一、下载源代码打开终端，输入命令克隆仓库gitclonehttps://github.com/raulmur/DXSLAM.gitDXSLAM二、配置环境WehavetestedthelibraryinUbuntu16.04andUbuntu18.04,butitshouldbeeasytocompileinotherplatforms.C++11orC++0xCompilerPangolinOpenCVEigen3Dbow、Fbowandg2o(IncludedinThirdpartyfolder)tensorflow(1.12)作者提供了一个脚本build.sh来编译Thirdparty目
近期我国迎来了cov海啸，其实我也不知道我羊了没有，但并没有什么不舒服同时因为我没有测，那自然是没有羊，或者是薛定谔的羊。近年另外一块工作的综述，这篇科普的同时，也会包含部分有价值的信息。一.摘要：本文重点描述VSLAM与VIO的3D建图，重定位，回环与世界观，从小伙伴们最关心的工程和商用搞钱的角度进行详细分析，并从技术和实现部分详细描述各种类型SLAM在这块的差异。首先来4个基础逻辑：1.SLAM本质是数学问题，是一个科学家与工程师可以控制的数学问题，本质不是玄学，实现需要大量的数学知识与工具，需要极强的代码功底与硬软件开发能力。2.无论对SLAM系统如何分割，建图仍是位姿估计的副产品。3.
（RAL2023）摘要 本文介绍了一种利用点和线特征的高效视觉惯性同步定位和映射(SLAM)方法。目前，基于点的SLAM方法在弱纹理和运动模糊等场景下表现不佳。许多研究者注意到线特征在空间中的优异特性，并尝试开发基于线的SLAM系统。然而，线条提取和描述匹配过程的计算量巨大，难以保证整个SLAM系统的实时性，而错误的线条检测和匹配限制了SLAM系统性能的提高。本文通过短线融合、线特征均匀分布、自适应阈值提取等方法对传统的线检测模型进行改进，获得用于构建SLAM约束的高质量线特征。基于灰度不变性假设和共线性约束，提出了一种线光流跟踪方法，显著提高了线特征匹配速度。此外，提出了一种独立于线端
今天主要写针对主流VIO和VSLAM如VINS-MONO和DSO的工程改造思路肯定是有相当价值的，总体写得比较简单，需要具备软件/硬件/算法等各方面综合能力才能掌握主要路径，具体实现方面以后由其他同事来针对每一个单一闭环来更新。主流VIO系统核心问题如下：1.ZUPT零速修正与各种特殊场景失效的问题：这个在前文已经详细描述过6-7类常见问题，目前也已经在工程上完整的解决了，除了长时间的问题重复(如持续长时间的无纹理)或超长回环，其他问题均得到了很好的解决。在此提醒大家，使用的相机必须是室内全局快门+硬件MCU同步Td(最终Td控制到近乎于0)，室外如果使用卷帘相机必须精确掌握曝光时间，才能够比
stella_vslam适配的相机硬件有： stella_vslamisamonocular,stereo,andRGBDvisualSLAMsystem.该算法支持单目、双目还有RGBD的视觉SLAM系统它兼容各种类型的相机型号，并可以轻松定制其他相机型号。创建的地图可以存储和加载，然后stella_vslam可以根据预先构建的地图定位新图像。该系统是完全模块化的。它是通过使用易于理解的API将多个功能封装在单独的组件中而设计的。我们提供了一些代码片段来理解这个系统的核心功能。stella_vslam的一个显着特点是系统可以处理各种类型的相机模型，例如透视、鱼眼和等距柱状。如果需要，用户可
VIOBOT种子用户有了一定的数量，日常大家也会进行交流，整理总结一下近期的交流与答疑。VIO-SLAM(作为三维SLAM，相对于Lidar-SLAM和LIO-SLAM)在工程上落地的长期障碍，不仅在算法精度本身，还有相对严重的鲁棒性问题，尺度问题，世界观问题和沉重的开销/成本问题。这些我在过往的文章中已经提过了多次，我们组的核心工作也是一步步去解决这些通用性问题，工作已经持续了21个月，绝大部分问题也close掉了；剩下的少量遗留问题是极难解决的部分还在持续努力中。这些工程问题的本质是一些解决起来非常麻烦，看起来难以通用，同时在不同场景中还能跳出各种不同幺蛾子的状态估计问题。它们严重和直接地
VSLAM相关知识点这篇文章是对VSLAM涉及的知识点进行系统性的总结和更新，一些内容来源至VSLAM经典教材，博客，和开源项目(引用材料如下表)SLAM十四讲高博古月老师的技术博客崔神的github(VIO讲解）知乎面经计算机视觉life**相关知识点不断更新中-最近更新2022年12月5日工程问题RANSAC异常点剔除算法：使用需要有先验（需要提前知道inlier的比例是多少，知道点的卡方分布），迭代次数的公式模型(F或者H).RANSAC算法的输入是一组观测数据，一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型，一些可信的参数。RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子
