目录1、Shi-Tomas角点检测2、亚像素级别角点位置优化3、ORB特征点4、特征点匹配5、RANSAC优化特征点匹配6、相机模型与投影1、Shi-Tomas角点检测 //Shi-Tomas角点检测inttest1(){ Matimg=imread("F:/testMap/lena.png"); if(!img.data) { coutcorners; goodFeaturesToTrack(gray,corners,maxCorners,quality_level,minDistance,Mat(),3,false); //绘制角点 vectorkeyPoints;//存放角点的Key
在前文我们已经安装运行了ORB_SLAM2，下载和编译（包括报错）在文章：ORB_SLAM2下载编译及运行EuRoC数据集_浅梦语11的博客-CSDN博客_euroc数据集下载 并且我们使用运行了EuRoC数据集。今天利用框架运行KITTI数据集。 注意：如果没有运行成功EuRoC数据集，可能本教程并不适合，因为运行成功EuRoC数据集时，ORB_SLAM2已经成功编译了，在ros空间创建好后，直接将编译过的文件夹整个复制进去，之后再catkin_make等，然后运行数据集。 但是如果是从头开始，没有编译过ORBSLAM2而是刚刚下载，可以考虑这个教程试试：O
论文信息标题：NICE-SLAM:NeuralImplicitScalableEncodingforSLAM作者：ZihanZhu，SongyouPeng，ViktorLarsson—ZhejiangUniversity来源：CVPR代码：https://pengsongyou.github.io/nice-slam时间：2022Abstract神经隐式（Neuralimplicitrepresentations）表示最近在同步定位和地图绘制（SLAM）方面有一定的进展，但现有方法会产生过度平滑的场景重建，并且难以扩展到大型场景。这些限制主要是由于其简单的全连接网络架构，未在观测中纳入本地信息
激光slam：LeGO-LOAM---代码编译安装与gazebo测试LeGO-LOAM简介相比LOAM改进部分LeGO-LOAM代码编译安装LeGO-LOAMGazebo测试LeGO-LOAM简介LeGO-LOAM的英文全称是lightweightandgroundoptimizedlidarodometryandmapping。轻量化具有地面优化的激光雷达里程计和建图其框架如下，大体和LOAM是一致的LeGO-LOAM是基于LOAM的改进版本，其主要目的是为了实现小车在多变地形下的定位和建图，针对前端和后端都做了一系列的改进。在原本的LOAM中比如应用场景是：AGV在草地中行驶，草地中的点会
节点图匹配精度帧率做到100ms左右，纯ndt在2-3cm的位置误差，角度误差在0.2度左右一.代码实现流程二.ndt算法原理一.该算法定位有三个进程文件1.map_loader.cpp用于点云地图的读取，从文件中读取点云后对这个点云地图进行旋转平移后发布点云地图到ros #include"map_loader.h"MapLoader::MapLoader(ros::NodeHandle&nh){std::stringpcd_file_path,map_topic;//点云地图读取路径nh.param("pcd_path",pcd_file_path,"");//点云地图话题名nh.param
连载文章，长期更新，欢迎关注：写在前面第1章-ROS入门必备知识第2章-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉SLAM系统 9.1ORB-SLAM2算法 9.2LSD-SLAM算法 9.3SVO算法第10章-其他SLAM系统第11章-自主导航中的数学基础第12章-典型自主导航系统第13章-机器人SLAM导航综合实战上一章介绍了以激光雷达做为数据输入的激光SLAM系统，激光雷达的优点在于数据稳定性好、测距精度高、扫描范围广，但缺点是价格昂
连载文章，长期更新，欢迎关注：写在前面第1章-ROS入门必备知识第2章-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉SLAM系统 9.1ORB-SLAM2算法 9.2LSD-SLAM算法 9.3SVO算法第10章-其他SLAM系统第11章-自主导航中的数学基础第12章-典型自主导航系统第13章-机器人SLAM导航综合实战上一章介绍了以激光雷达做为数据输入的激光SLAM系统，激光雷达的优点在于数据稳定性好、测距精度高、扫描范围广，但缺点是价格昂
目录一、机器人运动学分析二、阿克曼小车 2.1运动学分析一、机器人运动学分析 想要让机器人运动，除了提供目标速度还不够，需要将机器人的目标速度转换每个电机实际的目标速度，最终根据电机的目标速度对电机的控制实现对机器人的控制。机器人的目标速度转换成电机的目标速度这个过程叫“运动学分析”，运动学分析又分为正解和逆解，在运动学分析之前先来分别解释一下什么是运动学正解和运动学逆解（在笔者之前的机器人学中也有机械臂的正逆运动学分析有兴趣的同学可以去查看）： 对于移动机器人运动学分为以下两个：1、正解：通过机器人的各轮速度求出机器人X轴、Y轴和Z轴方向的速度。2、逆解：通过机器人X轴、Y轴和Z轴方向的速度
一、全景相机模型相机坐标系中空间点投影到二维图像的过程可以简化为将空间点投影到单位球面上，然后将此球面展开成全景图像。式中：ri一空间点在相机坐标系中与原点的距离；t0一投影函数。可以看出，全景相机的投影过程是非线性的。能看出全景图像的畸变系数为cosp，图2-4为全景机图像畸变的示意图，图中红色椭圆示意该区域图像性变形程度。可以看出近图像顶端或底端时图像变形严重。二、对极几何对极几何是两幅图像之间固有的投影几何约束，它只与相机的内参数和两幅图像之间的相对位姿有关。其中基本矩阵和本质矩阵与图像的场景无关，但基本矩阵和本质矩阵可以通过两幅图像上的对应点关系计算而得。根据相机投影的模型以及共面几何
一、全景相机模型相机坐标系中空间点投影到二维图像的过程可以简化为将空间点投影到单位球面上，然后将此球面展开成全景图像。式中：ri一空间点在相机坐标系中与原点的距离；t0一投影函数。可以看出，全景相机的投影过程是非线性的。能看出全景图像的畸变系数为cosp，图2-4为全景机图像畸变的示意图，图中红色椭圆示意该区域图像性变形程度。可以看出近图像顶端或底端时图像变形严重。二、对极几何对极几何是两幅图像之间固有的投影几何约束，它只与相机的内参数和两幅图像之间的相对位姿有关。其中基本矩阵和本质矩阵与图像的场景无关，但基本矩阵和本质矩阵可以通过两幅图像上的对应点关系计算而得。根据相机投影的模型以及共面几何
