视觉SLAM的方案总结
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MoNoSLAM:

以恢宏Carl曼滤波为后端,追踪前端非常疏弃的特征点,以相机的日前状态和全体路标点为状态量,更新其均值和协方差。

可取:在二零零七年,随着计算机品质的晋级,以致该系统用萧疏的主意管理图像,使得该方案使得SLAM系统能够在线运转。(在此之前的SLAM系统是基本不能够在线运维的,只可以靠机器人带领相机采撷的数目,再离线进行一定和建图。)

破绽:MoNoSLAM存在使用场景窄,路标数量少于,周全特征点非常轻松错过等短处,未来早已告一段落了对其开辟。

PTAM( Parallel Tracking And Mapping )

       首要原理是: 从版画图像上捕捉特征点,然后检查实验出平面,在检查评定出的平面上建构设想的3D坐标,然后合成雕塑图像和CG。当中,独特之处在于,立体平面包车型大巴检查实验和图像的合成选用并行管理。

优点:提议并促成了追踪与建图进程的并行化,将左右端分离,使用非线性优化方案,不仅可以够实时的定势与建图,也得以在编造平面上叠合物体。

缺点:场景小,追踪轻松遗失。

ORB-SLAM(承袭并改革PTAM)http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/

可取:泛用性:支持单目,双目,凯雷德GB-D三种情势。整个类别围绕ORB特征进行测算,在效用与精度之间产生了平衡,并围绕特征点举办了优化。其围绕检查实验算法能够有效地防卫固有误差的堆叠。使用七个线程实现SLAM,获得了较好的追踪和建图效果,能够保险轨迹和地图的大局一致性。

       劣势:对于每幅图像都亟需总结ORB特征耗费时间大。三线程给CPU带来十分大担任,在一贯到嵌入式设备上有一定的大多不便,ORB-SLAM的建图为荒废特征点,只可以满足一定效能。

LSD-SLAM(Large Scale Direct monocular SLAM)

       将单目直接发应用到了半密布的单目SLAM中,无需总计特征点,还是能够创设版稠密地图.

亮点:直接法是针对性像素举办的;对特色缺点和失误区域不灵动,半稠密追踪可以保险追踪的实时性和稳定;在cpu上达成了半细密地图的重新创建。

症结:对相机内参和暴露特别灵敏,而且在相机快捷移动时便于错失,在围绕检验部分,未有一直基于直接发达成,注重特征点方程进行回环检验,尚未完全摆脱特征点的臆想。

SVO( Semi-direct Visual Odoemtry )

基于荒废离接法的视觉里程计,在促成人中学,使用了4x4的小块进行块相配,揣摸相机资自己的移动。

亮点:速度非常快,在低等总结平台上也能达到实时性,切合总结平台受限的场合。

症结:在平视相机中显示不好;放任了后端优化和环绕检查评定部分,SVO的位姿测度留存总计基值误差,并且错过后不太轻松开展重向来。

RTAB-MAP(ENCOREGB-D传感器上的SLAM方案)

       给出了一套完整的EvoqueGB-D SLAM方案,如今能够直接从ROS中获得其二进制程序,在Google Project Tango上能够获得其应用软件直接使用。

优点:原理简单;帮衬PAJEROGB-D和肉眼传感器,且提供实时的固化和建图作用。

破绽:集成度高,强大,在其上开展贰次开采困难,适配合为SLAM应用而非研商选拔。

 

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