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PL-VIO:融合点线特征的单目视觉惯性定位系统

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简介:
PL-VIO是一款创新性的单目视觉惯性里程计系统,它通过融合点和线特征,显著提升了在各种环境下的定位精度与鲁棒性。 PL-VIO:结合点与线特征的单眼视觉惯性里程计 相比单纯使用点要素,线要素能够提供更多的环境几何结构信息。为此,我们提出了一种称为PL-VIO的新系统,它是一种紧密耦合了点和线特征的单目视觉惯性里程表(Visual-Inertial Odometry, VIO)方案。 ### 1. 先决条件 #### 1.1 Ubuntu与ROS - 系统需求:Ubuntu 16.04。 - ROS版本:Kinetic,需额外安装以下ROS包: ``` sudo apt-get install ros-YOUR_DISTRO-cv-bridge ros-YOUR_DISTRO-tf ros-YOUR_DISTRO-message-filters ros-YOUR_DISTRO-image-transport ``` 对于使用ROS Kinetic的用户,请确保更新到opencv3版本: ``` sudo apt-get install ros-kinetic-opencv3 ``` #### 1.2 Ceres Solver安装 接下来,按照官方文档进行Ceres Solver的安装步骤。

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客服
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  • PL-VIO线
    优质
    PL-VIO是一款创新性的单目视觉惯性里程计系统,它通过融合点和线特征,显著提升了在各种环境下的定位精度与鲁棒性。 PL-VIO:结合点与线特征的单眼视觉惯性里程计 相比单纯使用点要素,线要素能够提供更多的环境几何结构信息。为此,我们提出了一种称为PL-VIO的新系统,它是一种紧密耦合了点和线特征的单目视觉惯性里程表(Visual-Inertial Odometry, VIO)方案。 ### 1. 先决条件 #### 1.1 Ubuntu与ROS - 系统需求:Ubuntu 16.04。 - ROS版本:Kinetic,需额外安装以下ROS包: ``` sudo apt-get install ros-YOUR_DISTRO-cv-bridge ros-YOUR_DISTRO-tf ros-YOUR_DISTRO-message-filters ros-YOUR_DISTRO-image-transport ``` 对于使用ROS Kinetic的用户,请确保更新到opencv3版本: ``` sudo apt-get install ros-kinetic-opencv3 ``` #### 1.2 Ceres Solver安装 接下来,按照官方文档进行Ceres Solver的安装步骤。
  • 基于线SLAM方法
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    本研究提出了一种创新的视觉 simultaneous localization and mapping (SLAM) 方法,通过深度融合点和线特征,显著提高了定位与建图的精确性和鲁棒性。 有两个关于点线特征综合的视觉SLAM代码,并且有大约10篇参考文献。
  • PL-VINS:重新里程计
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    PL-VINS是一种先进的视觉惯性里程计技术,通过创新算法显著提高了定位精度和鲁棒性,为机器人导航领域设立了新标准。 PL-VINS:一种实时单眼视觉惯性SLAM系统,结合了点和线的功能,在低功耗CPU Intel Core i7-10710U @ 1.10 GHz上运行时,能够在相同的速度下比VINS-Mono(2018 IROS最佳论文及TRO荣誉提名)提供更高的精度。 感谢湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室的研究三团队成员的帮助,他们为这项工作做出了重要贡献。王先生对SLAM研究充满热情,并正在寻找相关的工作机会。 这是项目的初始版本,在未来几个月内将进行进一步改进和优化。有关如何使用该系统的演示,请参考相应的说明文档。 1. 先决条件 1.1 Ubuntu与ROS环境:建议使用Ubuntu 18.04及ROS Melodic,具体安装步骤请自行搜索相关资料。 1.2 依赖项:Eigen 3.3.4 + OpenCV 3.2+ Ceres-solver,请记得执行sudo make install命令进行安装。
  • 基于SIFT方法
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    本研究提出了一种利用SIFT算法提取图像特征点,并通过双目视觉系统实现精确位置估计的方法,适用于复杂环境下的机器人自主导航和定位。 ### 基于SIFT特征点的双目视觉定位 #### 概述 本段落介绍了一种结合SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征点的双目立体视觉定位方法。该方法利用SIFT特征向量良好的鲁棒性来处理尺度、旋转和视角的变化,并通过匹配算法在左右图像中检测目标并获取匹配的SIFT特征点。最终,通过空间匹配点的选择与标定点坐标的计算等步骤,在摄像机坐标系中恢复出具有空间位置一致性的目标标定点的三维信息。 #### SIFT特征点介绍 SIFT特征是一种局部特征提取方法,由David Lowe在1999年提出。它通过对图像进行多尺度空间的极值检测、关键点定位以及方向赋值等步骤来提取一组稳定的特征点,这些特点包括: - **尺度不变性**:即使图像发生缩放变换,SIFT仍能识别相同的特征。 - **旋转不变性**:无论图像如何旋转,SIFT都能准确地找到对应的特征。 - **鲁棒性**:对于光照变化、噪声干扰和部分遮挡等情况具有较高的抗扰动能力。 提取过程主要包括四个步骤: 1. **尺度空间极值检测**:构建高斯差分金字塔,在不同的尺度空间寻找关键点的峰值。 2. **关键点定位**:对候选的关键点进行精确定位,去除低对比度和边缘噪声显著的位置。 3. **方向赋值**:为每个关键点分配一个或多个主方向以增强描述符的方向稳定性。 4. **特征向量生成**:在选定的区域建立描述子来捕获局部结构信息。 #### SIFT特征点在双目视觉中的应用 在双目视觉系统中,两台摄像机从不同角度同时拍摄同一场景。通过分析这两张图像之间的关系可以恢复出场景的三维信息。具体来说,在本研究中SIFT特征点用于以下环节: - **特征匹配**:利用SIFT向量匹配算法分别检测左右图像中的目标,并获取对应的SIFT特征点。 - **空间匹配点选择**:选取在左、右视图中有相应位置的目标标定点,以确保它们的空间一致性。 - **坐标计算**:根据选定的对应点,在摄像机坐标系中确定这些匹配点的具体位置。 - **三维信息恢复**:结合双目视觉原理和相机参数矩阵来重建目标标定点的三维空间数据。 #### 实验验证 实验表明基于SIFT特征点的方法能够显著提升定位精度与鲁棒性,尤其在处理复杂环境下的目标识别任务时表现突出。由于其强大的抗干扰能力,在光线变化较大或存在部分遮挡的情况下依然能实现准确的目标定位。 #### 结论 该方法为解决机器人视觉技术中的精确三维定位问题提供了一个有效的解决方案。它不仅提高了定位精度,还增强了系统的鲁棒性。未来的研究可以进一步探索如何在更复杂的环境中应用这一技术,并优化SIFT特征点提取算法以降低计算复杂度、提高实时性能。 --- 基于SIFT特征点的双目视觉定位方法高效且具有较强的抗干扰能力,特别适用于需要精确三维信息的应用场景如自动驾驶和机器人导航等领域。通过利用SIFT的特点可以有效地解决传统双目视觉中遇到的问题。
  • 与天文深度线算法
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    本研究提出一种创新性的非线性定位算法,结合惯性传感器和天文观测数据,显著提升导航系统的精度和可靠性,在复杂环境下的定位表现尤为突出。 针对传统惯性天文定位算法在进行导航定位过程中需要通过迭代计算来获取载体的经纬度信息的问题,不可避免地会引入一定的定位误差。本段落推导了天文高度角与平台误差角以及水平位置误差之间的数学模型,并提出了一种基于无迹卡尔曼滤波技术、以天文高度角为量测信息的惯性天文深组合导航算法。仿真结果显示,在使用单颗星进行定位的情况下,该算法能够实现有效的定位;当采用三颗星星时,组合导航系统的定位精度可以达到100米级别,显著提高了惯性与天文组合定位的整体性能。
  • 关于算法研究_周宇.caj
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    本文探讨了视觉与惯性导航系统(INS)融合技术在定位领域的应用,通过分析两种传感器的数据互补特性,提出了改进的定位算法,以提高定位精度和稳定性。作者:周宇。文档格式:CAJ。 本段落研究了基于视觉与惯性导航系统融合的定位算法,并采用扩展卡尔曼滤波方法进行分析。
  • 机载GPS/INS/及误差分析
    优质
    本研究探讨了结合机载GPS、INS和视觉系统的定位技术,并深入分析该系统在目标定位中的误差来源及其修正方法。 为了获取地面目标的三维位置,在考虑内外方位元素、传感器安装偏差以及图像定位误差的基础上,冯国虎和吴文启建立了基于GPS/INS的机载摄影测量定位公式。
  • fiejan.zip__基于网络
    优质
    本研究探讨了基于网络的特征融合技术,通过集成多种特征信息提升模型性能,适用于图像识别、语音处理等领域。 用于特征降维、特征融合和相关分析,BP神经网络则适用于函数拟合与模式识别,并采用自然梯度算法。