的深度信息。
与特征点法相比，直接法能够获得更多的几何信息，但该方法对光照变化和纹理稀疏场景比较敏感。
应用•自主导航：单目视觉SLAM可以用于机器人的自主导航。
通过结合图像信息和运动估计，机器人可以实时地感知自身位置和周围环境，从而进行路径规划和避障。
•增强现实：单目视觉SLAM也可以应用于增强现实。
通过追踪相机的运动以及对场景中物体的建模，可以将虚拟对象与真实世界进行融合，使用户能够在现实世界中与虚拟对象进行交互。
双目视觉SLAM概述双目视觉SLAM是指基于双目（左右）摄像头获取的图像信息来实现同时定位和建图的技术。
相对于单目视觉SLAM来说，双目视觉SLAM可以通过摄像头之间的视差来获得更多的三维信息，从而提高定位和建图的精度。
方法•立体匹配法：双目视觉SLAM中最常用的方法是立体匹配法。
SLAM入门之视觉里程计（2）：相机模型（内参数，外参数）
SLAM⼊门之视觉⾥程计（2）：相机模型（内参数，外参数）相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平⾯（⼆维空间）过程，可以简单的使⽤⼩孔成像模型来描述该过程，以了解成像过程中三维空间到⼆位图像空间的变换过程。
本⽂包含两部分内容，⾸先介绍⼩孔成像模型的各种⼏何关系；接着描述了成像过程中的四种坐标系（像素坐标，图像坐标，相机坐标，世界坐标）的变换关系。
⼩孔成像模型相机可以抽象为最简单的形式：⼀个⼩孔和⼀个成像平⾯，⼩孔位于成像平⾯和真实的三维场景之间，任何来⾃真实世界的光只有通过⼩孔才能到达成像平⾯。
因此，在成像平⾯和通过⼩孔看到的真实三维场景存在着⼀种对应关系，也就是图像中的⼆维像点和真实三维世界的三维点存在某种变换关系。
找到了这种变换关系，就可以利⽤图像中的⼆维点信息来恢复场景的三维信息。
下图是⼩孔成像的模型，为了简化模型，将成像平⾯放在了⼩孔的前⾯，并且成的像也是正⽴的在描述⼩孔的成像过程前，⾸先来定义两个坐标系：相机坐标系（三维坐标系）相机的中⼼被称为焦点或者光⼼，以焦点O_c为原点和坐标轴X_c,Y_c,Z_c组成了相机坐标系图像坐标系（⼆维坐标系）成像平⾯中，以成像平⾯的中⼼O'为原点和坐标轴x',y'组成了图像坐标系。
⼩孔成像实际就是将相机坐标系中的三维点变换到成像平⾯中的图像坐标系中的⼆维点。
假设，三维空间中点P，其在相机坐标系中的坐标是P_c=[X,Y,Z]^T；其像点p，在图像坐标系的中的坐标是p=[x,y]^T，由于光轴垂直与成像平⾯，那么可以知道像点p在相机坐标系中的坐标是p=[x,y,z]^T,其中z =f(f是焦点到成像平⾯之间的距离，被称为焦距)。
由上图根据三⾓形的相似关系，可以得到如下公式：\frac{Z}{f}=\frac{X}{x}=\frac{Y}{y}将上⾯公式整理后可以得到：\left\{ \begin{array}{l} x = f\frac{X}{Z} \\ y = f\frac{Y}{Z} \\ z = f \end{array} \right.上⾯的公式就是⼩孔相机模型的基础公式了，有了此公式可以推导出更详细的⼩孔相机模型的参数：内参数外参数在推导相机的内参数和外参数前，需要先了解下齐次坐标的概念。
视觉SLAM十四讲——对极约束求解相机运动（2D-2D）
视觉SLAM⼗四讲——对极约束求解相机运动（2D-2D）主要内容1. 对极约束 ⼏何意义是，P，三者共⾯，对极约束同时包含了平移和旋转。
基础矩阵： 本质矩阵： 对极约束表⽰： 其中，分别表⽰为相机坐标系下归⼀化的平⾯坐标2. 本质矩阵的特点（3×3） 1）E在不同尺度下是等价的 2) 内在性质：奇异值必定是的形式 3）由于平移+旋转，共有6个⾃由度，但因为尺度等价性，E实际上有5个⾃由度3 本质矩阵求解——⼋点法 1） E的内在性质是⼀种⾮线性性质，在求解线性⽅程时会带来⿇烦，因此不会⽤5对点来求解。
2）未知数共有9个，只考虑尺度等价性，所以⽤8对2D-2D点来求解，线性变换的⽅法。
3）求解矩阵后，进⾏奇异值分解分（SVD），得到运动信息 4）分解的时候，会有4中情况，选取⼀个点进⾏求解，检测该点在两个相机下的深度信息，选取两个正的深度。
5）线性⽅程解可能不满⾜E的内在性质，将求解出来的矩阵投影到E所在的流形上。
4 单应矩阵H 定义与旋转，平移及平⾯的参数有关。
1) ⾃由度为8的单应矩阵可以通过4对匹配点进⾏计算（注意，这些特征点不能有三点共线的情况） 2）求解⽅法：直接线性变换法，对其进⾏分解得到运动信息，分解⽅法有数值法和解析法 4组解，（根据计算点的深度以及平⾯的法向量信息选取合理的解） 3）意义 3.1）描述了两个平⾯之间的映射关系，若所有特征点落在同⼀平⾯，则可以通过H估计运动， 具体应⽤在⽆⼈机携带俯视相机或扫地机器⼈的顶视相机中。
3.2）当特征点共⾯或者相机发⽣纯旋转时，基础矩阵⾃由度下降，H可以估计纯旋转的运动信息。
5. 在实际应⽤，为避免退化现象造成的影响，会同时估计F和H，选择其中重投影误差⽐较⼩的那个作为最终运动的估计结果。
6. 对极⼏何2D-2D的特点 1）尺度不确定性 t归⼀化相当于固定了尺度信息，成为单⽬SLAM的初始化，后⾯的轨迹和地图以此单位进⾏计算。
视觉slam的介绍
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称为极点
• 实践当中：
•
通过特征匹配得到，P未知，
•
待求(本质矩阵、单应矩阵）
未知
3.3 三角化
• 已知运动时，求解特征点的3D位置 • 几何关系： • 求 时，两侧乘
• 反之亦然
• 或者同时解
•求
的最小二乘解
3.4 PNP
• 已经3D点的空间位置和相机上的投影点， 求相机的旋转和平移（外参）
3.5 光流
• 设 t 时刻位于 x,y 处像素点的灰度值为 • 在 t+dt 时刻，该像素运动到了
• 希望计算运动 dx, dy
• 灰度不变假设： • 注意：灰度不变是一种理想的假设，实际当中由于高光/阴影/材质/曝光等不同，很
可能不成立。
3.5 光流
• 对 t+dt 时刻的灰度进行Taylor展开并保留一阶项：
• 由于灰度不变，所以
• 希望求解dx/dt, dy/dt
因此 =>
x方向梯度
随时间变化
y方向梯度
3.5 光流
• 但本式是一个二元一次线性方程，欠定
• 需要引用额外的约束
• 假定一个窗口（w ´ w）内光度不变：
• 通过超定最小二乘解求得运动 u,v
3.5 光流
最后，我们可以通过光流跟踪的特征的，用PnP、ICP或对极几何来估计 相机运动。总而言之，光流法可以加速基于特征点的视觉里程计算法，避免计 算和匹配描述子的过程，但要求相机运动较慢（或采集频率较高）。
• 相机
• 以一定速率采集图像，形成视频
• 分类
• 单目 Monocular • 双目 Stereo • 深度 RGBD • 其他 鱼眼 全景 Event Camera, etc.
视觉slam十四讲 引用
视觉slam十四讲引用视觉SLAM是一种基于视觉传感器的同时定位和地图构建技术，它可以在没有GPS信号的情况下实现精确的定位和地图构建。
视觉SLAM 十四讲是一本介绍视觉SLAM技术的经典教材，由国内外知名学者合作编写而成，内容涵盖了视觉SLAM的基础理论、算法原理、实现方法以及应用案例等方面。
视觉SLAM的基本原理是通过视觉传感器获取场景的图像信息，然后通过计算机视觉算法对图像进行处理，提取出场景中的特征点，并利用这些特征点进行定位和地图构建。
视觉SLAM技术的优点在于可以实现高精度的定位和地图构建，同时还可以适应各种环境和场景，具有广泛的应用前景。
视觉SLAM十四讲的内容十分丰富，其中包括了视觉SLAM的基础理论、算法原理、实现方法以及应用案例等方面。
在基础理论方面，该书介绍了视觉SLAM的基本原理和相关概念，包括相机模型、特征点提取、特征匹配、位姿估计等内容。
在算法原理方面，该书详细介绍了视觉SLAM中常用的算法，包括基于滤波器的方法、基于优化的方法、基于深度学习的方法等。
在实现方法方面，该书介绍了视觉SLAM的实现流程和常用工具，包括ORB-SLAM、LSD-SLAM、SVO 等。
在应用案例方面，该书介绍了视觉SLAM在机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域的应用案例。
视觉SLAM十四讲的编写者是国内外知名的视觉SLAM专家，他们在该领域拥有丰富的研究经验和实践经验。
该书的编写风格简洁明了，内容系统全面，既适合初学者入门学习，也适合专业人士深入研究。
此外，该书还提供了大量的代码实现和数据集，方便读者进行实践和验证。
总之，视觉SLAM十四讲是一本非常优秀的视觉SLAM教材，它详细介绍了视觉SLAM的基础理论、算法原理、实现方法以及应用案例等方面，对于学习和研究视觉SLAM技术的人士来说是一本不可多得的好书。
激光视觉融合slam原理介绍
激光视觉融合slam原理介绍
激光视觉融合SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用激光和视觉传感器进行环境感知和自主导航的技术。
它可以同时实现机器人的定位和地图构建，适用于室内和室外环境。
激光传感器通过发射激光束并测量其返回时间和强度来获
取环境的深度信息，从而构建三维点云地图。
视觉传感器则通过摄像头捕捉环境的图像，并通过特征提取和匹配技术来获得相机的位姿信息。
激光视觉融合SLAM的原理是将激光和视觉传感器的数据进行融合，以实现更准确和鲁棒的定位和地图构建。
具体步骤如下：
1. 数据采集：机器人同时使用激光传感器和视觉传感器获取环境的深度和图像数据。
2. 特征提取与匹配：图像数据通过特征提取算法提取出关键点，然后通过特征描述子对关键点进行描述。
接着，将激光的扫描数据与图像中的特征进行匹配，以估计机器人在当前帧的位姿。
3. 建图：利用激光数据，根据当前帧的位姿信息，将扫描点云映射到已知的地图中，逐渐构建出三维地图。
4. 位姿估计：通过视觉数据的匹配结果和激光数据的地图匹配结果，结合传感器的运动模型，对机器人在当前帧的位姿进行估计。
5. 优化与更新：使用优化算法对位姿进行优化，以提高定位的准确性。
同时，不断更新地图以适应环境的变化。
通过不断的数据采集、特征提取与匹配、建图、位姿估计和优化与更新等步骤，激光视觉融合SLAM可以实现精确的环境感知和自主导航，为机器人在未知环境中的定位和路径规划提供支持。
vslam技术原理
vslam技术原理VSLAM技术原理VSLAM技术是指视觉SLAM技术，是一种利用摄像头或激光雷达等传感器获取环境信息，实现机器人自主定位和建图的技术。
本文将从以下几个方面详细介绍VSLAM技术的原理。
一、SLAM基础概念1.1 SLAM定义Simultaneous Localization and Mapping（同时定位与建图），简称SLAM，是指在未知环境中，通过机器人自身传感器获取环境信息，实现机器人自主定位和地图构建的过程。
1.2 SLAM组成要素SLAM系统由三个部分组成：传感器、运动模型和地图构建模型。
其中传感器用于获取环境信息，运动模型用于预测机器人的运动轨迹，地图构建模型用于生成地图并估计机器人在地图上的位置。
二、VSLAM基本原理2.1 VSLAM定义Visual Simultaneous Localization and Mapping（视觉同时定位与建图），简称VSLAM，是指利用摄像头等视觉传感器获取环境信息，实现机器人自主定位和地图构建的过程。
2.2 VSLAM组成要素VSLAM系统由两个部分组成：视觉传感器和视觉SLAM算法。
其中视觉传感器用于获取环境信息，视觉SLAM算法用于实现机器人自主定位和地图构建。
三、VSLAM技术原理3.1 视觉传感器视觉传感器包括摄像头、双目摄像头、RGB-D相机等。
这些传感器能够获取环境中的图像信息，并将其转化为数字信号，供计算机进行处理。
3.2 视觉SLAM算法视觉SLAM算法主要分为前端和后端两部分。
前端主要负责提取关键点、匹配特征点等工作；后端则负责优化机器人的位置和地图。
3.2.1 前端前端主要包括特征提取、特征描述和特征匹配三个步骤。
（1）特征提取：通过角点检测或边缘检测等方法，提取出图像中的关键点。
（2）特征描述：对于每个关键点，提取其周围区域的局部特征，并将其转化为高维向量表示。
（3）特征匹配：通过计算两张图像中的关键点的相似度，找到它们之间的对应关系。