视觉slam介绍
视觉slam十四讲 引用
视觉SLAM十四讲引言视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种通过摄像头获取图像数据，并在其中实时地定位和构建地图的技术。
它在无人驾驶、增强现实、机器人导航等领域有着广泛的应用。
《视觉SLAM十四讲》是一本经典的教材，本文将对该教材进行探讨和总结。
什么是视觉SLAM视觉SLAM是一种通过计算机视觉技术来实现实时定位和地图构建的技术。
通过摄像头获取图像，利用SLAM算法来实时地对机器人的位置和运动进行估计，并同时构建地图。
与传统的SLAM技术相比，视觉SLAM能够减少对其他传感器的依赖，提高系统的自主性和灵活性。
视觉SLAM的基本流程视觉SLAM的基本流程包括图像预处理、特征提取与匹配、运动估计、地图更新等步骤。
具体步骤如下：1.图像预处理–图像去畸变：对图像进行去除镜头畸变的处理，提高后续特征提取和匹配的效果。
–图像降噪：通过滤波等方法降低图像中的噪声，提高图像质量。
2.特征提取与匹配–特征提取：通过提取图像中的角点、边缘等特征点，用于后续的特征匹配和运动估计。
–特征匹配：通过比较两幅图像中的特征点，找到它们之间的对应关系，用于后续的运动估计和地图更新。
3.运动估计–单目SLAM：通过分析图像序列中的特征点的运动，估计机器人的运动轨迹。
–双目SLAM：利用双目摄像头获取的图像，通过立体视觉的方法来估计机器人的运动轨迹。
–深度估计SLAM：通过利用深度传感器获取的深度信息，估计机器人的运动轨迹。
4.地图更新–同步优化：通过对图像序列中的特征点和机器人的位姿进行联合优化，得到更精确的运动轨迹和地图。
–闭环检测：通过对图像序列中的特征点和地图进行匹配，检测是否存在闭环，进而修正运动估计和地图。
视觉SLAM算法简介视觉SLAM算法有很多种，常用的包括特征点法、直接法、半直接法等。
•特征点法：通过提取图像中的特征点，利用这些特征点之间的关系来进行定位和地图构建。
视觉SLAM技术在自动驾驶中的应用研究
视觉SLAM技术在自动驾驶中的应用研究随着自动驾驶技术的迅速发展，视觉SLAM技术作为一种重要的感知与定位技术逐渐受到广泛关注。
SLAM（Simultaneous Localizationand Mapping）技术以其能够同时在未知环境中建立地图与实时定位的能力，成为了自动驾驶系统中必不可少的一部分。
本文将探讨视觉SLAM技术在自动驾驶中的应用研究，包括其原理、关键技术以及现有的应用案例。
首先，我们来了解一下什么是视觉SLAM技术。
视觉SLAM是指利用摄像机输入的图像序列进行地图构建和机器人定位的技术。
在自动驾驶中，视觉SLAM可以通过车载摄像头获取交通场景的信息，进而实时构建地图和定位自身位置，从而实现精准的自动驾驶。
视觉SLAM技术的核心问题是通过摄像机获取的图像信息，建立一个能够表示环境的地图，并实时通过图像信息完成车辆自身的定位。
在这个过程中，需要解决的关键问题有图像特征提取与匹配、环境地图构建、定位估计和数据关联等。
首先，图像特征提取与匹配是视觉SLAM的基础。
视觉SLAM通过提取关键点和描述子来表示场景中的特征点，并通过匹配不同帧之间的特征点实现场景的三维重构和定位。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF、ORB等。
通过特征匹配，可以判断场景中的物体和位置的变化，进而构建地图和定位车辆。
其次，环境地图的构建是视觉SLAM的关键环节之一。
SLAM需要根据摄像头获得的图像数据，通过不断观测和融合来实现地图的建立。
地图构建可以通过三维重建、稠密地图或语义地图等方式实现。
三维重建是指根据摄像头获取的图像数据计算出三维点云，并对其进行地图构建。
稠密地图则是通过视觉SLAM算法实时生成稠密深度图，并结合局部地图构建全局三维地图。
语义地图则是在地图的基础上引入语义信息，将场景信息进一步丰富。
最后，定位估计和数据关联是视觉SLAM中的核心问题。
通过分析摄像头获得的图像序列，视觉SLAM可以估计出车辆在地图中的位置。
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
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。
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。
机器人视觉SLAM技术研究
机器人视觉SLAM技术研究随着人工智能技术的快速发展，机器人逐渐成为人们生活中的重要伙伴和助手。
而机器人在需要自主定位和导航的场景中，视觉SLAM技术的研究则显得尤为重要。
本文将探讨机器人视觉SLAM技术的基本概念、关键技术和应用前景。
一、机器人视觉SLAM技术的基本概念SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建。
机器人在未知环境中，凭借自身携带的传感器，通过融合传感器数据并实时计算定位和地图，以实现自主导航和运动规划的能力。
而视觉SLAM技术则是利用机器人携带的视觉传感器，通过图像信息的处理和分析，实现对机器人位置和周围环境建模的技术。
二、机器人视觉SLAM技术的关键技术1. 特征提取与匹配技术：机器人使用视觉传感器获取环境图像，并通过特征提取算法提取图像中的特征点。
然后，通过特征匹配算法将当前图像的特征点与先前保存的地图特征点进行匹配，从而实现机器人位置的估计。
2. 运动估计与滤波算法：机器人在运动过程中，需要实时估计自身的位置和姿态。
通过图像序列的处理和分析，利用运动估计与滤波算法，可以计算机器人的运动轨迹和姿态。
3. 地图构建与更新算法：机器人需要实时构建和更新周围环境的地图。
视觉SLAM技术利用图像序列构建环境地图，并通过数据关联和融合算法将新观测到的地图特征点与已有地图进行关联和融合，以实现地图的更新。
4. 协同定位技术：在机器人之间，通过相互协作和信息共享，可以提高定位的准确性和鲁棒性。
协同定位技术通过机器人之间的通信和数据共享，实现多机器人之间位置和地图的一致性。
三、机器人视觉SLAM技术的应用前景机器人视觉SLAM技术在许多领域具有广阔的应用前景。
1. 自主导航和运动规划：机器人具备了定位和地图构建的能力，可以在未知环境中自主导航和规划路径。
这为机器人在仓储、物流、服务机器人等领域的应用提供了巨大的潜力。
2. 室内场景建模和增强现实：机器人视觉SLAM技术可以用于室内场景的建模，实现室内地图的构建和更新。
视觉SLAM技术研究及其在智能导航中的应用
视觉SLAM技术研究及其在智能导航中的应用随着科技的发展，人们的生活也越来越多地依赖于智能化技术。
其中，智能导航技术的应用越来越广泛。
在智能导航技术中，视觉SLAM技术是非常重要的一环。
那么，什么是视觉SLAM技术？它有什么应用？今天，我们就来介绍一下视觉SLAM技术及其在智能导航中的应用。
一、视觉SLAM技术简介SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指同时进行实时建图和自身定位的技术。
其目的是在未知环境中进行自主导航，不需要进行其他辅助。
视觉SLAM技术则是使用摄像机和图像处理技术进行SLAM。
与其他SLAM技术相比，视觉SLAM技术具有以下优势：1. 无需外部传感器：相比于基于惯性传感器的技术，视觉SLAM技术只需要使用摄像机，可以大大降低成本。
2. 高精度：视觉SLAM技术可以利用摄像机对环境进行高精度地三维建模，定位精度更高。
3. 环境适应性好：在不同的环境下，如室内、室外、大型建筑等，视觉SLAM技术都可以实现有效的建图和定位。
二、视觉SLAM技术在智能导航中的应用1. 智能家居导航系统智能家居导航是人们日常生活中非常常见的一种智能导航应用场景。
在家居导航系统中，视觉SLAM技术可以根据家庭环境构建出三维平面图，实现家居内所有设备的自主导航。
当智能家电配备定位模块后，智能家电整合视觉SLAM技术，便可以实现避障导航，大大提高了智能家居系统的智能化程度。
2. 无人驾驶在无人驾驶中，视觉SLAM技术是实现自主导航的一项重要技术。
将视觉SLAM技术与激光雷达、GPS等其他传感器结合，无人车就能够实现准确的定位和无人驾驶。
近年来，国内外许多无人驾驶公司通过研发视觉SLAM技术，不断提升无人驾驶的驾驶精度和安全性。
3. 机器人导航机器人导航是视觉SLAM技术的又一个应用场景。
机器人通过搭载传感器设备，在未知环境中进行自主导航和定位，还可以用于工业、农业等领域。
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• 纯视觉Ba中，不存在相机与相机/路标
与路标之间的关联
• 整个误差函数由许多个这样小的项组 成
Dxc
Dx p
第五讲 回环检测
Chapter 5: Loop detection
为消除累计误差，获得全局一致的 地图和轨迹，仅仅通过帧间数据匹配 估计运动位姿是远远不够的，需要在 全局数据中进行处理才能得到更好的 结果。在这个过程中，回环检测就发 挥了非常重要的作用。回环检测可以 有效修正运动轨迹，将累计误差消除 。
t
3.5 光流
• 对 t+dt 时刻的灰度进行Taylor展开并保留一阶项：
• 由于灰度不变，所以
• 希望求解dx/dt, dy/dt
因此 =>
x方向梯度 随时间变化 y方向梯度
w´w
最后，我们可以通过光流跟踪的特征的，用PnP、ICP 或对极几何来估计相机运动。总而言之，光流法可以加速 基于特征点的视觉里程计算法，避免计算和匹配描述子的 过程，但要求相机运动较慢（或采集频率较高）。
• 代数的解法/优化的解法
• 代数的
• DLT • P3P • EPnP/UPnP/…
• 优化的：BLT（直接线性变换）
• 设空间点 • 投影点为： • 投影关系： • 展开：
• 注意最下一行为
归一化坐标
•
用它消掉前两行中的s，则一个特征点
提供两个方程：
• 为求解12个未知数，需要12/2=6对点。 • 将它看成一个关于t的线性方程，求解 （超定时求最小二乘解）
Chapter 3: Visual Odometry
• 特征点：图像当中具有代表性的部分
• 可重复性 • 可区别性 • 高效 • 本地
• 特征点的信息
特征描述应该在光照、视角发生少量变化
• 位置、大小、方向、评分等——关键点
仍能保持一致
• 特征点周围的图像信息——描述子（Descriptor）
• 主流方法：SIFT/SURF/ORB （OpenCV features2d模块）
• 基本形式：通过两张 图像计算运动和结构
• 不可避免地有漂移
• 方法
• 特征点法 • 直接法
• 建图
• 用于导航、规划、 通讯、可视化、交 互等
• 度量地图 vs 拓扑地 图
• 稀疏地图 vs 稠密地 图
第二讲 相机与图像
Chapter 2: Cameras and Images
原始形式 翻转到前面 整理之：
• 例子：ORB特征
• 关键点：Oriented FAST • 描述：BRIEF
• FAST
• 连续N个点的灰度有明显差异
• Oriented FAST • 在FAST基础上计算旋转
• BRIEF • BRIEF-128：在特征点附近的128次像素比较
• 几何关系：
• P在两个图像的投影为 • 两个相机之间的变换为 • 在第二个图像上投影为
视觉SLAM介绍
提要
第一讲 视觉slam概述
Chapter 1: Introduction
• Question 机器人自主运动两大基本问题
• 我在什么地方？——定位 • 周围长什么样子？——建图 • 机器人的“内外兼修”：定位侧重对自身的了解，建图侧重对外在的了解
• 准确的定位需要精确的地图 • 精确的地图来自准确的定位
可以发现，光流法
在跟踪过程中一部分特 征点会丢失，在第一帧 时有1749个特征点，而 在第10帧时大约还有 1640个特征点，相机的 视角在发生改变，所以 我们使用光流法时要注 意特征点的重新采集。
第四讲 后端
Chapter 4: Backend
4.1 BA与图优化
BA 算法起源于上世纪 60 年代，开始应用于图片拼接方向 ，正是由于 BA 的出现才使得图片自动拼接称为可能。在视觉 SLAM 产生之后，BA 被广泛应用于视觉SLAM的位姿优化， 其将相机位姿和特征点的空间位置进行同时优化，获得优化后 的结果。
• How to do SLAM？——Sensors
两类传感器 • 安装于环境中的：
• 二维码 Marker • GPS • 导轨、磁条 • 携带于机器人本体上的 • IMU • 激光 • 相机
仅有一个图像时：
• 可能是很近但很小的物体 • 可能是很远但很大的物体
它们成像相同
必须在移动相机后才能得知相 机的运动和场景的结构
• 成像平面到像素 坐标
代入 得
展开形式 矩阵形式
传统习惯
左侧是齐次坐标中间矩阵称为内参右数侧是非齐次坐标 内参通常在相机生产之后就已固定
先把P从世界坐标变到 相机坐标系下
• RGB-D相机：物理手段测量深度
• ToF或结构光两种主要原理 • 通常能得到与RGB图对应的深度图
第三讲 视觉里程计
• 当相机运动起来时
• 场景和成像有几何关 系
• 近处物体的像运动快 • 远处物体的像运动慢 • 可以推断距离
• 深度相机
• 物理手段测量深 度
• 结构光 ToF • 主动测量，功耗
大 • 深度值较准确 • 量程较小，易受
干扰
• 视觉里程计 Visual Odometry
• 相邻图像估计相机运 动
• 记 ，称为极线，反之亦然
•
称为极点
• 实践当中：
•
通过特征匹配得到，P未知，
未知
• 待求(本质矩阵、单应矩阵）
• 已知运动时，求解特征点的3D位置 • 几何关系： • 求 时，两侧乘
• 反之亦然
• 或者同时解
•求
的最小二乘解
• 已经3D点的空间位置和相机上的投影点， 求相机的旋转和平移（外参）
BA 本身也是一个非线性最小二乘问题。对于视觉 SLAM 来说 BA 问题可以简单的描述成在不同的相机位姿下看到了相 同的空间点，于是通过观测使得空间点和相机位姿之间产生了 约束，并且由空间点在两幅图像上的重投影产生了联系。由重 投影关系产生的误差即可建立最小二乘问题，求解该问题即可 对相机位姿和空间点进行同时优化。
回环检测本质上是图像相似度计算 的问题，一般使用 BOW 字典对图片 进行描述，通过检验图片中单词的数 量形成直方图，通过检验直方图之间 的关系确定图像之间的相似程度。一 般使用词袋模型判断回环检测需要进 行词典的建立以及后续对图像相似性 的处理。
• BA问题与图结构的关系
• BA虽是个纯优化问题，但亦可以用图模型表述出来
• 顶点为优化变量，边为运动/观测约束
• 本身还有一些特殊的结构
特点：
• 考虑在位姿 i 处对路标 j 的一次观测• z每是ij：个相观机测，只一关个系是两路个标变量，其中一个
( ) eij = zij - h xi, yj