1、视觉slam简介
偶然知道slam这个东西,觉得有趣,找了些资料看,以下为个人总结,主要参照高翔所著的《视觉SLAM十四讲》。
1、什么是slam?
SLAM缩写Simultaneous Localization and Mapping,意为同时定位与地图构建。它是搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动。
2、经典视觉slam的框架
经典的视觉SLAM框架(图来自《视觉SLAM十四讲》,侵删)
传感器信息读取:从相机中读取连续帧的图像。
前端视觉里程计(VO):估算相邻图像间相机的运动,以及局部地图的样子。
后端(非线性)优化: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,得到全局一致的轨迹和地图。由于接在VO之后,又称为后端。
回环检测:回环检测判断机器人是否到达过先前的位置。如果检测到回环,它会把信息提供给后端进行处理。
建图:根据估计的轨迹,建立与任务对应的地图。
前端和计算机视觉研究领域相关,比如图像的特征提取与匹配等,后端则主要是滤波与非线性优化算法。
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