小孔相机模型 在计算机视觉中，最常用的相机模型就是小孔模型（小孔成像模型），它将相机的透镜组简化为一个小孔，光线透过小孔在小孔后方的像面上成像，如下图所示。 由上图可知，小孔模型成的是倒像，为了表述与研究的方便，我们常常将像面至于小孔之前，且到小孔的距离仍然是焦距f，这样的模型与原来的小孔模型是等价的，只不过成的是正像
文章目录7 视觉里程计 17.1 特征点法7.2 实践:特征提取和匹配7.3 2D-3D:对极问题7.4实践: 对极约束求解相机运动7.5 三角测量7.6 实践:三角测量7.7 3D-2D: PnP7.7.1 直接线性变化7.7.2 P3P7.7.3 最小化重投影误差求解 PnP7.8 实践: 求解PnP7.8.1 使用EPnP 位姿7.8.2 手写位姿估计7.8.3 使用g2o进行BA优化7.
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2024-05-29 00:27:34
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本节介绍了直接法估计相机位姿的方法。直接法是在SVO、LSD中使用的主要方法。
前言 直接法是视觉里程计另一主要分支，它与特征点法有很大不同。随着SVO、LSD-SLAM等直接法SLAM方案的流行，直接法本身也得到越来越多的关注。特征点法与直接究竟谁更好一些，是近年视觉里程计研究领域一个非常有趣的问题。本讲，我们将介绍直接法的原理，并利用g
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2024-05-19 22:05:23
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一、前言 它的功能就是利用传感器的数据来推算机器人位置随时间的变化，常用的传感器类型有编码器、惯性测量单元和视觉传感器等。理论上里程计数据不存在任何误差。二、里程计模型圆弧模型和直线模型两种。圆弧模型同时考虑了机器人的位移变化和航向角的变化，更加接近机器人的运动轨迹。直线模型是假设机器人在极短时间内航向角
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2023-12-14 22:27:30
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## 如何实现 Android 里的“里程计”
欢迎您踏入 Android 开发的世界！今天我们将学习如何实现一个简单的“里程计”应用。这是一个非常基础但实用的项目，适合初学者。接下来，我们将展示实现这个应用的具体步骤，并逐一讲解每一步所需的代码。
### 步骤流程
以下是实现里程计的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-03 05:37:48
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IMU与里程计1.里程计（轮式里程计odometry）1.1在ROS当中，里程计是一种利用从移动传感器获得的数据来估计物体位置随时间的变化而改变的方法。1.2而在ROS当中里程计信息可以分为两个部分：一个是位姿（位置和姿态），一个是速度（线速度和角速度）。数据格式："/odom" nav_msgs/Odometry（描述自由空间中位置、速度的估计值）
std_msgs/Header header
SVO的重定位部分代码解析与分析SVO的重定位功能体现在：运动跟踪丢失后通过与上一关键帧匹配以及地图点投影，找回当前相机位姿。由于没有后端和回环，SVO的重定位并不是回环校正后的重定位。 代码部分被放在运动跟踪线程里，只有寥寥几行，作用效果十分有限。原文代码部分如下：FrameHandlerMono::UpdateResult FrameHandlerMono::relocalizeFrame(
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2024-09-03 11:45:08
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视觉里程计简介什么是视觉里程计？首先我们看一看维基百科的介绍在机器人和计算机视觉问题中，视觉里程计就是一个通过分析处理相关图像序列来确定机器人的位置和姿态。 In robotics and computer vision, visual odometry is the process of determining the position and orientation of a robot b
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2024-08-15 14:02:23
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gmapping导航建图包里建图需要里程计信息，且导航也需要。 整个移动机器人的控制结构如下图所示，其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接口发送给下位机（嵌入式控制板）。下位机中根据机器人运动学公式进行解算，将机器人速度转换为每个轮子的速度，然后通过CA
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2019-07-30 00:07:00
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相机位姿变换项目场景相机位姿旋转变换求平面方程求法向量求旋转矩阵平移变换尺度变换变换顺序 项目场景将自定义数据的影像数据规范化到 2×2 的一个立方体内进行训练。由于影像的相机位置近似在一个平面上，且场景主要在相机位置下方。所以也就是说要把这些相机位姿变换到立方体的上方的表面上。这样训练对象就能落到训练场景内，并在场景内近似居中，有利于训练。其实就是一个求七参数（三个平移量、三个旋转角、一个尺度
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2023-11-23 12:29:01
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在论坛上看到大家对于 colAR Mix 这款增强现实应用是如何实现的很感兴趣。我就从我理解的角度为大家浅析一下。 大家对增强现实的实现原理一定不陌生，利用算法定位环境或物料。这是技术基础，想要将虚拟信息叠加到现实环境或物体上少不了这步。然后我们会试图用许多方式来增强物料与叠加信息的联系，这部分属于交互。比如，视频的第一帧与物料相同，给物体添加阴影，从物料中钻出来等等。再则就是从环境与物料中获取信
目录试错试错1：形态学处理试错2：HSV色彩空间基础理论1、HSV与HSL色彩空间2、PID调节一、OpenCV图像处理1、在HSL色彩空间下得到二值图2、 对二值图形态学处理3、找出线的轮廓和中心点坐标二、PID三、运动控制总代码试错试错1：形态学处理一开始用的形态学处理，自行改变阈值，调试之后，进行处理，发现效果不是太好，于是改成了HSV色彩空间。试错2：HSV色彩空间之前没注意到，HSV色彩
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2024-03-22 15:42:12
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论文标题：Zhou, Yi, Guillermo Gallego, and Shaojie Shen. "Event-based Stereo Visual Odometry." arXiv preprint arXiv:2007.15548 (2020).论文地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「双目事件相机」，即可直接下载。"Event-based Ster
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2022-12-15 19:57:47
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由于毕设需要做一个手机计程器安卓应用，花了一个月时间仔细研究终于算是搞定了。 首先总结一下遇到的问题吧 1 由于我参考的是《安卓开发范例大全》这本书，里面有一个手机计程器的例子，不过里面用的是谷歌地图SDK，可能因为谷歌推出中国的原因，其中SDK有一个getlastknownLocation()的方法是永远也获得不了最
# Python ROS 里的里程计使用指南
在机器人领域，里程计（Odometry）是一种关键的定位技术，它可以帮助机器人估算自己的位置信息。在使用ROS（Robot Operating System）进行机器人开发时，Python是常用的编程语言之一。本文将介绍如何在Python ROS中实现里程计的功能，包括代码示例和状态图。
## 什么是里程计
里程计可以根据机器人的运动计算其相对位
1. 直接法的思想我们在<LK光流法跟踪特征点>这篇文章介绍了如何跟踪某个像素并形成轨迹。事实上跟踪这些特征点的最终目的还是为了计算相机的位置和姿态变化。今天我们要介绍的直接法就是不先计算像素的轨迹而是直接计算出相机的位置和姿态。直接法的思想是：“同一个块它的灰度值是不会发生变化的（这和光流法非常像）。比如说我们相机绕着一个球去拍摄。那么时刻t的这帧里面球所在的那块像素的灰度值，与它在
一个SLAM系统分为前端和后端，其中前端也称为视觉里程计。视觉里程计根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动，给后端提供较好的初始值。视觉里程计的算法主要分为两个大类:特征点法和直接法。经典SLAM模型中以相机位姿-路标来描述SLAM过程： —路标是三维空间中固定不变的点，可以在特姿下观测到 —在视觉SLAM中，可利用图像特征点作为SLAM中的路标 特征点是图像当中具有代表性的部分，如
前面说过视觉SLAM系统分为前端和后端两个内容，前端也叫做视觉里程计。视觉里程计的主要作用是根据相邻的两张图像的信息粗略的估计出相机运动，给后端一个较好的初始值。视觉里程计的两大算法为：特征点法和直接法。本讲主要是特征点法。1、特征点法视觉里程计最核心的问题是如何根据图像来估计相机运动。图像在计算机中是以矩阵的形式存储的，直接从矩阵的角度来估计图像是比较复杂的。一个简便的做法是：在图像中选取一些有
转动惯量，又称惯性距、惯性矩(俗称惯性力距、惯性力矩，易与力矩混淆)，通常以 I 表示，SI 单位为 kg * m2，可说是一个物体对于旋转运动的惯性。对于一个质点，I = mr2，其中 m 是其质量，r 是质点和转轴的垂直距离。转动惯量Moment of Inertia刚体绕轴转动惯性的度量。又称惯性距、惯性矩(俗称惯性力距、惯性力矩)其数值为J=∑ mi*ri^2，式中mi表示刚体的某个质点的
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2024-07-17 13:09:32
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2019-12-04 15:40:00
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