上阶段已完成的工作(2018.6.25-2018.7.6)
特征点法估计相机运动的几种方式:
- [2D->2D]对极几何法(特征法)获取相机位姿(R和t):通过求解E(8对点法)、F、或H(4对点法)的方式;
- 三角测量法估计地图点的深度(s);
- [3D->2D]PnP法通过n对3D点和2D点的投影关系求解相机位姿(R和t):
- 直接线性变换(6对匹配点)
- P3P(3对匹配点)
- BA:相机方程关于位姿与特征点的导数方程,后续通过G-N,或L-M得到增量方向
- [3D->3D] 通过ICP求解得到R和t
直接法估计相机运动的几种方式:
- 只计算特征点,不计算描述子,跟踪特征点运动(求解像素点在x-轴和y-轴的速度)
- 只计算特征点,不计算描述子,用直接法计算下一时刻位置(书上没有详细介绍)
- 不计算特征点,不计算描述子,用直接法计算相机运动:灰度不变性假设,迭代求解优化问题的J矩阵配合G-N,或L-M得到增量方向最后间接得到相机位姿R和t
前端代码的研读与讨论
- 小组成员共同讨论前端代码的实现与设计细节
本周工作计划(2018.7.9-2018.7.13)
- 后端理论:线性与非线性系统,BA与图优化
- 小组基础知识学习的讨论
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