2-高翔：视觉SLAM基础理论.pdf

简介：
本书《视觉SLAM基础理论》由高翔撰写，专注于探讨Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 技术中的视觉相关部分，为读者提供坚实的理论知识和实践指导。 视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping），即同时定位与建图，在机器人技术领域扮演着重要角色，并在无人系统、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）及智能硬件等领域有着广泛应用。它主要解决的是如何让机器人在未知环境中自我定位并构建地图，以及处理内部和外部感知的问题。 SLAM的核心挑战在于应对传感器数据的不确定性，特别是针对视觉、激光雷达（LiDAR）、惯性测量单元（IMU）等内置传感器产生的噪声问题。视觉SLAM通过使用摄像头作为主要传感器，在成本低且信息量丰富的情况下，无需对环境做出特定假设便能实现定位与建图功能。然而，它也面临诸如尺度不确定性、初始化困难和光照变化等问题，这些问题会因不同的相机类型（单目、双目或RGB-D）以及安装方式而有所不同。 视觉SLAM可以分为多种类别：单目、双目及RGB-D等。每种类型的优缺点各异。例如，单目的成本较低但存在尺度不确定性；双目的计算量较大且配置复杂，但它能够提供深度信息；而RGB-D传感器虽然能主动测得深度值，但是其测量范围有限，并容易受到日光和材质的影响。 视觉SLAM的流程通常包括前端与后端两个部分。前端主要负责进行视觉里程计（Visual Odometry），通过追踪图像中的特征点来估计相机帧间运动并初步确定路标位置的空间坐标。此过程涉及如图像处理、特征检测及匹配等技术，以及对相机位移和旋转的准确估算。 后端优化则进一步结合多个时间步长内的视觉里程计结果，并采用非线性优化方法（例如Baum-Welch算法或Levenberg-Marquardt算法）来求解最佳估计值。这一步骤旨在解决局部优化累积误差的问题，以确保全局一致性与准确性。 回环检测是另一个关键组成部分，在机器人再次访问先前已知区域时能够发现并修正累计误差。地图构建则基于相机轨迹和图像信息生成符合任务需求的3D地图，可能包括点云、网格或特征点等类型的地图形式。 SLAM的数学模型通常依据机器人的运动与观测模型建立，其中相机位姿由李群及李代数表示，并且涉及关于投影几何学的观测模型。旋转和变换矩阵在该过程中扮演关键角色，但因其不支持加法运算而难以进行微分计算，在需要调整相机姿态时引入了李代数组的概念。实际应用中通常会利用如Eigen、Sophus或tf2等库来处理这些数学操作。 视觉SLAM是一个复杂的技术体系，涵盖图像处理、几何学原理及概率论等多个领域的知识，并且要求综合运用各种算法和技术以实现机器人的自主导航和环境认知功能。