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视觉SLAM学习(一)

视觉SLAM学习(一)

作者: Sunshine_晗晗 | 来源:发表于2019-02-17 19:13 被阅读0次

基础知识

SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写,中文译作同时定位与地图构建。
对定位来说,我们可以通过传感器来实现该功能。传感器又分两类,一类是携带于机器人本体上的,例如轮式编码器,相机,激光传感器等;另一类是安装与环境中的,如可通过二维码等来实现。定位时采用的相机也不同,有单目相机,双目相机和深度相机三大类。

经典视觉SLAM框架

  1. 传感器信息的读取,在视觉SLAM中主要为相机信息的读取和预处理。
  2. 视觉里程计VO,估算相邻图像间相机的运动。
  3. 后端优化Optimization,后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息,对它们进行优化后,得到全局一致的轨迹和地图。
  4. 回环检测,判断机器人是否到达过先前的位置。
  5. 建图,根据估计的轨迹,建立与任务要求对应的地图。

上面是了解SLAM所需要的基础知识,当然还有一些数学知识,在此就不作介绍了,下次将介绍SLAM所考虑的一些基本问题。

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