视觉SLAM
如何使用计算机视觉技术进行视觉SLAM定位与建图

如何使用计算机视觉技术进行视觉SLAM定位与建图视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是一种利用计算机视觉技术进行定位与建图的方法。
通过使用摄像头或其他视觉传感器,结合计算机视觉算法,在不依赖于外部定位系统的情况下,实时地估计相机的运动轨迹,并生成环境地图。
视觉SLAM技术在许多领域中得到了广泛应用,如无人机导航、自动驾驶、增强现实等。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行视觉SLAM定位与建图的基本原理和常用方法。
一、视觉SLAM的基本原理视觉SLAM主要通过两个步骤实现定位与建图:特征提取和运动估计。
具体流程如下:1. 特征提取:从图像序列中提取关键特征点,以获取稳定可靠的图像特征。
常用的特征提取算法有SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(速度快的特征变换)和ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)。
这些算法能够提取出在不同视角下具有唯一性的图像特征点。
提取到的特征点将被用于后续的运动估计。
2. 运动估计:通过特征点的运动轨迹,计算相机在连续帧之间的相对运动。
一种常用的方法是基于稀疏特征点的追踪,例如,通过匹配先前帧中的特征点与当前帧中的特征点,用最小二乘或RANSAC等方法计算相机姿态的变化。
运动估计的结果将被用于定位和建图的更新。
3. 定位更新:通过将估计的相机姿态与先前的定位结果进行融合,得到更准确的相机位置和姿态。
通常,通过运用滤波器,如扩展卡尔曼滤波器(EKF)或无迹卡尔曼滤波器(UKF),结合运动估计和传感器数据来实现定位的更新。
4. 地图更新:使用定位结果和特征点信息,建立和维护环境地图。
地图通常以稀疏或稠密的形式表示。
在建图过程中,常用的算法有图优化(Graph-SLAM)和基于光束法的建图方法。
二、常用的视觉SLAM算法视觉SLAM的研究领域非常广泛,有很多不同的算法和技术可供选择。
以下是几种常用的视觉SLAM算法:1. ORB-SLAM:ORB-SLAM是一种基于特征点的SLAM系统,它使用ORB特征描述子进行特征提取和匹配,利用优化算法来估计相机的运动轨迹和地图。
视觉SLAM综述

机器人导航中常用的4种传感器
SLAM数学模型
假设机器人携带相机在未知环境中运动,把一段连续时 间的运动变成离散时刻t=1,…k,用x表示机器人的自身 位置。则各时刻的位置就记为x 1 ,x 2 …x k ,它构成了 机器人的轨迹。地图方面,设地图由许多个路标组成, 而每个时刻,相机会测量到一部分路标点,得到它们的 观测数据。设路标点共有N个,用y 1 ,y 2 …y n 表示。
1.2 地图的稠密程度
按照所建地图的稠密程度,VSLAM 可以分为稠密 VSLAM 和稀疏 VSLAM。
稠密 VSLAM
利用整幅图像的所有像 素信息参与地图的构建, 利用价值高,但算法耗 时比较大,关键帧的位 姿不再重优化,定位精 度有限.
稀疏 VSLAM
只利用图像的特征点进 行定位和构图,因此只 能得到稀疏的环境地图, 但算法耗时相比稠密 VSLAM 小,定位精度 更高.
2.1 视觉里程计
特征提取与匹配
提取和描述图像特征点方法多种多样,最具代表性的是以下几种:
(文献略)
SIFT 特征点检测与描述
通过检测图像尺度空间的 极值确定特征点的位置, 把特征点周围 16 个梯度方 向直方图离散化为 128 维 浮点向量作为描述符。
SURF 特征点检测与描述
通过计算像素的 Hessian 矩阵确定特征点位置,把 特征点在横向和纵向的 Harr 小波响应构成的 64 维浮点向量作为描述符。
2、稀疏VSLAM的框架
稀疏地图VSLAM可以分为四个部分:视觉里程计,后 端优化,建图和闭环检测;关系如图所示。
传感器数据
视觉里程计
闭环检测
后端优化
建图
2.1 视觉里程计
视觉里程计( Visual Odometry,VO),主要依靠视觉 传感器,比如单目、双目相机来实现对物体的运动 估计。
视觉SLAM技术在巡检领域中的应用

视觉SLAM技术在巡检领域中的应用一、引言视觉SLAM技术(Simultaneous Localization and Mapping)是一种结合了计算机视觉和机器人领域的技术。
它主要是通过机器视觉算法来获取场景中的信息,然后通过算法处理这些信息,根据不同的变量进行自我定位和地图的创建。
视觉SLAM技术不仅仅应用于机器人自主导航领域,其在巡检领域也表现出了良好的应用效果。
二、视觉SLAM技术在巡检领域的应用2.1 巡检现状一些工业场景,如石油炼化厂、火电厂等,在运营时需要进行定期的检查和维护。
巡检的内容包括消防设备、压力容器、输油管道等等。
对于这些危险的场景,传统的巡检方式主要是靠人工完成,人工巡检费时费力,而且存在很大的风险。
同时也容易出现问题,影响巡检效果。
2.2 SLAM技术在巡检领域的应用视觉SLAM技术可用于无人机、机器人、智能巡检车等智能设备的巡检。
无人机、机器人等智能设备能够在危险和环境复杂的环境下完成自主飞行和移动。
视觉SLAM通过图像处理和建图技术生成场景地图和机器人地图。
通过机器人地图,机器人可以实时了解自己的位置,从而更好地规划路径和行动。
2.3 巡检效果SLAM技术使得机器人可以很好地完成巡检任务,提高了巡检效率,同时减少了人员伤亡事故的发生。
通过对巡检数据的分析,可以及时发现设备的异常情况,及时进行维修和更换,提高了设备的使用寿命。
同时,还可以实现自动化巡检,免去了人力巡检的重复劳动,从而大大减轻人力成本。
三、技术发展趋势随着SLAM技术发展的深入和智能巡检的需求不断增长,SLAM技术在巡检领域的应用将会越来越广泛。
同时,随着人工智能的开发和机器学习等技术的广泛应用,SLAM技术将更加高效、智能,实现更加复杂的巡检任务。
而且,人类也可以通过对SLAM技术的推广和应用,进行快速响应危险事件,进一步提高工业安全和可靠性。
四、结论视觉SLAM技术在巡检领域的应用能够有效解决人员巡检的繁琐和危险操作,大大提高了巡检效率,减少了人力成本和风险。
视觉slam前端技术原理

视觉slam前端技术原理
视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)前端技术是指利用摄像头或其他视觉传感器来实时地感知和建立环境地图,以及同时确定相机或传感器在这个地图中的位置。
这项技术在无人驾驶、增强现实和机器人领域有着广泛的应用。
视觉SLAM前端技术的原理涉及到几个关键步骤。
首先是特征提取和匹配,这涉及到从相机或传感器获取的图像中提取出关键点和特征描述子,然后在连续帧之间进行匹配,以便跟踪物体或场景的运动。
其次是运动估计,即通过匹配的特征点来估计相机或传感器的运动,这可以使用运动模型、光流法或者稀疏特征点法来实现。
接着是地图构建,通过不断地积累特征点的位置信息,可以逐步地建立起环境的地图。
最后是定位和回环检测,通过不断地匹配当前帧和先前帧的特征点,可以确定相机或传感器的位置,并且检测到环路,以提高位置估计的准确性。
除了这些基本原理外,视觉SLAM前端技术还涉及到很多细节问题,比如对图像噪声和变化光照的鲁棒性、对运动估计的实时性要求、对大规模地图的处理能力等等。
因此,视觉SLAM前端技术的研究和实现需要结合计算机视觉、图像处理、优化理论等多个领域的
知识,以及对实际应用场景的深刻理解和技术积累。
总的来说,视觉SLAM前端技术的原理是基于视觉传感器获取的图像信息,通过特征提取和匹配、运动估计、地图构建、定位和回环检测等步骤,实现对环境的实时感知和建图,以及对相机或传感器位置的实时定位。
这项技术的发展对于推动无人驾驶、增强现实和机器人等领域的发展具有重要意义。
视觉SLAM技术在室外导航中的应用研究

视觉SLAM技术在室外导航中的应用研究视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是一种利用相机图像进行场景重建和同时定位的技术。
随着计算机视觉和机器学习的快速发展,视觉SLAM技术在室外导航中的应用逐渐受到关注。
本文将探讨视觉SLAM技术在室外导航中的应用研究,并分析其优势和挑战。
一、视觉SLAM技术的概述视觉SLAM技术是建立在计算机视觉和机器学习的基础之上的一种新兴技术。
其基本原理是通过捕捉环境变化的相机图像数据,实时地建立地图并定位自身位置。
在室外环境中,这种技术能够利用地标物体、路标和路牌等进行地图构建和定位,从而实现准确的导航。
二、视觉SLAM技术在室外导航中的应用研究在室外导航中,视觉SLAM技术具有许多应用潜力。
首先,它可以用于未知环境的探测和勘测。
通过实时的图像采集和处理,可以快速建立一个准确的场景地图,为导航提供支持。
其次,视觉SLAM技术可以解决室外导航中的位置偏差问题。
在没有GPS信号或者信号不稳定的情况下,通过基于视觉的定位,可以提供更加准确的导航信息。
此外,视觉SLAM技术还可以用于室外路径规划和环境感知,为用户提供更加便捷和安全的导航体验。
三、视觉SLAM技术的优势与挑战视觉SLAM技术在室外导航中具有诸多优势。
首先,相比于传统的GPS定位技术,视觉SLAM技术在精度和稳定性上更加优越。
其次,视觉SLAM技术不受地理环境和天气条件的限制,可以在各种复杂的室外环境下实现准确的导航。
此外,视觉SLAM技术还可以结合其它传感器数据,如激光雷达和惯性导航系统,提高定位的可靠性。
然而,视觉SLAM技术在室外导航中也面临一些挑战。
首先,相机的视野和分辨率限制了室外导航的范围和精度。
其次,在复杂的室外场景中,存在光照变化、遮挡和动态物体等问题,这些会对视觉SLAM技术的定位和建图精度产生影响。
此外,实时性是室外导航中的一个重要需求,视觉SLAM技术需要处理大量的图像数据,对计算资源要求较高。
视觉slam十四讲 引用

视觉slam十四讲引用视觉SLAM是一种基于视觉传感器的同时定位和地图构建技术,它可以在没有GPS信号的情况下实现精确的定位和地图构建。
视觉SLAM 十四讲是一本介绍视觉SLAM技术的经典教材,由国内外知名学者合作编写而成,内容涵盖了视觉SLAM的基础理论、算法原理、实现方法以及应用案例等方面。
视觉SLAM的基本原理是通过视觉传感器获取场景的图像信息,然后通过计算机视觉算法对图像进行处理,提取出场景中的特征点,并利用这些特征点进行定位和地图构建。
视觉SLAM技术的优点在于可以实现高精度的定位和地图构建,同时还可以适应各种环境和场景,具有广泛的应用前景。
视觉SLAM十四讲的内容十分丰富,其中包括了视觉SLAM的基础理论、算法原理、实现方法以及应用案例等方面。
在基础理论方面,该书介绍了视觉SLAM的基本原理和相关概念,包括相机模型、特征点提取、特征匹配、位姿估计等内容。
在算法原理方面,该书详细介绍了视觉SLAM中常用的算法,包括基于滤波器的方法、基于优化的方法、基于深度学习的方法等。
在实现方法方面,该书介绍了视觉SLAM的实现流程和常用工具,包括ORB-SLAM、LSD-SLAM、SVO 等。
在应用案例方面,该书介绍了视觉SLAM在机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域的应用案例。
视觉SLAM十四讲的编写者是国内外知名的视觉SLAM专家,他们在该领域拥有丰富的研究经验和实践经验。
该书的编写风格简洁明了,内容系统全面,既适合初学者入门学习,也适合专业人士深入研究。
此外,该书还提供了大量的代码实现和数据集,方便读者进行实践和验证。
总之,视觉SLAM十四讲是一本非常优秀的视觉SLAM教材,它详细介绍了视觉SLAM的基础理论、算法原理、实现方法以及应用案例等方面,对于学习和研究视觉SLAM技术的人士来说是一本不可多得的好书。
视觉SLAM技术在自动导航中的应用

视觉SLAM技术在自动导航中的应用自动导航是当今科技发展中的一个重要领域。
它可以使机器在没有人类操控的情况下,实现导航、定位、避障等功能。
其中,视觉SLAM技术作为一种基于视觉感知的导航和定位技术,近年来备受关注。
本文将探讨视觉SLAM技术在自动导航中的应用,并讨论其优势、挑战以及未来发展趋势。
一、视觉SLAM技术的基本原理视觉SLAM技术,即基于视觉感知的并行定位与地图构建技术(Simultaneous Localization and Mapping)。
它的基本原理是通过视觉传感器获取环境信息,在未知环境中实现同时定位和地图构建。
其中,机器通过从传感器接收到的连续图像序列中提取特征点,并通过对这些特征点进行处理和匹配来实现位置估计和地图建立。
二、视觉SLAM技术在自动导航中的应用1. 室内导航系统:视觉SLAM技术在室内导航中有广泛应用。
通过与地面上的视觉标记物交互,机器可以实时感知自己的位置,并根据地图进行路径规划,从而实现室内的自主导航。
这在仓库物流、医院导航等场景中有着重要的应用价值。
2. 智能车辆:自动驾驶是当前智能车辆领域的热点。
视觉SLAM技术在自动驾驶中扮演着重要角色。
通过车载摄像头获取道路信息,并结合地图数据进行定位和规划,智能车辆可以实现准确的自主导航。
3. 无人机导航:无人机的自主导航是无人机领域的重要挑战之一。
视觉SLAM技术可以通过机载相机实时感知周围的环境,并根据建立的地图来规划路径,实现无人机的自主避障和定点飞行。
三、视觉SLAM技术在自动导航中的优势与传统的定位与导航技术相比,视觉SLAM技术具有以下优势:1. 实时性强:视觉SLAM技术利用机器的实时感知能力,可以在不断变化的环境中进行定位和地图建立,具有较高的实时性。
2. 精度高:通过对连续图像序列的处理和匹配,视觉SLAM技术可以实现对机器位置和环境地图的高精度估计和建立。
3. 省成本:相较于其他传感器设备,如激光雷达等,视觉SLAM技术所需的设备成本较低。
视觉slam的分类

视觉slam的分类视觉SLAM是指基于视觉传感器的同时定位与地图构建技术。
它是一种利用相机或摄像头来实现机器人或无人机在未知环境中自主定位和建图的技术。
视觉SLAM技术的应用非常广泛,包括自动驾驶、智能家居、机器人导航等领域。
视觉SLAM可以分为以下几类:1. 基于特征的SLAM基于特征的SLAM是指通过提取图像中的特征点来进行定位和建图的技术。
这种方法通常使用SIFT、SURF、ORB等算法来提取特征点,并使用RANSAC等算法来进行特征匹配和估计相机位姿。
基于特征的SLAM具有较高的精度和鲁棒性,但对于纹理较少的场景或者运动模糊较严重的情况下,可能会出现定位失败的情况。
2. 基于直接法的SLAM基于直接法的SLAM是指直接利用图像像素值来进行定位和建图的技术。
这种方法通常使用光流法或者稠密光流法来进行像素级别的匹配,并使用优化算法来估计相机位姿。
基于直接法的SLAM具有较高的鲁棒性和对纹理较少的场景具有较好的适应性,但需要较高的计算资源和较长的计算时间。
3. 基于半直接法的SLAM基于半直接法的SLAM是指结合了基于特征法和基于直接法的优点,通过利用像素值和特征点来进行定位和建图的技术。
这种方法通常使用SVO、DSO等算法来进行实现。
基于半直接法的SLAM具有较高的鲁棒性和较快的计算速度,但对于纹理较少的场景可能会出现定位失败的情况。
4. 基于深度学习的SLAM基于深度学习的SLAM是指利用深度学习技术来进行定位和建图的技术。
这种方法通常使用深度神经网络来进行图像特征提取和相机位姿估计。
基于深度学习的SLAM具有较高的鲁棒性和对于纹理较少的场景具有较好的适应性,但需要较大的训练数据集和较长的训练时间。
总之,视觉SLAM技术的分类主要是基于不同的特征提取和匹配方法,每种方法都有其优缺点和适用场景。
未来,随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展,视觉SLAM技术将会得到更广泛的应用和进一步的优化。
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用形式更简单的 E 。
三角测量确定深度
• 在得到运动之后,下一步我们需要用相机的运动估计特征点的空间位置。在单目 SLAM 中,仅通过单张图 像无法获得像素的深度信息,我们需要通过三角测量( Triangulation )(或三角化)的方法来估计地图点
回环检测
• 回环检测,又称闭环检测( Loop Closure Detection ),主要解决位置 估计随时间漂移的问题。 • 前端提供特征点的提取和轨迹、地图的初值,而后端负责对这所有的数据
进行优化。然而,如果像 VO 那样仅考虑相邻时间上的关联,那么,之前
产生的误差将不可避免地累计到下一个时刻,使得整个 SLAM 会出现累积 误差。长期估计的结果将不可靠,或者说,我们无法构建全局一致的轨迹
用对极几何恢复出在两帧之间摄像机的运动
• 现在,假设我们从两张图像中,得到了一对配对好的特征点,像图 7-7 里显示的那样。如果我们有若 干对这样的匹配点,就可以通过这些二维图像点的对应关系,恢复出在两帧之间摄像机的运动。
• 1. 根据配对点的像素位置,求出 E 或者 F ;
• 2. 根据 E 或者 F ,求出 R, t 。由于 E 和 F 只相差了相机
视觉 SLAM
蔺志强 苏 敬
• SLAM 是 Simultaneous Lo“同时定位与地图构
建”。它是指搭载特定传感器的主体,在没有环 境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的 模型,同时估计自己的运动。如果这里的传感器 主要为相机,那就称为“视觉 SLAM ”。
和地图。
核心问题是如何计算图像间的相似性
• 最简单的方式就是对任意两张图像都做一遍特征匹配,根据正确匹配的数量确定哪两个图像存在关联。但 计算量大,效率低下。 • 基于里程计的几何关系( Odometry based ), • 基于外观( Appearanc e based )仅根据两张图像的相似性确定回环检测关系,这种做法摆脱了累计误差, 使回环检测模块成为 SLAM 系统中一个相对独立的模块。
• 词袋模型:是用“图像上有哪几种特征”来描述一个图像。
建图
• 建图( Mapping )是
指构建地图的过程。
地图是对环境的描述, 但这个描述并不是固 定的,需要视 SLAM 的应用而定。
• 大体上讲,它们可以
分为度量地图与拓扑 地图两种 。
问题。一种典型的方式是把它构建成一个优化问题,
求解最优的 R, t ,使得误差最小化。
• 而为了降低优化计算的复杂性,利用有关数学表达的
好的性质,引入李群和李代数的知识。
李代数求导与扰动模型
提取特征点
特征匹配
• 最简单的特征匹配方法就是暴力匹配( Brute -Forc e Matcher )。快速近似最近邻( FLANN )算法更加适 合于匹配点数量极多的情况。些匹配算法理论已经成熟。
SLAM 流程图
整个视觉 SLAM 流程分为以下几步:
• 1. 传感器信息读取。在视觉 SLAM 中主要为相机图像信息的读取和预处理。如果在机 器人中,还可能有码盘、惯性传感器等信息的读取和同步。 • 2. 视觉里程计 (Visual Odometry, VO) 。视觉里程计任务是估算相邻图像间相机的 运动,以及局部地图的样子。 VO 又称为前端( Front End )。 • 3. 后端优化( Optimization )。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿,以 及回环检测的信息,对它们进行优化,得到全局一致的轨迹和地图。由于接在 VO 之 后,又称为后端( Back End )。 • 4. 回环检测( Loop Closing )。回环检测判断机器人是否曾经到达过先前的位置。 如果检测到回环,它会把信息提供给后端进行处理。
• 5. 建图( Mapping )。它根据估计的轨迹,建立与任务要求对应的地图。
数学模型(以针孔相机模型为例)
相机标定与像素坐标系
相机运动的数学模型
• 在这样设定中,“相机在环境中运动”,由如下两件事情描述: • 1. 什么是运动?我们要考虑从 k − 1 时刻到 k 时刻,相机的位置 x 是如何变化的。 • 2. 什么是观测?假设相机在 k 时刻,于 xk 处探测到了某一个路标 yj ,我们要考虑这件事情是如何用数学 语言来描述的。
的深度。
• 三角测量是指,通过在两处观察同一个点的夹角,确定该点的距离。
后端优化 • 后端优化主要指处理 SLAM 过程中噪声的问题。虽然我们很希
望所有的数据都是准确的,然而现实中,再精确的传感器也带
有一定的噪声。
• 后端优化要考虑的问题,就是如何从这些带有噪声的数据中,
估计整个系统的状态,以及这个状态估计的不确定性有多大— —这称为最大后验概率估计( Maximum-a-Posteriori , MAP )。 这里的状态既包括机器人自身的轨迹,也包含地图。 • 后端主要是滤波与非线性优化算法。
三维世界中刚体运动的描述方式:旋转与平移
欧氏空间的坐标变换关系。
为了使旋转和平移能够统一地表示成线性的表达式,以简化计算,通常采用齐次坐标和变换矩阵的形 式来表示。
李群与李代数
• 在 SLAM 中,除了表示之外,我们还要对它们进行估 计和优化。因为在 SLAM 中位姿是未知的,而我们需
要解决什么样的相机位姿最符合当前观测数据这样的